Искусственный интеллект (ИИ) в размере и доле рынка логистики, по применению: самоуправляемые транспортные средства и погрузчики, машинное и человеческое сотрудничество, планирование и прогнозирование, автоматизация заказа и обработки, другие), технологии (машинное обучение, вычисление контекстной осведомленности, обработка естественного языка, компьютерное зрение), промышленная вертикаль (автомобильная, розничная торговля, здравоохранение, продовольствие и напитки, производство, другие), региональный прогноз, отраслевые игроки, отчет о статистике роста 2024-2032

Перспективы рынка:

Искусственный интеллект (ИИ) на логистическом рынке превысил 12,36 млрд долларов США в 2023 году и может превысить 385,17 млрд долларов США к концу 2032 года, наблюдая около 46,6% CAGR между 2024 и 2032 годами.

• Base Year Value (2023): USD 12.36 billion
• CAGR (2024-2032): 46.6%
• Forecast Year Value (2032): USD 385.17 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

Динамика рынка:

Драйверы роста и возможности:

Одним из основных факторов роста искусственного интеллекта (ИИ) на рынке логистики является растущий спрос на автоматизацию процессов цепочки поставок. Поскольку логистические компании стремятся повысить операционную эффективность и уменьшить человеческие ошибки, технологии ИИ интегрируются для автоматизации различных функций, таких как управление запасами, оптимизация маршрутов и прогнозное обслуживание. Используя ИИ, компании могут оптимизировать свою деятельность, более эффективно реагировать на изменения рынка и в конечном итоге снизить затраты, тем самым способствуя более широкому внедрению в отрасли.

Другим важным фактором роста является увеличение объема данных, генерируемых в логистических операциях. С быстрым развитием устройств и датчиков IoT логистические компании собирают огромное количество данных в режиме реального времени, связанных с уровнями запасов, отслеживанием поставок и предпочтениями клиентов. Инструменты ИИ используют эти данные для анализа тенденций, улучшения принятия решений и оптимизации производительности цепочки поставок. Этот подход, основанный на данных, позволяет логистическим компаниям улучшать качество обслуживания клиентов и поддерживать конкурентное преимущество на все более сложном рынке.

Третьим фактором роста является растущий акцент на устойчивость и сокращение углеродного следа в логистических операциях. Поскольку экологические проблемы набирают обороты во всем мире, компании ищут инновационные решения для минимизации своего воздействия на окружающую среду. ИИ обеспечивает более эффективную маршрутизацию, лучшее управление нагрузкой и расширенное распределение ресурсов, что способствует снижению расхода топлива и снижению выбросов. Этот акцент на устойчивость не только привлекает экологически сознательных потребителей, но и соответствует целям корпоративной социальной ответственности, способствуя дальнейшему внедрению технологий искусственного интеллекта.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Artificial Intelligence in Logistics Application:Self driving Vehicles and Forklifts, Machine and Human Collaboration, Planning and Forecasting, Automation of Ordering and Processing, Others), Technology, Industrial Vertical
Regions Covered	• North America (United States, Canada, Mexico) • Europe (Germany, United Kingdom, France, Italy, Spain, Rest of Europe) • Asia Pacific (China, Japan, South Korea, Singapore, India, Australia, Rest of APAC) • Latin America (Argentina, Brazil, Rest of South America) • Middle East & Africa (GCC, South Africa, Rest of MEA)
Company Profiled	Alphabet Inc., Amazon.com Inc., IBM Corp, Microsoft Corporation, Oracle Corporation, Intel Corp, NVIDIA Corporation, Transportation Applied Intelligence LLC, Yojee Limited, Pluto7 Corporation

Industry Restraints:

Несмотря на свой потенциал, рост ИИ на рынке логистики сталкивается с несколькими ограничениями, одним из которых являются высокие первоначальные инвестиции, необходимые для внедрения технологий ИИ. Покупка и интеграция передовых систем ИИ может быть чрезмерно дорогостоящей для малых и средних логистических компаний, что приводит к нерешительности в принятии этих решений. Кроме того, окупаемость инвестиций не может быть немедленной, что создает дальнейшее нежелание среди заинтересованных сторон выделять средства на инициативы в области ИИ, тем самым замедляя общий рост рынка.

Еще одним существенным сдерживающим фактором является нехватка квалифицированных специалистов, способных разрабатывать и управлять технологиями ИИ в секторе логистики. Сложность ИИ и его приложений требует специальных знаний и опыта, которых часто не хватает. Компании могут изо всех сил пытаться найти квалифицированный персонал, знакомый как с логистикой, так и с ИИ, что препятствует их способности эффективно внедрять и использовать эти передовые технологии. Этот разрыв в талантах может задержать проекты и ограничить инновации, что в конечном итоге препятствует масштабируемости решений ИИ в логистической отрасли.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Североамериканский рынок искусственного интеллекта в логистике характеризуется быстрым внедрением передовых технологий среди ключевых игроков. США доминируют в регионе благодаря своей передовой технологической инфраструктуре и значительным инвестициям в ИИ. Крупные компании используют ИИ для оптимизации цепочки поставок, прогнозной аналитики и автономных транспортных средств. Канада также становится конкурентоспособным игроком с растущими экосистемами стартапов, ориентированными на решения ИИ в логистике.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе Китай лидирует с существенной государственной поддержкой и инвестициями в технологии ИИ для логистики, особенно в электронной коммерции и интеллектуальном складировании. Япония внимательно следит за развитием робототехники и автоматизации, повышая эффективность логистики. Южная Корея также делает заметные успехи благодаря сотрудничеству между логистическими фирмами и технологическими компаниями ИИ, стремясь улучшить услуги доставки и управление запасами.

