IA generativa en el mercado de logística: por tipo (autocodificador variacional (VAE), redes generativas adversas (GAN), redes neuronales recurrentes (RNN), redes de memoria a corto plazo (LSTM)), por componente, por modelo de implementación, por aplicación, Según pronóstico de usuario final 2024 - 2032
ID del informe: GMI10098 | Fecha de publicación: July 2024 | Formato del informe: PDF
Descargar PDF Gratis
Comprar ahora
$4,123 $4,850
15% off
$4,840 $6,050
20% off
$5,845 $8,350
30% off
Comprar ahora
Detalles del informe premium
Año base: 2023
Empresas cubiertas: 16
Tablas y figuras: 350
Países cubiertos: 21
Páginas: 270
Descargar PDF Gratis
Obtenga una muestra gratuita de este informe
Obtenga una muestra gratuita de este informe IA generativa en el mercado logístico
Is your requirement urgent? Please give us your business email for a speedy delivery!
IA generativa en el tamaño del mercado logístico
Generative AI in Logistics Market size was valued at USD 864.3 million in 2023 and is estimated to register a CAGR of over 33.2% between 2024 and 2032. La IA generativa ayuda a optimizar las cadenas de suministro predeciendo la demanda, identificando posibles interrupciones y sugiriendo rutas o soluciones alternativas, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.
La automatización impulsada por la IA en la gestión de almacenes, incluido el seguimiento de inventarios, la utilización del espacio y el mantenimiento predictivo, simplifica las operaciones y mejora la exactitud. Los algoritmos de IA generativos permiten una planificación y optimización de rutas más eficientes, reduciendo los tiempos de entrega y el consumo de combustible analizando patrones de tráfico, condiciones meteorológicas y otras variables.
Avances analítica predictiva alimentado por generative AI proporcionar una previsión más precisa de la demanda, ayudar a las empresas logísticas a gestionar inventario, reducir los desechos y mejorar la eficiencia de los costos globales. Los chatbots impulsados por AI y los asistentes virtuales mejoran el servicio al cliente proporcionando actualizaciones en tiempo real, manejando preguntas y resolviendo rápidamente problemas. Por ejemplo, en febrero de 2024, IBM lanzó Maximo MRO Inventory Optimization, una innovadora herramienta impulsada por AI para optimizar la gestión del inventario. Mediante el análisis de datos históricos y la utilización de análisis predictivos, esta solución ayuda a las empresas a gestionar los niveles de inventario de manera más eficiente, reduciendo las existencias excedentes y mejorando el rendimiento financiero.
Una limitación significativa es la disponibilidad de datos de calidad. La IA generativa depende en gran medida de datos completos de alta calidad para predicciones precisas y toma de decisiones. Los datos incongruentes, incompletos o sesgados pueden conducir a resultados suboptimales. La IA generativa puede perpetuar o amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que conduce a resultados injustos o no éticos. Hacer frente a estos prejuicios y garantizar prácticas éticas de inteligencia artificial es fundamental.
La integración de la IA generativa en los sistemas logísticos puede ser compleja. Muchas empresas logísticas utilizan sistemas heredados que pueden no integrarse perfectamente con nuevas tecnologías de IA. Mejorar o reemplazar estos sistemas puede ser costoso y consume mucho tiempo. Implementar la IA generativa requiere conocimientos especializados y habilidades. La capacitación de la fuerza de trabajo para utilizar y gestionar eficazmente los sistemas de inteligencia artificial puede ser un reto importante y la inversión.
Generative AI in Logistics Market Trends
La IA generativa en la industria logística es testigo de una tendencia notable con el surgimiento de soluciones innovadoras por diversos actores de la industria. Estas empresas innovadoras están remodelando el paisaje de la IA generativa en la logística aprovechando las alianzas con los jugadores establecidos para ofrecer soluciones únicas y adaptadas. La IA generativa se utiliza cada vez más para predecir la demanda con mayor precisión. Mediante el análisis de vastos conjuntos de datos, los modelos AI pueden predecir tendencias de demanda, permitiendo a las empresas logísticas optimizar la gestión de inventarios y reducir tanto el exceso de existencias como las existencias.
Generative AI está transformando la optimización de la ruta mediante el procesamiento de datos en tiempo real sobre los horarios de tráfico, tiempo y entrega. Esto permite a los proveedores de logística identificar las rutas más eficientes, reduciendo el consumo de combustible y los tiempos de entrega. La automatización impulsada por IA en los almacenes es una tendencia creciente, con IA generativa que permite operaciones robóticas más sofisticadas. Esto incluye tareas, como clasificar, empacar e incluso gestionar los rendimientos, mejorar la eficiencia operacional y reducir los costos laborales. Generative AI se está aprovechando para ofrecer servicios más personalizados a los clientes. Esto incluye proporcionar información de seguimiento en tiempo real, opciones de entrega adaptadas y comunicación proactiva sobre el estado del envío, mejorando así la satisfacción del cliente.
Por ejemplo, en febrero de 2024, Maersk, un jugador de la industria naval de contenedores, probó modelos de IA generativas para su pronóstico de la demanda, con el objetivo de aumentar la exactitud de las predicciones y la planificación de la capacidad.
Generative AI in Logistics Market Analysis
Basado en el tipo, el mercado se divide en redes Variational Encoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), Recurrent Neural Networks (RNN), y Long Short-term Memory (LSTM) y otros. Se espera que el segmento VAE retenga más del 30% de la cuota de mercado para 2032. VAEs puede optimizar la asignación de recursos generando datos sintéticos para los modelos de capacitación logística, reduciendo la necesidad de datos extensos del mundo real. Las anomalías en las operaciones logísticas se pueden detectar mediante el aprendizaje de la distribución de datos normales y desviaciones emblemáticas de ella.
VAEs puede simular varios escenarios de riesgo en la logística, permitiendo que las empresas se preparen y mitiguen mejor riesgos tales como perturbaciones en cadenas de suministro o eventos inesperados. VAEs puede prever demandas de ayuda logística en la gestión de inventarios y operaciones eficientes de cadena de suministro. Los algoritmos de optimización de la ruta pueden ser optimizados por VAEs que conducen a ahorros de costos y tiempos de entrega más rápidos.
Basado en el modo de implementación, la IA generativa en el mercado logístico se clasifica en nube y local. En 2023, el segmento de la nube mantuvo más del 57,5% de la cuota de mercado. El despliegue en la nube permite una infraestructura escalable, permitiendo a las compañías logísticas manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, lo cual es crucial para los modelos generativos de IA. Las soluciones basadas en la nube suelen ofrecer modelos de pago a medida que vaya, reduciendo los costos iniciales de las empresas logísticas y haciendo más accesible la adopción de AI. La implementación de cloud proporciona flexibilidad para experimentar con diferentes modelos y algoritmos de IA, permitiendo que las empresas logísticas se adapten rápidamente a la dinámica cambiante del mercado. Las soluciones de IA basadas en la nube se pueden acceder desde cualquier lugar con conexión a Internet, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real y la colaboración en redes logísticas distribuidas.
América del Norte dominaba la AI generativa en el mercado logístico, generando más de USD 274 millones en ingresos en 2023. La infraestructura de TI desarrollada en Norteamérica apoya la implementación de complejos modelos de IA generativos en logística, permitiendo la toma de decisiones en tiempo real y la optimización. Las normas estrictas de privacidad y seguridad de los datos impulsan la adopción de soluciones generativas de IA que garanticen el cumplimiento en las operaciones logísticas. El creciente sector del comercio electrónico en América del Norte alimenta la demanda de soluciones logísticas impulsadas por AI, incluida la IA generativa para la gestión de inventarios y la optimización de la entrega de última millas.
La región de Asia y el Pacífico, incluidos países como el Japón, China y la India, se está convirtiendo lentamente en un centro para la IA generativa en la industria logística, alimentada por el crecimiento económico y el aumento de los ingresos desechables. China y Japón lideran la inversión de IA, impulsando innovaciones en IA generativa para la logística, como la optimización de rutas impulsadas por IA y el mantenimiento predictivo. El diverso paisaje de cadena de suministro de la India estimula la adopción de IA generativa para simplificar los procesos logísticos, aumentar la visibilidad de la cadena de suministro y mitigar los riesgos. Asia Pacific abarca tecnologías emergentes, como blockchain e IoT, integrándolas con IA generativa para crear soluciones logísticas robustas para mejorar la eficiencia y el ahorro de costos.
El enfoque de Europa en la sostenibilidad impulsa el desarrollo de soluciones logísticas impulsadas por IA, incluyendo IA generativa para la planificación de rutas ecológicas y la reducción de emisiones. Las iniciativas de Alemania Industry 4.0 impulsan la integración de la IA generativa en sistemas logísticos inteligentes, optimizando las operaciones de almacén y la gestión de inventarios. En el Reino Unido, los desafíos logísticos post-Brexit impulsan la adopción de la IA generativa para la optimización de la limpieza aduanera y la resiliencia de la cadena de suministro.
Las inteligentes iniciativas de la UAE impulsan la adopción de IA generativa en logística para sistemas inteligentes de transporte, gestión del tráfico y optimización logística urbana. La ubicación estratégica de la región como centro para el comercio transfronterizo impulsa la necesidad de soluciones de IA generativas para optimizar las operaciones logísticas internacionales y los procesos de despacho de aduanas.
Generative AI in Logistics Market Share
Google Cloud e IBM dominan la IA generativa en la industria logística, manteniendo la cuota de mercado más del 15%. Las capacidades de IA y ML de Google Cloud, incluyendo TensorFlow y AutoML, capacitan a las empresas logísticas para desarrollar sofisticados modelos de IA generativas. Su infraestructura cloud proporciona escalabilidad y agilidad, permitiendo el procesamiento y análisis de datos en tiempo real para la optimización logística. La experiencia de Google en análisis de datos y información impulsada por IA ayuda a las empresas logísticas a mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, pronóstico de la demanda y optimización de la ruta.
Las ofertas de IBM, como Watson AI e IBM Cloud Pak for Data, proporcionan capacidades avanzadas de IBM a medida para la industria logística. Sus soluciones impulsadas por AI permiten análisis predictivos, detección de anomalías y toma de decisiones inteligentes en procesos logísticos. La experiencia de IBM en cloud híbrida y computación de bordes facilita el despliegue de AI en redes logísticas distribuidas, asegurando baja latencia y privacidad de datos.
Generative AI en Logistics Market Company
Los principales jugadores que operan en la IA generativa en la industria logística son:
Generative AI in Logistics Industry News
La IA generativa en el informe de investigación del mercado logístico incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD Billion) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:
Mercado, por tipo
Mercado, por componente
Market, By Deployment Mode
Mercado, por aplicación
Mercado, por usuario final
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países: