Машинное обучение в размере рынка логистики, тенденции роста 2032
Идентификатор отчета: GMI10157 | Дата публикации: July 2024 | Формат отчета: PDF
Скачать бесплатный PDF-файл
Купить сейчас
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
Купить сейчас
Детали премиум-отчета
Базовый год: 2023
Охваченные компании: 20
Таблицы и рисунки: 280
Охваченные страны: 21
Страницы: 265
Скачать бесплатный PDF-файл
Получите бесплатный образец этого отчета
Получите бесплатный образец этого отчета Машинное обучение в размере рынка
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
Машинное обучение в размере рынка логистики
Объем рынка машинного обучения в логистике в 2023 году оценивался в 2,8 миллиарда долларов США и, по оценкам, в период с 2024 по 2032 год он составит более 23%. Внедрение алгоритмов машинного обучения на данных машин и транспортных средств является одним из основных факторов в управлении рынком, позволяя прогнозировать техническое обслуживание, тем самым сокращая время простоя и эксплуатационные расходы за счет точного прогнозирования требований к техническому обслуживанию. Алгоритмы машинного обучения помогают оптимизировать различные аспекты операций цепочки поставок, включая прогнозирование спроса, управление запасами и планирование маршрутов.
Технология повышает точность прогнозирования спроса, что способствует лучшему распределению ресурсов и сокращению отходов. Например, в марте 2024 года AWS представила новые инструменты ML для логистики, чтобы помочь компаниям с прогнозной аналитикой, оптимизацией маршрутов и прогнозированием спроса. Он обеспечивает всестороннее представление о цепочке поставок для улучшения видимости запасов и предоставляет рекомендации на основе машинного обучения, чтобы помочь смягчить риски запасов и свинцового времени.
Машинное обучение облегчает автоматизацию складских задач, таких как сортировка, сбор и упаковка, с помощью передовых систем робототехники и автоматизации. Он помогает выявлять мошеннические действия в логистических операциях с помощью обнаружения аномалий и распознавания образов. Технология позволяет улучшить обслуживание клиентов с помощью автоматических обновлений отслеживания, чат-ботов для поддержки клиентов и персонализированных рекомендаций. Например, в декабре 2023 года AWS объявила о запуске AWS Supply Chain, нового облачного приложения, предназначенного для улучшения видимости цепочки поставок и предоставления действенной информации для снижения рисков, снижения затрат и повышения качества обслуживания клиентов.
ML на рынке логистики сталкивается с многочисленными проблемами, включая количество данных и проблемы интеграции, а также интеграцию с устаревшими системами. Его модели требуют огромного количества высококачественных данных, чтобы быть эффективными. В логистике данные иногда неполны, непоследовательны или неточны, что приводит к плохой производительности модели. Многие логистические компании по-прежнему полагаются на устаревшие системы, которые не совместимы с современными технологиями машинного обучения. Следовательно, интеграция ML-решений с этими системами может быть сложной и дорогостоящей. В результате внедрение решений машинного обучения может включать значительные первоначальные инвестиции в технологии, инфраструктуру и квалифицированный персонал, что препятствует росту рынка.
Машинное обучение в трендах рынка логистики
Автоматизация в логистике будет значительно расти, что обусловлено такими технологиями, как автоматизированные системы хранения и поиска, автономные транспортные средства. Автоматизация роботизированных процессов (RPA). Эти технологии направлены на снижение затрат и повышение эффективности. Логистические компании используют все более сложные алгоритмы для анализа огромных объемов данных, включая исторические тенденции продаж, погодные условия и настроения в социальных сетях.
Это позволяет более точно прогнозировать будущий спрос, снижая риск накопления запасов или чрезмерного накопления запасов. Это также позволяет динамичным стратегиям ценообразования, основанным на колебаниях спроса в режиме реального времени, позволяя логистическим компаниям быстро регулировать цены в ответ на рыночные условия, тем самым максимизируя доход и повышая конкурентоспособность.
В то время как поставки беспилотников все еще находятся в разработке, ML используется для расширенного планирования маршрутов и предотвращения препятствий для автономных транспортных средств, таких как грузовики и доставка. фургоны. Это приводит к снижению расхода топлива и снижению углеродного следа, что способствует более устойчивым логистическим операциям.
ML позволяет логистическим компаниям улучшать стратегии упаковки и сокращать отходы по всей цепочке поставок, способствуя экологической устойчивости и экономической эффективности. Устойчивость становится основным направлением, поскольку компании постоянно инвестируют в электрические грузовики, устойчивую упаковку и оптимизацию маршрутов для сокращения выбросов углерода. Кроме того, ИИ повышает безопасность и соответствие логистике путем мониторинга поставок и обнаружения аномалий в режиме реального времени. Эта возможность помогает логистическим компаниям быстро реагировать на потенциальные угрозы безопасности.
Машинное обучение в анализе рынка логистики
По компоненту рынок делится на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения был оценен в более чем 1,5 миллиарда долларов США в 2023 году. Программные решения очень настраиваются, позволяя логистическим компаниям адаптировать приложения ML к конкретным потребностям, таким как обнаружение мошенничества, видимость цепочки поставок и улучшение обслуживания клиентов. Программное обеспечение ML легко интегрируется с существующими логистическими системами, улучшая такие функции, как оптимизация маршрута, прогнозирование спроса и управление запасами.
