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汽车物流管理软件市场 尺寸和份额 2024-2032

报告 ID: GMI10100
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发布日期: July 2024
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汽车后勤 管理软件市场规模

汽车后勤 2023年管理软件市场规模价值为78亿美元,估计在2024年至2032年间,CAGR的注册比例超过6.3%。 随着汽车业的扩大,整个供应链更需要物流服务,以高效地运输车辆、零部件。 需求激增突出表明,汽车物流软件必须改进运输路线、监督库存并实时精确地监测货运。

汽车物流管理软件市场关键要点

市场规模与增长

  • 2023年市场规模:78亿美元
  • 2032年预测市场规模:135亿美元
  • 年复合增长率(2024-2032):6.3%

主要市场驱动因素

  • 运输路线优化需求增长。
  • 汽车制造业持续增长。
  • 监管合规与安全标准推动必要变革。
  • 全球供应链复杂性不断增加。

挑战

  • 与传统系统集成困难。
  • 实时可视化面临挑战。

据"国际机车制造商组织"统计,到2023年12月,客车总产量已达6710万辆,而商业单位产量为2640万辆. 这种不断增长的汽车生产正驱动着维持全球汽车物流的需求.

汽车工业的扩展导致建立了更复杂的供应链网络,包括众多供应商、制造地和分销地。 例如,远洋汽车的流量预计将从17%(YoY)上升到2023年12月的2 370万辆汽车,使其成为整个海洋工业增长最快的海运贸易,超过了以前2 150万辆汽车中的最高水平。 因此,汽车物流软件通过使几个利益攸关方之间能够进行合作并在整个供应链中提供能见度,协助企业管理这种复杂性。

许多汽车制造商继续使用过时的软件和遗留的系统进行物流管理的许多方面。 很难将新的物流软件同这些过时的系统结合起来,因此可能需要大量的数据迁移和定制工作。 由于许多当事方参与进来,运输网络错综复杂,合作伙伴的数据透明度不同,因此很难在包括入出境物流在内的整个供应链中实现实时可见度。

汽车后勤 管理软件市场趋势

汽车物流软件供应商正在逐步整合AI和ML功能,以加强决策,优化路线规划,预测需求并实现单调活动的机械化. 这些技术在物流业务中提高了可见度,提高了效率和降低了成本。

例如,在2023年1月,Ceres Technology与Boomi Technology合作. 通过一个专门设计的Booi连接器,来自Ceres Technologies的Norstradamus软件可以增强Booi解决方案,使得Norstradamus能够快速而简单的融入客户目前的供应链系统. 通过合作,Ceres加强了伙伴生态系统的服务,为企业提供旨在优化其物流网络和AI驱动的供应链风险管理。

此外,汽车物流软件正在使用预测分析和需求预测方法预测未来需求,优化库存水平并增加资源分配。 企业可以通过审查历史数据和产业模式,做出知情的决定并主动采取措施解决供应链上的困难.

汽车后勤 管理软件市场分析

Automotive Logistics Management Software Market, By Component, 2022-2032 (USD Billion)
Automotive Logistics Management Software Market, By Component, 2022-2032 (USD Billion)

基于组件,市场分为软件和服务. 软件部分在2023年拥有超过43亿美元的市场规模. 物流流程自动化将人工任务的需求降至最低,从而提高效率并减少出错. 自动化系统能够有效地处理复杂的后勤业务。

此外,对货运和库存进行实时跟踪和能见度对于汽车物流至关重要。 尖端软件解决方案提供实时数据,协助公司更有效地管理其供应链并迅速解决中断问题。 此外,将物流软件与企业资源规划系统、客户关系管理和仓库管理等其他企业系统结合起来,可以使数据流无缝,并改进各种职能之间的协调。

Automotive Logistics Management Software Market, By Deployment Type, 2023
Automotive Logistics Management Software Market, By Deployment Type, 2023

根据部署类型,汽车物流管理软件市场分为云和地壳两种. 预计云段在2023年将占有超过63%的市场份额. 以云为基础的解决方案的特点是,汽车公司能够根据不断变化的需求和业务需要迅速扩大或缩小规模。 例如,2022年10月,Kinaxis与Google Cloud合作,扩大供应链管理解决方案——Kinaxis RapidResponse.

通过这种伙伴关系,Kinaxis的多云策略被扩展,使得RapidResponse及其配套的相关应用程序被部署在由Kinaxis主持和维护的Google Cloud等公共云上. 在汽车物流业中,可扩展性至关重要,因为供应链要求可能因季节性、生产变化和市场需求起伏等因素而波动很大。 现收现付的订阅模式可以帮助汽车公司节省资本支出并实现软件部署和维护的成本效益.