Европа

Искусственный интеллект в Европе на рынке логистики разнообразен, причем основными участниками являются Великобритания, Германия и Франция. Великобритания фокусируется на интеграции ИИ в процессы цепочки поставок и расширении возможностей анализа данных. Германия использует свою мощную производственную базу для внедрения ИИ в логистическую автоматизацию и инициативы Industry 4.0. Франция также продвигается вперед, логистические фирмы инвестируют в решения ИИ для оптимизации маршрутов и управления запасами, поддерживаемые нормативной средой, которая поощряет инновации.

Анализ сегментации:

С точки зрения сегментации, глобальный искусственный интеллект (ИИ) на рынке логистики анализируется на основе применения искусственного интеллекта в логистике: Самоуправляемые транспортные средства и вилочные погрузчики, машинное и человеческое сотрудничество, планирование и прогнозирование, автоматизация заказа и обработки, другие), технологии, промышленная вертикаль.

С помощью приложения

Искусственный интеллект на рынке логистики разнообразен, с несколькими ключевыми приложениями, стимулирующими рост и инновации. Самоуправляемые транспортные средства и вилочные погрузчики набирают обороты благодаря достижениям в области робототехники и датчиков, направленных на повышение эффективности и безопасности в складских и распределительных средах. Машинное и человеческое сотрудничество использует ИИ для повышения производительности труда, позволяя в режиме реального времени обмениваться данными и принимать решения. Приложения планирования и прогнозирования используют алгоритмы ИИ для оптимизации операций цепочки поставок путем более эффективного прогнозирования спроса и управления запасами. Автоматизация заказа и обработки упрощает операции, уменьшая человеческие ошибки и увеличивая скорость выполнения заказов. Другие приложения включают в себя ряд решений, основанных на искусственном интеллекте, включая оптимизацию маршрутов и улучшение обслуживания клиентов, что еще больше диверсифицирует рынок.

По технологии

С точки зрения технологий, искусственный интеллект на рынке логистики находится под сильным влиянием нескольких передовых методологий. Машинное обучение играет ключевую роль, позволяя системам учиться на исторических данных и повышать операционную эффективность. Вычисления контекстной осведомленности улучшают ситуационное понимание, позволяя логистическим операциям динамически реагировать на изменяющуюся среду. Обработка естественного языка способствует лучшему общению между людьми и машинами, особенно в приложениях обслуживания клиентов. Кроме того, технологии компьютерного зрения являются неотъемлемой частью автоматизации таких задач, как управление запасами и контроль качества, обеспечение точности и сокращение ручного труда. Каждая из этих технологий вносит уникальный вклад в общую функциональность и эффективность ИИ в логистике.

Промышленная вертикаль

Промышленный вертикальный сегмент рынка искусственного интеллекта в логистике демонстрирует широкий спектр приложений в различных отраслях. В автомобильном секторе ИИ используется для оптимизации цепочек поставок и повышения эффективности производства. Ритейлеры используют ИИ для эффективного управления запасами и процессов выполнения, значительно улучшая удовлетворенность клиентов. Индустрия здравоохранения использует ИИ для управления цепочками поставок фармацевтических препаратов и медицинских товаров, обеспечивая своевременные поставки. В секторе продуктов питания и напитков ИИ помогает отслеживать скоропортящиеся товары и использует прогнозную аналитику для обеспечения свежести и минимизации отходов. Производственные отрасли извлекают выгоду из ИИ за счет повышения операционной эффективности и прогнозных решений для технического обслуживания. Другие вертикали также интегрируют технологии ИИ для оптимизации логистики и улучшения общей производительности цепочки поставок, что отражает универсальность и необходимость ИИ в разных секторах.

Конкурентная среда:

Конкурентный ландшафт в области искусственного интеллекта (ИИ) на рынке логистики характеризуется быстрыми достижениями и широким кругом игроков, стремящихся к инновациям и оптимизации процессов цепочки поставок. Крупные компании вкладывают значительные средства в технологии ИИ для улучшения оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса и управления запасами, тем самым повышая эффективность и снижая затраты. Наличие стартапов, ориентированных на нишевые приложения ИИ, еще больше усиливает конкуренцию, поскольку эти новые участники часто предлагают новаторские решения, которые бросают вызов устоявшимся игрокам. Стратегические партнерства, слияния и поглощения распространены, поскольку компании стремятся расширить свои технологические возможности и охват рынка. В целом, рынок динамичен и постоянно развивается, отражая как растущую важность решений ИИ, так и необходимость адаптации логистических компаний к меняющимся требованиям клиентов и операционным сложностям.

Лучшие игроки рынка

1. IBM

2.Амазонка

3. Siemens

4, Microsoft

5. Oracle

6. Blue Yonder

7. Проект44

8, FourKites

9. Intel

10. Locus.sh