Maschinenlernen in der Logistik Marktgröße

Machine Learning in Logistics Marktgröße wurde im Jahr 2023 auf 2,8 Milliarden USD geschätzt und wird geschätzt, eine CAGR von über 23% zwischen 2024 und 2032 zu registrieren. Die Implementierung von maschinellen Lernalgorithmen auf Maschinen- und Fahrzeugdaten ist einer der Hauptfaktoren für das Fahren auf dem Markt, indem eine vorausschauende Wartung ermöglicht wird, wodurch Ausfallzeiten und Betriebskosten durch genaue Prognosen der Wartungsanforderungen reduziert werden. Machine Learning Algorithmen helfen, verschiedene Aspekte der Supply-Chain-Betriebe zu optimieren, einschließlich Nachfrageprognose, Inventarmanagement und Routenplanung.

Die Technologie verbessert die Prognosegenauigkeit für die Nachfragevorhersage, was bei einer besseren Ressourcenzuweisung und einer Reduzierung von Abfällen hilft. So hat AWS im März 2024 neue ML-Werkzeuge für die Logistik eingeführt, um Unternehmen mit prädiktiver Analytik, Routenoptimierung und Nachfrageprognose zu helfen. Es bietet einen umfassenden Überblick über die Lieferkette, um die Sichtbarkeit der Inventarbestände zu verbessern und maschinenlernbetriebene Empfehlungen zur Minderung von Inventar- und Lead-Time-Risiken bereitzustellen.

Machine Learning erleichtert die Automatisierung von Lageraufgaben wie Sortieren, Picking und Verpackung durch fortschrittliche Robotik- und Automatisierungssysteme. Es hilft, betrügerische Aktivitäten im Logistikbetrieb durch Anomalieerkennung und Mustererkennung zu erkennen. Die Technologie ermöglicht einen besseren Kundenservice durch automatisierte Tracking-Updates, Chatbots für Kundenunterstützung und personalisierte Empfehlungen. Zum Beispiel kündigte AWS im Dezember 2023 die Einführung von AWS Supply Chain an, einer neuen Cloud-Anwendung, die die Sichtbarkeit der Lieferkette verbessert und akzeptable Erkenntnisse liefert, um Risiken zu mindern, Kosten zu senken und Kundenerlebnisse zu verbessern.

Der ML im Logistikmarkt steht vor zahlreichen Herausforderungen wie Datenmenge und Integrationsbedenken sowie Integration mit Altsystemen. Seine Modelle erfordern große Mengen hochwertiger Daten, um effektiv zu sein. In der Logistik sind die Daten manchmal unvollständig, uneinheitlich oder ungenau, was zu einer schlechten Modellleistung führt. Viele Logistikunternehmen verlassen sich immer noch auf Altsysteme, die nicht mit modernen Maschinenlerntechnologien kompatibel sind. Die Integration von ML-Lösungen mit diesen Systemen kann daher komplex und kostenintensiv sein. Dadurch kann die Implementierung von maschinellen Lernlösungen erhebliche Investitionen in Technologie, Infrastruktur und qualifiziertes Personal beinhalten, wodurch das Marktwachstum behindert wird.

Maschinenlernen im Logistikmarkt Trends

Die Automatisierung in der Logistik wird durch Technologien wie automatisierte Lager- und Retrievalsysteme, autonome Fahrzeuge und Robotische Prozessautomatisierung (RPA). Diese Technologien wollen Kosten senken und Effizienz steigern. Logistikunternehmen nutzen immer anspruchsvollere ML-Algorithmen, um große Mengen an Daten zu analysieren, einschließlich historischer Verkaufstrends, Wettermuster und Social Media Stimmung.

Dies ermöglicht, genauere Prognosen der zukünftigen Nachfrage, das Risiko von Auslagerungen oder Überlagerungen zu reduzieren. Dies ermöglicht auch dynamische Preisstrategien basierend auf Echtzeit-Anforderungsschwankungen, so dass Logistikunternehmen die Preise schnell in Abhängigkeit von den Marktbedingungen anpassen können, wodurch die Einnahmen maximiert und die Wettbewerbsfähigkeit erhöht wird.

Während die Drohnenlieferungen noch in der Entwicklung sind, wird ML für fortgeschrittene Routenplanung und Hindernisvermeidung für autonome Fahrzeuge wie LKW und Lieferwagen verwendet. Dies führt zu einem reduzierten Kraftstoffverbrauch und einem geringeren CO2-Fußabdruck und trägt zu einem nachhaltigeren Logistikbetrieb bei.