Рост облачных решений произвел революцию в логистической отрасли, обеспечив масштабируемую и экономически эффективную инфраструктуру. Эти платформы позволяют логистическим компаниям развертывать и управлять моделями ML без серьезных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Например, в январе 2024 года Manhattan Associates запустила новую версию своей системы управления складом (WMS), которая включает в себя расширенные функции ИИ для оптимизации складских операций и повышения эффективности логистики. Новая система использует ИИ и машинное обучение для лучшего управления запасами, выполнения заказов и операционной эффективности.
На основе применения машинное обучение на рынке логистики подразделяется на управление запасами, планирование цепочки поставок, управление транспортировкой, управление складом, управление флотом, Управление рисками безопасности и других. Алгоритмы машинного обучения обрабатывают обширные наборы данных, включая исторические продажи, тенденции рынка и сезонные колебания, для повышения точности прогнозирования спроса. Это снижает затраты, связанные с избыточным запасом и запасами, повышая удовлетворенность клиентов. ML помогает автоматизировать и оптимизировать складские операции, от распределения хранилища до сбора и упаковки. Анализируя данные в режиме реального времени, алгоритмы ML позволяют компаниям быстро адаптироваться к изменениям в спросе и перебоям в цепочке поставок.
Эта гибкость имеет решающее значение для поддержания оптимального уровня запасов и обеспечения своевременной доставки товаров. Его модели предсказывают потенциальные сбои в цепочке поставок, выявляя закономерности в исторических данных, что позволяет проактивно управлять рисками. Это жизненно важно для поддержания стабильного уровня запасов и предотвращения неожиданных дефицитов или излишеств. Например, в феврале 2024 года Zebra Technologies Corporation представила набор новых программных решений на основе ИИ, предназначенных для улучшения управления складом и оптимизации логистики. Эти решения направлены на повышение операционной эффективности, точности и видимости в режиме реального времени на складе.
Северная Америка доминировала на мировом рынке машинного обучения в сфере логистики с долей более 30% в 2023 году. Передовые технологии региона способствуют инновациям в области машинного обучения и приложений искусственного интеллекта (ИИ) для логистики. В Северной Америке наблюдаются значительные инвестиции в технологии ИИ и машинного обучения, которые стимулируют рост рынка.
Кроме того, регион является домом для многих крупных технологических компаний, которые ведут разработку и внедрение решений машинного обучения в логистике. Кроме того, такие страны, как США и Канада, имеют хорошо развитую логистическую инфраструктуру, включая передовые транспортные сети, распределительные центры и технологические экосистемы, которые поддерживают интеграцию решений машинного обучения в своих регионах. Например, в январе 2024 года IBM представила новую платформу управления цепочками поставок на основе ИИ, предназначенную для повышения операционной эффективности, управления рисками и принятия решений в логистике.
Европа может похвастаться надежной технологической экосистемой, которая поддерживает разработку и внедрение решений машинного обучения в логистике. Регион активно инвестирует в НИОКР для ИИ и машинного обучения. Кроме того, экономики региона испытывают высокий спрос на передовые логистические решения из-за его разнообразных и сложных цепочек поставок. Сильный спрос региона на передовые логистические решения еще больше подчеркивает его позицию в качестве ключевого фактора технологической эволюции в мировой логистической отрасли.
Азиатско-Тихоокеанский регион является мировым производственным центром, генерирующим огромный спрос на эффективные логистические решения для управления сложными цепочками поставок. ML упрощает операции, что приводит к более быстрым производственным циклам и улучшению сроков поставки. В регионе APAC наблюдается беспрецедентный всплеск электронной коммерции, подпитываемый растущим средним классом и растущим проникновением интернета. Регион может похвастаться большим количеством технических талантов и динамичной экосистемой стартапов, способствуя инновациям в области ИИ и логистики.
Машинное обучение в доле рынка логистики
IBM, Amazon Web Services и Microsoft Corporation занимают значительную долю рынка более 15% в ML в логистической отрасли. Основные игроки сосредоточены на использовании передовых технологий и стратегических партнерских отношений для улучшения своих услуг. Они инвестируют значительные средства в цифровые решения для улучшения видимости цепочки поставок, анализа данных и автоматизации. Интегрируя эти технологии, мы стремимся предоставлять более эффективные и надежные услуги, обеспечивая комплексное управление цепочками поставок. Кроме того, эти компании расширяют свой глобальный охват за счет приобретений и партнерских отношений, что позволяет им предлагать комплексные логистические решения в различных регионах и отраслях.
Кроме того, эти ключевые игроки отдают приоритет устойчивости и устойчивости в своей деятельности. Они внедряют экологически чистые методы логистики, такие как оптимизация транспортных маршрутов для сокращения выбросов углерода и внедрение энергоэффективных складских решений. Акцент на устойчивость помогает им соответствовать нормативным требованиям, а также обращается к экологически сознательным клиентам. С точки зрения устойчивости они разрабатывают более гибкие и гибкие стратегии цепочки поставок для снижения рисков и устранения сбоев, обеспечивая непрерывность и надежность для своих клиентов. Такой подход помогает им сохранять конкурентное преимущество в развивающемся логистическом ландшафте.
Машинное обучение в компаниях логистического рынка
Основными игроками, работающими в машинном обучении в логистической отрасли, являются:
Машинное обучение в новостях логистической отрасли
Отчет ML по исследованиям рынка логистики включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозом по выручке ($Bn) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:
Рынок, по компонентам
Рынок, по технике
Рынок в организационном режиме
Рынок по модели развертывания
Рынок, по применению
Рынок, конечный пользователь
Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран: