Генеративный ИИ в отчете о размере и доле рынка логистики, 2032

Генеративный ИИ в размере рынка логистики

Генеративный ИИ на логистическом рынке был оценен в 864,3 миллиона долларов США в 2023 году и, по оценкам, зарегистрировал CAGR более 33,2% в период с 2024 по 2032 год. Генеративный ИИ помогает оптимизировать цепочки поставок, прогнозируя спрос, выявляя потенциальные сбои и предлагая альтернативные маршруты или решения, повышая эффективность и снижая затраты.

Автоматизация на основе ИИ в управлении складом, включая отслеживание запасов, использование пространства и прогнозное обслуживание, оптимизирует операции и повышает точность. Генеративные алгоритмы ИИ позволяют более эффективно планировать и оптимизировать маршруты, сокращая время доставки и расход топлива за счет анализа моделей трафика, погодных условий и других переменных.

продвинутый Прогнозная аналитика питаемый генеративный ИИ Обеспечить более точное прогнозирование спроса, помогая логистическим компаниям управлять запасами, сокращать отходы и повышать общую экономическую эффективность. Чат-боты и виртуальные помощники, управляемые ИИ, улучшают обслуживание клиентов, предоставляя обновления в режиме реального времени, обрабатывая запросы и быстро решая проблемы. Например, в феврале 2024 года IBM запустила Maximo MRO Inventory Optimization, инновационный инструмент, управляемый ИИ, направленный на оптимизацию управления запасами. Анализируя исторические данные и используя прогнозную аналитику, это решение помогает компаниям более эффективно управлять уровнями запасов, сокращая излишки запасов и улучшая финансовые показатели.

Одним из существенных ограничений является доступность качественных данных. Генеративный ИИ в значительной степени опирается на высококачественные, всеобъемлющие данные для точных прогнозов и принятия решений. Непоследовательные, неполные или предвзятые данные могут привести к неоптимальным результатам. Генеративный ИИ может увековечить или усилить предубеждения, присутствующие в данных обучения, что приводит к несправедливым или неэтичным результатам. Решение этих предубеждений и обеспечение этических практик ИИ имеют решающее значение.

Интеграция генеративного ИИ в логистические системы может быть сложной. Многие логистические компании используют устаревшие системы, которые могут не интегрироваться с новыми технологиями ИИ. Модернизация или замена этих систем может быть дорогостоящей и трудоемкой. Внедрение генеративного ИИ требует специальных знаний и навыков. Обучение персонала эффективному использованию и управлению системами искусственного интеллекта может быть серьезной проблемой и инвестицией.

Генерирующий ИИ в трендах логистического рынка

Генеративный ИИ в логистической отрасли демонстрирует заметную тенденцию с появлением инновационных решений различных игроков отрасли. Эти инновационные предприятия меняют ландшафт генеративного ИИ в логистике, используя партнерские отношения с известными игроками, чтобы предлагать уникальные и индивидуальные решения. Генеративный ИИ все чаще используется для прогнозирования спроса с большей точностью. Анализируя обширные наборы данных, модели ИИ могут прогнозировать тенденции спроса, позволяя логистическим компаниям оптимизировать управление запасами и сокращать как избыточный, так и запасной запас.

Генеративный ИИ преобразует оптимизацию маршрута путем обработки данных в реальном времени о трафике, погоде и графиках доставки. Это позволяет логистическим провайдерам определять наиболее эффективные маршруты, снижая расход топлива и сроки доставки. Автоматизация на складах, основанная на ИИ, является растущей тенденцией, а генеративный ИИ позволяет выполнять более сложные роботизированные операции. Это включает в себя такие задачи, как сортировка, упаковка и даже управление доходами, повышение операционной эффективности и снижение затрат на рабочую силу. Генеративный ИИ используется для предоставления более персонализированных услуг клиентам. Это включает в себя предоставление информации отслеживания в режиме реального времени, индивидуальные варианты доставки и активную связь в отношении статуса отгрузки, тем самым повышая удовлетворенность клиентов.

