Генеративный ИИ в размере и доле рынка логистики, по компонентам (программное обеспечение, решение), развертывание (облачные, локальные), конечный пользователь (здравоохранение, аэрокосмическая отрасль, телекоммуникации, банковское дело и финансы, технологии, розничная торговля), региональный прогноз, отраслевые игроки, отчет по статистике роста 2024-2032

Перспективы рынка:

Генеративный ИИ на рынке логистики превысил 715,07 млн долларов США в 2023 году и, по оценкам, превысит 16,3 млрд долларов США к концу 2032 года, наблюдая около 41,6% CAGR между 2024 и 2032 годами.

• Base Year Value (2023): USD 715.07 million
• CAGR (2024-2032): 41.6%
• Forecast Year Value (2032): USD 16.3 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 генерирующего ИИ на рынке логистики является растущий спрос на автоматизацию и эффективность управления цепочками поставок. Компании постоянно ищут способы оптимизации своей деятельности и снижения операционных расходов. Генеративный ИИ может анализировать огромные объемы данных, чтобы генерировать идеи, которые улучшают процессы принятия решений, автоматизируют рутинные задачи и улучшают управление запасами. Эта возможность позволяет логистическим компаниям быстрее реагировать на колебания рынка, тем самым стимулируя рост сектора.

Еще одним важным фактором роста является растущая сложность глобальной логистики и необходимость анализа данных в режиме реального времени. Поскольку цепочки поставок становятся все более сложными, спрос на передовые аналитические инструменты, которые могут обрабатывать информацию в режиме реального времени, имеет решающее значение. Генеративный ИИ может обрабатывать сложные наборы данных и создавать прогнозные модели, предоставляя логистическим компаниям гибкость и дальновидность, необходимые для решения таких проблем, как изменчивость спроса, геополитические проблемы и экологические проблемы. Эта технологическая инновация позиционирует генеративный ИИ как жизненно важный актив для логистических компаний, стремящихся сохранить конкурентоспособность.

Третьим фактором роста является повышение качества обслуживания клиентов с помощью персонализированных предложений услуг. В эпоху, когда ожидания клиентов высоки, логистические компании используют генеративный ИИ для создания индивидуальных решений, отвечающих индивидуальным потребностям клиентов. Анализируя поведение и предпочтения клиентов, генеративные модели могут информировать логистические практики, оптимизируя маршруты и время доставки. Эта персонализация не только повышает удовлетворенность клиентов, но и повышает лояльность, прокладывая путь к росту в отрасли.

Report Scope

Report Coverage	Details
Segments Covered	Generative AI in Logistics Component, Deployment, End-User
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	Deutsche Post AG, UPSMajor, Schneider Electric, C.H. Robinson, XPO Logistics, FedEx Corp, A.P. Moller - Maersk AS

Industry Restraints:

Несмотря на многообещающие перспективы, одним из основных ограничений, с которыми сталкивается генеративный ИИ на рынке логистики, являются высокие первоначальные инвестиционные затраты, связанные с внедрением передовых технологий ИИ. Логистические компании часто работают с ограниченной маржой, и значительный капитал, необходимый для инфраструктуры, обучения и системной интеграции, может стать препятствием для входа для многих фирм. Эта финансовая неопределенность может помешать небольшим поставщикам логистических услуг инвестировать в генеративный ИИ, что препятствует широкому распространению и росту на рынке.

Другим критическим ограничением является проблема конфиденциальности и безопасности данных. Индустрия логистики обрабатывает конфиденциальную информацию, а интеграция генерирующего ИИ вызывает опасения по поводу нарушений данных и соблюдения правил, таких как GDPR. Компании должны ориентироваться в сложностях обеспечения безопасности данных, используя возможности ИИ, что может вызвать колебания при внедрении этих технологий. Это опасение относительно целостности и конфиденциальности данных может ограничить масштабируемость и развертывание генеративных решений ИИ в логистике, тем самым сдерживая рост рынка.

Региональный прогноз:

Северная Америка

Генеративный ИИ на рынке логистики в Северной Америке переживает устойчивый рост, обусловленный растущим внедрением передовых технологий в управлении цепочками поставок. США лидируют в регионе со значительными инвестициями в стартапы и научно-исследовательские учреждения, специализирующиеся на оптимизации логистики, прогнозной аналитике и автоматизированных процессах цепочки поставок. Компании в США используют генеративный ИИ для оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса и управления запасами, повышения эффективности и снижения эксплуатационных расходов. Канада следует этому примеру, уделяя все больше внимания использованию ИИ для повышения эффективности перевозок и повышения уровня обслуживания клиентов. Правительственные инициативы, поддерживающие цифровую трансформацию в логистике, способствуют дальнейшему расширению рынка в регионе.

Азиатско-Тихоокеанский регион

В Азиатско-Тихоокеанском регионе, особенно в Китае, Японии и Южной Корее, наблюдается значительный прогресс в генеративном ИИ на рынке логистики. Китай находится на переднем крае, используя технологии ИИ в логистике для эффективных городских логистических решений и умного складирования. Быстрый рост электронной коммерции и растущий спрос на бесшовные решения для цепочки поставок стимулируют эту тенденцию. Логистический сектор Японии включает генеративный ИИ для борьбы с нехваткой рабочей силы и повышения операционной эффективности, уделяя особое внимание автоматизации и робототехнике на складах. Южная Корея все чаще использует ИИ для управления запасами и прогнозной аналитики в режиме реального времени, чему способствует мощная государственная поддержка технологических инноваций в логистике.