North America Automotive Logistics Management Software Market, 2022 – 2032, (USD Billion)
North America Automotive Logistics Management Software Market, 2022 – 2032, (USD Billion)

北美汽车物流管理软件市场占2023年收入份额的32%以上. 技术创新以北美为中心,汽车企业正在寻找创新的物流管理软件来获得竞争优势并改善其供应链. 由于北美电子商务和直通消费者销售渠道的扩大,需要有效的物流解决办法,例如能够管理复杂分销网络和最后一英里交货困难的软件。

在欧洲地区,由于欧洲严格的排放规则和环境目标,汽车工业正在投资于能够优化运输路线,减少碳排放并减少燃料消耗的物流软件. 欧洲内陆水道和铁路系统的开发,以及其他多式联运网络,为物流软件公司提供了提高供应链效率的综合运输解决方案的潜力。

亚太地区特别是中国和印度的汽车工业迅速扩展,正在推动对物流软件解决方案的需求,这些解决方案能够管理更高的生产量,复杂的供应链,以及广泛的汽车物流管理软件市场需求. 道路、港口和物流园区是运输基础设施投资的范例,这些投资为物流软件供应商提供了提高亚太供应链连接、效率和能见度的解决方案。

阿联酋是亚洲、欧洲、非洲和中东之间过境的汽车货物的重要中转中心,因为它作为世界商业中心的战略位置。 通过汽车物流管理软件,使运输路线优化、海关合规管理以及货物及时跨越阿联酋港口、机场和陆地边界交付成为可能。

汽车后勤 管理软件市场份额

SAP SE和甲骨文以超过11%的股份主导了市场. SAP SE专注于提供综合供应链解决方案,如机构资源规划系统、仓库管理系统和运输管理系统。 SAP为管理汽车物流提供了解决方案,如SAP扩展仓库管理(EWM)和SAP运输管理(TM)等. 这些解决方案与其他SAP模块无缝互动,提供端到端的能见度和控制.

Oracle使用机器学习算法和先进的分析方法,为汽车物流管理提供指令性建议和预测性见解. 为了发现趋势,预见延误,并改进运输路线和时间表,以节省资金和提高业务效率,其系统分析了大量数据。

汽车后勤 管理软件市场公司

汽车物流管理软件行业的主要运营方为:

  • SAP SE 系统
  • 甲骨文公司
  • 蓝天
  • Bosch 服务解决方案股份有限公司
  • Ceres技术公司.
  • 因诺公司
  • (原始内容存档于2018-10-21). Kinaxis, inc.
  • 曼哈顿联合公司
  • Basware 奥伊公司

汽车物流管理软件产业新闻.

  • 2024年2月,Blue Yonder收购了Flexis AG.,该公司在原设备制造商(OEM)汽车和工业部门拥有强大的客户基础. 它加强了Blue Yonder公司协助具有高可配置产品和广泛的供应商网络的企业组织和精简其复杂的生产设施和网络结构的能力。
  • 2023年9月,SAP SE与英国BMW iFactory合作将工厂与SAP/4 HANA云集成. 为了合作制定未来汽车设施流程数字化的第一份蓝图,宝马集团选择了SAP S/4HANA和SAP的供应链物流解决方案,确定了可能影响汽车部门的新技术基准. 公司合作制定了解决办法,以精简和统一后勤、财务/控制和海关领域复杂的同时程序和信息技术系统的修改。

汽车物流管理软件市场研究报告包括对该行业的深入报道 附有2021年至2032年收入(10亿美元)估计数和预测数, 下列部分:

按构成部分分列的市场

  • 软件
  • 服务
    • 专业人员
    • 管理

市场,按部署

  • 云头
  • 内容

市场,按应用

  • 库存管理
    • 软件
    • 服务
  • 订单管理
    • 软件
    • 服务
  • 供应链管理
    • 软件
    • 服务
  • 车队管理
    • 软件
    • 服务
  • 路线和时间安排
    • 软件
    • 服务
  • 后勤规划
    • 软件
    • 服务
  • 运输管理系统
    • 软件
    • 服务
  • 其他人员
    • 软件
    • 服务

现就下列区域和国家提供上述资料:

  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 联合王国
    • 德国
    • 法国
    • 意大利
    • 页:1
    • 俄罗斯
    • 欧洲其他地区
  • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 澳大利亚
    • 东南亚
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 联合国
    • 拉丁美洲其他地区
  • 米兰
    • 阿联酋
    • 南非
    • 沙特阿拉伯
    • 其余的MEA地区