Например, в феврале 2024 года Maersk, игрок в индустрии контейнерных судов, протестировал генеративные модели ИИ для прогнозирования спроса, чтобы повысить точность прогнозов и обеспечить планирование мощности.

Генеративный ИИ в анализе рынка логистики

В зависимости от типа, рынок разделен на сети Variational Encoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), Recurrent Neural Networks (RNN) и Long Short-term Memory (LSTM) и другие. Ожидается, что к 2032 году сегмент VAE будет удерживать более 30% доли рынка. VAE могут оптимизировать распределение ресурсов, генерируя синтетические данные для учебных моделей логистики, уменьшая потребность в обширных реальных данных. Аномалии в логистических операциях можно обнаружить, изучив распределение нормальных данных и пометив отклонения от него.

VAE могут имитировать различные сценарии риска в логистике, что позволяет компаниям лучше подготовиться и смягчить риски, такие как сбои в цепочках поставок или неожиданные события. VAE могут прогнозировать потребности в логистике, помогая в управлении запасами и эффективном управлении цепочками поставок. Алгоритмы оптимизации маршрута могут быть оптимизированы VAE, что приводит к экономии затрат и более быстрому сроку доставки.

Основываясь на режиме развертывания, генеративный ИИ на рынке логистики классифицируется как облачный и локальный. В 2023 году облачный сегмент занимал более 57,5% доли рынка. Облачное развертывание позволяет масштабировать инфраструктуру, позволяя логистическим компаниям эффективно обрабатывать большие объемы данных, что имеет решающее значение для генеративных моделей ИИ. Облачные решения часто предлагают модели оплаты по мере необходимости, снижая первоначальные затраты для логистических компаний и делая внедрение ИИ более доступным. Облачное развертывание обеспечивает гибкость для экспериментов с различными моделями ИИ и алгоритмами, позволяя логистическим компаниям быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка. К облачным решениям ИИ можно получить доступ из любого места с подключением к Интернету, что позволяет принимать решения в режиме реального времени и сотрудничать в распределенных логистических сетях.

Северная Америка доминировала на рынке генеративного ИИ в логистике, получив в 2023 году более 274 миллионов долларов дохода. Развитая ИТ-инфраструктура Северной Америки поддерживает внедрение сложных генеративных моделей ИИ в логистике, что позволяет принимать решения и оптимизировать их в режиме реального времени. Строгие правила конфиденциальности и безопасности данных способствуют принятию генеративных решений ИИ, которые обеспечивают соответствие логистическим операциям. Быстро развивающийся сектор электронной коммерции в Северной Америке подпитывает спрос на логистические решения на основе ИИ, включая генеративный ИИ для управления запасами и оптимизации доставки на последнюю милю.

Азиатско-Тихоокеанский регион, включая такие страны, как Япония, Китай и Индия, постепенно становится центром генеративного ИИ в логистической отрасли, чему способствует экономический рост и увеличение располагаемых доходов. Китай и Япония лидируют в инвестициях в ИИ, стимулируя инновации в генеративном ИИ для логистики, такие как оптимизация маршрутов на основе ИИ и прогнозное обслуживание. Разнообразный ландшафт цепочки поставок Индии стимулирует внедрение генеративного ИИ для оптимизации логистических процессов, повышения видимости цепочки поставок и снижения рисков. Азиатско-Тихоокеанский регион использует новые технологии, такие как блокчейн и IoT, интегрируя их с генеративным ИИ для создания надежных логистических решений для повышения эффективности и экономии средств.

Внимание Европы к устойчивому развитию стимулирует разработку логистических решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ для экологически чистого планирования маршрутов и сокращения выбросов. Немецкие инициативы Industry 4.0 способствуют интеграции генеративного ИИ в интеллектуальные логистические системы, оптимизируя складские операции и управление запасами. В Великобритании проблемы логистики после Brexit побуждают к внедрению генеративного ИИ для оптимизации таможенного оформления и устойчивости цепочки поставок.

Инициативы умного города ОАЭ способствуют внедрению генеративного ИИ в логистике для интеллектуальных транспортных систем, управления трафиком и оптимизации городской логистики. Стратегическое расположение региона как центра трансграничной торговли обуславливает необходимость генеративных решений ИИ для оптимизации международных логистических операций и процессов таможенного оформления.

Генеративный ИИ в доле рынка логистики

Google Cloud и IBM доминируют в логистической отрасли, занимая более 15% рынка. Возможности ИИ и ML от Google Cloud, включая TensorFlow и AutoML, позволяют логистическим компаниям разрабатывать сложные генеративные модели ИИ. Облачная инфраструктура обеспечивает масштабируемость и гибкость, позволяя обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени для оптимизации логистики. Опыт Google в области аналитики данных и искусственного интеллекта помогает логистическим компаниям улучшить видимость цепочки поставок, прогнозирование спроса и оптимизацию маршрутов.

Предложения IBM в области ИИ, такие как Watson AI и IBM Cloud Pak for Data, предоставляют передовые возможности генеративного ИИ, адаптированные для логистической отрасли. Его решения, основанные на ИИ, позволяют прогнозировать аналитику, выявлять аномалии и принимать интеллектуальные решения в логистических процессах. Опыт IBM в области гибридных облачных и периферийных вычислений облегчает развертывание ИИ в распределенных логистических сетях, обеспечивая низкую задержку и конфиденциальность данных.

Генеративный ИИ в компании логистического рынка

Основными игроками, работающими в генеративном ИИ в логистической отрасли, являются:

• Blue Yonder
• К. Х. Робинсон
• FedEx Corp.
• Google Cloud
• Международные бизнес-машины (IBM)
• Microsoft
• Пакет X
• Salesforce

Генеративный ИИ в новостях логистической отрасли

• В январе 2024 года IBM представила «LogiGen AI», новое генеративное решение ИИ, специально разработанное для логистических и транспортных отраслей. Это решение включает в себя оптимизацию маршрутов на основе ИИ, прогнозирование спроса и возможности обнаружения аномалий, что позволяет логистическим компаниям повысить операционную эффективность и удовлетворенность клиентов.
• В декабре 2023 года UPS внедрила генеративные алгоритмы ИИ в свою логистическую сеть, известную как «UPS AI Logistics Engine», для оптимизации маршрутов сортировки и доставки пакетов. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, повышает эффективность доставки, сокращает время транзита и сводит к минимуму воздействие на окружающую среду, в соответствии с целями устойчивого развития UPS и ожиданиями клиентов.
• В июне 2023 года Microsoft запустила «Azure AI Logistics Toolkit», генеративный инструментарий ИИ, предназначенный для сектора логистики. Он предлагает готовые модели для оптимизации маршрутов, прогнозирования цепочек поставок и анализа рисков, что позволяет логистическим компаниям ускорить внедрение ИИ и повысить качество работы за счет анализа данных.

Отчет о генеративном ИИ в исследованиях рынка логистики включает углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами в отношении выручки (миллиард долларов США) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок по типу

• Вариационный автокодер (VAE)
• Генеративные состязательные сети (GAN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
• Другие

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
• Услуги

Рынок в режиме развертывания

• облако
• Помещения

Рынок, по применению

• оптимизация маршрута
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Прогнозирование спроса
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Склад и управление запасами
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Автоматизация цепочки поставок
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Прогнозное обслуживание
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Управление рисками
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Индивидуальные логистические решения
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие
• Другие
  • Вариационный автокодер (VAE)
  • Генеративные состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Долгосрочная кратковременная память (LSTM)
  • Другие

Рынок, конечный пользователь

• Автомобильный транспорт
• Железнодорожный транспорт
• Авиация
• Судоходство и порты

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • Остальная часть MEA