Европа

В Европе генеративный ИИ на логистическом рынке развивается со значительным вкладом Великобритании, Германии и Франции. Великобритания использует генеративный ИИ для повышения прозрачности и прослеживаемости в цепочке поставок, уделяя особое внимание устойчивости и соблюдению экологических норм. Германия является ключевым игроком, использующим ИИ для прогнозирования технического обслуживания и интеллектуальных транспортных решений, поддерживаемых ее сильным автомобильным и производственным секторами. Франция постепенно внедряет генеративный ИИ в логистику для оптимизации операций и повышения эффективности грузовых перевозок. Ориентация Европейского союза на цифровые инновации и интеллектуальные логистические решения способствует созданию благоприятной среды для роста технологий искусственного интеллекта в регионе.

Анализ сегментации:

С точки зрения сегментации глобальный генеративный ИИ на логистическом рынке анализируется на основе генеративного ИИ в логистическом компоненте, развертывании, конечном пользователе.

Сегментный анализ генеративного ИИ на рынке логистики

Компонент

Генеративный ИИ на логистическом рынке в основном сегментирован на программное обеспечение и решения. Программный компонент набирает обороты, поскольку компании все чаще используют приложения, управляемые ИИ, для повышения их операционной эффективности. Эти приложения предлагают такие возможности, как прогнозная аналитика, оптимизация маршрутов и прогнозирование спроса, что значительно упрощает логистические процессы. С другой стороны, сегмент решений включает в себя комплексные пакеты, которые интегрируют множество функциональных возможностей, позволяя компаниям реализовать целостный подход к управлению логистикой. По мере того, как организации ищут индивидуальные и масштабируемые решения, ожидается, что в этом сегменте будет наблюдаться значительный рост, что приведет к общему расширению рынка.

путем развертывания

С точки зрения развертывания рынок подразделяется на облачные и локальные решения. Облачный сегмент переживает значительный рост благодаря своей экономической эффективности, масштабируемости и простоте доступа. Облачные решения позволяют логистическим компаниям использовать передовые возможности аналитики и искусственного интеллекта, не вкладывая значительные средства в инфраструктуру. Кроме того, доступность данных в реальном времени и совместная работа облачных платформ повышают оперативность и принятие решений. И наоборот, локальное развертывание по-прежнему актуально для организаций, которые отдают приоритет безопасности данных и контролю за своими логистическими операциями. Хотя это может ограничить масштабируемость, этот сегмент обслуживает конкретные отрасли, где соблюдение и нормативные требования диктуют более жесткий подход к обработке данных.

конечным пользователем

Сегментация конечных пользователей включает здравоохранение, аэрокосмическую промышленность, телекоммуникации, банковское дело и финансы, технологии и сектор розничной торговли. В здравоохранении генеративный ИИ используется для оптимизации цепочек поставок и управления уровнями запасов критически важных медицинских материалов, обеспечивая своевременную доступность. Аэрокосмическая промышленность использует ИИ для оптимизации логистики деталей и улучшения процедур технического обслуживания, что приводит к снижению затрат и повышению безопасности. Телекоммуникационные компании применяют решения ИИ для управления огромным количеством оборудования и обеспечения своевременного распространения. В банковском деле и финансах генеративный ИИ используется для улучшения выявления мошенничества и оптимизации процессов транзакций. Технологические компании находятся на переднем крае внедрения ИИ в логистику для поддержания конкурентных преимуществ. Наконец, сектор розничной торговли переживает трансформацию, поскольку логистика, основанная на ИИ, улучшает управление запасами, улучшает прогнозирование спроса и создает лучший опыт клиентов. Каждый из этих секторов вносит значительный вклад в рост и диверсификацию генерирующего ИИ на рынке логистики, адаптируя решения ИИ для решения своих конкретных логистических задач.

Конкурентная среда:

Конкурентный ландшафт в генеративном ИИ на рынке логистики быстро развивается, что обусловлено достижениями в алгоритмах машинного обучения, растущим спросом на автоматизацию и необходимостью повышения эффективности цепочки поставок. Основные игроки сосредоточены на интеграции генеративных технологий ИИ для оптимизации планирования маршрутов, управления запасами и прогнозного обслуживания. Стартапы и известные фирмы вкладывают значительные средства в исследования и разработки для инноваций и захвата доли рынка, способствуя динамичной среде, характеризующейся сотрудничеством, приобретениями и продвижением к устойчивой практике. Растущий объем данных, генерируемых в логистике, создает возможности для решений на основе ИИ, что делает крайне важным для компаний оставаться впереди на этом конкурентном рынке.

Лучшие игроки рынка

1. IBM

2. Siemens

3. Google Cloud

4, Microsoft

5. Amazon Web Services

6. Oracle

7.

8.Перевозка Uber

9. Клирметалл

10. Locus.ai