ML ermöglicht Logistikunternehmen, Verpackungsstrategien zu verbessern und Abfälle in der gesamten Lieferkette zu reduzieren und Umweltverträglichkeit und Kosteneffizienz zu fördern. Nachhaltigkeit wird zum Kernschwerpunkt, da Unternehmen ständig in Elektro-Lkw, nachhaltige Verpackung und Routenoptimierung investieren, um die CO2-Emissionen zu reduzieren. Darüber hinaus erhöht AI die Sicherheit und Compliance in der Logistik durch die Überwachung von Sendungen und die Erkennung von Anomalien in Echtzeit. Diese Fähigkeit hilft Logistikunternehmen schnell auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen und Compliance-Probleme reagieren.

Maschinenlernen in der Logistik Marktanalyse

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen aufgeteilt. Das Software-Segment wurde 2023 bei über 1,5 Milliarden USD geschätzt. Software-Lösungen sind hoch anpassbar, so dass Logistikunternehmen ML-Anwendungen auf spezifische Bedürfnisse wie Betrugserkennung, Lieferkettensicht und Kundendiensterweiterungen zuschneiden. Die ML-Software integriert sich nahtlos in bestehende Logistiksysteme, verbessert Funktionalitäten wie Routenoptimierung, Nachfrageprognose und Bestandsmanagement.

Der Anstieg der Cloud-basierten Lösungen hat die Logistikbranche durch skalierbare und kostengünstige Infrastruktur revolutioniert. Diese Plattformen ermöglichen es Logistikunternehmen, ML-Modelle ohne starke Investitionen in die Infrastruktur einzusetzen und zu verwalten. Zum Beispiel hat Manhattan Associates im Januar 2024 eine neue Version ihres Warehouse Management Systems (WMS) eingeführt, das fortschrittliche KI-Funktionen zur Optimierung des Lagerbetriebs und zur Verbesserung der Logistikeffizienz umfasst. Das neue System nutzt KI und maschinelles Lernen für eine bessere Bestandsverwaltung, Auftragserfüllung und Betriebseffizienz.

Auf Basis der Anwendung wird das maschinelle Lernen im Logistikmarkt in Bestandsverwaltung, Lieferkettenplanung, Transportmanagement, Lagermanagement, Flottenmanagement, Risikomanagement und Sicherheit, und andere. Machine Learning Algorithmen verarbeiten umfangreiche Datensätze, einschließlich historischer Verkäufe, Markttrends und saisonale Variationen, um die Nachfrage-Prognosegenauigkeit zu verbessern. Es reduziert die Kosten im Zusammenhang mit Überlagerungen und Auslagerungen, die Kundenzufriedenheit zu steigern. ML hilft bei der Automatisierung und Optimierung von Lagerbetrieben, von der Speicherzuweisung bis zur Kommissionierung und Verpackung. Durch die Analyse von Echtzeitdaten ermöglichen ML-Algorithmen Unternehmen, sich schnell an Veränderungen der Nachfrage- und Lieferkettenstörungen anzupassen.

Diese Agilität ist entscheidend bei der Aufrechterhaltung eines optimalen Bestandsniveaus und der rechtzeitigen Lieferung von Waren. Seine Modelle prognostizieren mögliche Störungen der Lieferkette, indem sie Muster in historischen Daten identifizieren und ein proaktives Risikomanagement ermöglichen. Dies ist entscheidend für die Erhaltung der konsistenten Inventarwerte und die Vermeidung von unerwarteten Mangeln oder Überschüssen?. Zum Beispiel hat die Zebra Technologies Corporation im Februar 2024 eine Reihe neuer KI-basierter Softwarelösungen zur Verbesserung der Lagerverwaltung und Logistikoptimierung vorgestellt. Diese Lösungen zielen darauf ab, die Betriebseffizienz, Genauigkeit und Echtzeitsichtbarkeit innerhalb eines Lagers zu verbessern.

Nordamerika dominierte das globale maschinelle Lernen im Logistikmarkt mit einem großen Anteil von über 30% im Jahr 2023. Die fortschrittliche Technologielandschaft der Region fördert Innovationen im Bereich maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz (KI) Anwendungen für die Logistik. Nordamerika hat erhebliche Investitionen in KI- und Machine Learning-Technologien gesehen, die das Wachstum auf dem Markt vorantreiben.

Darüber hinaus beherbergt die Region viele wichtige Technologieunternehmen, die die Entwicklung und Umsetzung von maschinellen Lernlösungen in der Logistik führen. Darüber hinaus verfügen Länder wie die USA und Kanada über eine etablierte Logistik-Infrastruktur, darunter fortgeschrittene Transportnetze, Distributionszentren und Technologie-Ökosysteme, die die Integration von maschinellen Lernlösungen in ihre Geographien unterstützen. So hat IBM im Januar 2024 eine neue KI-basierte Supply-Chain-Management-Plattform zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz, des Risikomanagements und der Entscheidungsprozesse in der Logistik eingeführt.