 

作者:  Preeti Wadhwani , Aishwarya Ambekar

常见问题 (FAQs):

汽车物流管理软件的市场规模在2023年达到78亿美元,预计在2024至2032年间,在汽车制造业不断增长的带动下,CAGR将超过6.3%.
汽车物流管理软件行业的云段预计将在2023年持有超过63%的股权,因为汽车公司根据不断变化的需求和业务需要,迅速扩大或缩小规模.
北美市场在2023年记录了超过32%的份额,这归功于汽车企业正在寻找创新物流管理软件的技术创新.
SAP SE, Oracle公司, Blue Yonder, Bosch Service Solutions GmbH, Ceres Technology Inc., Infor Corporation, Kinaxis, inc., 曼哈顿联合公司, Basware Oy

研究方法、数据来源与验证流程

本报告采用系统化的研究流程,以与行业参与者直接交流、自主建模和严格的交叉验证为核心,而非仅依赖案头研究。

我们的六步研究流程

  1. 1. 研究设计与分析师监督

    GMI 的研究方法以专业人员的经验、严格的验证和充分的透明度为基础。我们报告中的每项洞察、趋势分析和预测均由了解目标市场细微差别的资深分析师完成。

    我们通过与行业参与者和专家直接交流开展广泛的一手调研,并辅以基于经过核实的全球来源所进行的全面二手研究。我们运用量化影响分析提供可靠的预测,同时确保从原始数据来源到最终研究结论的全程可追溯性。

  2. 2. 一手调研

    一手调研是我们研究方法的支柱,贡献了整体洞察的近 80%。我们直接接触行业参与者,以确保分析的准确性和深度。我们结构化的访谈计划覆盖区域及全球市场,收集企业高管、董事和领域专家的意见。这些交流提供战略、运营和技术视角,使研究结论更加全面,市场预测更加可靠。

  3. 3. 数据挖掘与市场分析

    数据挖掘是研究流程的重要组成部分,在整体研究方法中约占 20%。我们通过分析主要企业的收入份额,研究市场结构、识别行业趋势并评估宏观经济因素。我们从付费和免费来源收集相关数据,建立可靠的数据库。这些信息随后用于支持一手调研和市场规模测算,并由分销商、制造商和行业协会等关键利益相关方进行验证。

  4. 4. 市场规模测算

    我们采用自下而上的方法测算市场规模。首先使用一手访谈直接获得的企业收入数据,同时结合制造商的产量以及安装量或部署量统计。随后按区域市场汇总这些数据,得出以实际行业活动为依据的全球市场估算值。

  5. 5. 预测模型与关键假设

    每项预测均明确记录以下内容:

    • ✓ 主要增长驱动因素及其假定影响

    • ✓ 增长制约因素及缓解情景

    • ✓ 监管假设与政策变化风险

    • ✓ 技术采用曲线参数

    • ✓ 宏观经济假设(GDP 增长、通货膨胀、汇率)

    • ✓ 竞争格局及市场进入和退出预期

  6. 6. 验证与质量保证

    在最后阶段,领域专家会人工审查筛选后的数据,识别自动化系统可能遗漏的细微差别和语境错误。专家审查是质量保证的关键环节,可确保数据符合研究目标和相关领域的专业标准。

    我们的三层验证流程致力于最大程度地保障数据可靠性:

    • ✓ 统计验证

    • ✓ 专家验证

    • ✓ 与市场实际情况核对

信任与公信力

10+
经营年限
自成立以来持续提供服务
A+
BBB 认证
专业标准与客户满意度
ISO
质量认证
获得 ISO 9001:2015 认证的企业
150+
研究分析师
覆盖 20 多个行业领域
95%
客户留存率
五年客户关系价值

经过核实的数据来源

  • 行业出版物

    行业期刊、专业出版物和专业媒体

  • 行业数据库

    自有及第三方市场数据库

  • 监管申报文件

    政府采购记录及政策文件

  • 学术研究

    大学研究成果及专业机构报告

  • 企业报告

    年度报告、投资者演示材料及申报文件

  • 专家访谈

    企业高管、采购负责人和技术专家

  • GMI 研究档案

    覆盖 20 多个行业领域的 13,000 多份已发布的研究报告

  • 贸易数据

    进出口量、HS 编码及海关记录

研究与评估的参数

本报告中的每个数据点均经过一手访谈、基于实际数据的自下而上建模以及严格的交叉核查验证。 了解我们的研究流程 →

作者:  Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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