Europa verfügt über ein robustes technologisches Ökosystem, das die Entwicklung und den Einsatz von maschinellen Lernlösungen in der Logistik unterstützt. Die Region investiert stark in FuE für KI und maschinelles Lernen. Darüber hinaus erleben Volkswirtschaften in der Region aufgrund ihrer vielfältigen und komplexen Lieferketten eine starke Nachfrage nach fortschrittlichen Logistiklösungen. Die starke Nachfrage nach fortschrittlichen Logistiklösungen unterstreicht weiter ihre Position als Schlüsseltreiber der technologischen Entwicklung in der globalen Logistikbranche.

Asia-Pacific ist das weltweit produzierende Kraftwerk, das eine massive Nachfrage nach effizienten Logistiklösungen für die Verwaltung komplexer Lieferketten generiert. ML optimiert den Betrieb, führt zu schnelleren Produktionszyklen und verbesserten Lieferzeiten. Die APAC-Region erlebt einen beispiellosen Anstieg im E-Commerce, der von einer wachsenden Mittelklasse und zunehmender Internetdurchdringung betrieben wird. Die Region verfügt über einen großen Pool an Techniktalten und ein lebendiges Startup-Ökosystem, das Innovationen im Bereich KI und Logistik fördert.

Maschinenlernen im Logistikmarkt Anteil

IBM, Amazon Web Services und Microsoft Corporation halten einen erheblichen Marktanteil von über 15% in der Logistikbranche. Die wichtigsten Akteure konzentrieren sich darauf, fortschrittliche Technologien und strategische Partnerschaften zu nutzen, um ihr Serviceangebot zu verbessern. Sie investieren stark in digitale Lösungen, um die Sichtbarkeit von Lieferketten, Datenanalysen und Automatisierung zu verbessern. Durch die Integration dieser Technologien wollen sie effizientere und zuverlässigere Dienstleistungen bereitstellen, um ein end-to-end Supply Chain Management zu gewährleisten. Darüber hinaus erweitern diese Unternehmen ihre globale Reichweite durch Akquisitionen und Partnerschaften und ermöglichen es ihnen, umfassende Logistiklösungen in verschiedenen Regionen und Branchen anzubieten.

Darüber hinaus priorisieren diese Schlüsselakteure Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit in ihrem Betrieb. Sie übernehmen grüne Logistikpraktiken, wie beispielsweise die Optimierung von Transportwegen, um die CO2-Emissionen zu reduzieren und energieeffiziente Lagerlösungen umzusetzen. Der Fokus auf Nachhaltigkeit hilft ihnen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und auch umweltbewusste Kunden anzusprechen. In Bezug auf Widerstandsfähigkeit entwickeln sie agilere und flexiblere Supply-Chain-Strategien, um Risiken zu mindern und Störungen zu bewältigen, um Kontinuität und Zuverlässigkeit für ihre Kunden zu gewährleisten. Dieser Ansatz hilft ihnen, einen Wettbewerbsvorteil in der sich entwickelnden Logistiklandschaft zu erhalten.

Maschinenlernen im Logistikmarkt Unternehmen

Hauptakteure, die im Maschinenbau in der Logistik tätig sind, sind:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Lieferkette
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Locus Robotics Corporation
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Das Unternehmen
• SAP SE

Maschinenlernen in der Logistikbranche News

• Im Mai 2024 haben Oracle und Kuehne+Nagel eine strategische Partnerschaft angekündigt, die darauf abzielt, KI-Technologien zu nutzen, um Supply-Chain- und Logistikmanagementprozesse zu innovieren und zu optimieren. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Integration der fortschrittlichen KI-Fähigkeiten von Oracle mit der umfangreichen Logistikkompetenz von Kuehne + Nagel, um die operative Effizienz zu steigern und ihren Kunden Mehrwertlösungen zu liefern.
• Im Januar 2024, Blue Yonder, vor kurzem eine Reihe von fortschrittlichen AI-powered-Software-Tools entwickelt, um Vorhersage-Analysen und Nachfrage Prognosefähigkeiten für Unternehmen in verschiedenen Branchen zu verbessern.

Der ML im Logistikmarktforschungsbericht umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (in Mrd. USD) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

• Software
• Dienstleistungen
  • Verwaltet
  • Beruf

Markt, von Technik

• Beaufsichtigtes Lernen
• Unsupervisiertes Lernen

Markt, nach Organisationsmodus

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Markt, durch Einsatzmodell

• Cloud-basiert
• Vorkommnisse

Markt, nach Anwendung

• Lagerverwaltung
• Supply Chain Planung
• Verkehrsmanagement
• Lagerverwaltung
• Flottenmanagement
• Risikomanagement und Sicherheit
• Sonstige

Markt, By End User

• Einzelhandel und E-Commerce
• Herstellung
• Gesundheit
• Automobilindustrie
• Lebensmittel und Getränke
• Konsumgüter
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • VAE
  • Südafrika
  • Saudi Arabien
  • Rest von MEA