Aprendizaje automático en el tamaño del mercado logístico

Machine Learning in Logistics market size was valued at USD 2.8 billion in 2023 and is estimated to register a CAGR of over 23% between 2024 and 2032. La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en los datos de maquinaria y vehículos es uno de los principales factores en la conducción del mercado permitiendo el mantenimiento predictivo, reduciendo así los costos de inactividad y funcionamiento mediante una previsión precisa de los requisitos de mantenimiento. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a optimizar diversos aspectos de las operaciones de la cadena de suministro, incluyendo pronóstico de demanda, gestión de inventarios y planificación de rutas.

La tecnología mejora la exactitud de las previsiones para la predicción de la demanda, lo que ayuda a mejorar la asignación de recursos y reducir los desechos. Por ejemplo, en marzo de 2024, AWS introdujo nuevas herramientas de ML para la logística para ayudar a las empresas con análisis predictivos, optimización de rutas y pronóstico de demanda. Ofrece una visión amplia de la cadena de suministro para mejorar la visibilidad de los inventarios y ofrece recomendaciones basadas en el aprendizaje automático para ayudar a mitigar los riesgos de inventario y de tiempo de ejecución.

El aprendizaje automático facilita la automatización de tareas de almacenamiento, tales como clasificar, recoger y empacar a través de sistemas avanzados de robótica y automatización. Ayuda a detectar actividades fraudulentas en operaciones logísticas mediante detección de anomalías y reconocimiento de patrones. La tecnología permite un mejor servicio al cliente mediante actualizaciones de seguimiento automatizadas, chatbots para el soporte al cliente y recomendaciones personalizadas. Por ejemplo, en diciembre de 2023, AWS anunció el lanzamiento de AWS Supply Chain, una nueva aplicación en la nube diseñada para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y ofrecer información práctica para mitigar los riesgos, reducir costos y mejorar las experiencias de los clientes.

El ML en el mercado logístico enfrenta numerosos desafíos, como la cantidad de datos y las preocupaciones de integración, así como la integración con los sistemas heredados. Sus modelos requieren una gran cantidad de datos de alta calidad para ser eficaces. En la logística, los datos a veces son incompletos, inconsistentes o inexactos, lo que conduce a un rendimiento de modelo deficiente. Muchas empresas logísticas siguen dependiendo de sistemas heredados que no sean compatibles con tecnologías modernas de aprendizaje automático. Por lo tanto, integrar soluciones ML con estos sistemas puede ser compleja y costosa. En consecuencia, la aplicación de soluciones de aprendizaje automático puede entrañar inversiones iniciales sustanciales en tecnología, infraestructura y personal calificado, lo que dificulta el crecimiento del mercado.

Machine Learning in Logistics Market Trends

La automatización de la logística está preparada para crecer significativamente, impulsada por tecnologías como sistemas automatizados de almacenamiento y recuperación, vehículos autónomos y Automatización del proceso robótico (RPA). Estas tecnologías tienen por objeto reducir los costos y aumentar la eficiencia. Las empresas logísticas están utilizando algoritmos ML cada vez más sofisticados para analizar grandes cantidades de datos, incluyendo tendencias históricas de ventas, patrones climáticos y sentimientos de redes sociales.

Esto permite predicciones más precisas de la demanda futura, reduciendo el riesgo de existencias o excesos. Esto también permite estrategias dinámicas de fijación de precios basadas en las fluctuaciones de la demanda en tiempo real, permitiendo a las empresas logísticas ajustar rápidamente los precios en respuesta a las condiciones del mercado, lo que maximiza los ingresos y aumenta la competitividad.

Mientras que las entregas de drones todavía están en desarrollo, ML está siendo utilizado para la planificación avanzada de rutas y evitar obstáculos para vehículos autónomos como camiones y furgonetas de entrega. Esto lleva a reducir el consumo de combustible y a reducir la huella de carbono, contribuyendo a operaciones logísticas más sostenibles.

ML permite a las empresas logísticas mejorar las estrategias de embalaje y reducir los desechos en toda la cadena de suministro, fomentando la sostenibilidad ambiental y la eficiencia de los costos. La sostenibilidad se está convirtiendo en un enfoque básico ya que las empresas están invirtiendo constantemente en camiones eléctricos, embalaje sostenible y optimización de la ruta para reducir las emisiones de carbono. Además, AI está mejorando la seguridad y el cumplimiento de la logística mediante la vigilancia de los envíos y la detección de anomalías en tiempo real. Esta capacidad ayuda a las compañías logísticas a responder rápidamente a posibles amenazas de seguridad y problemas de cumplimiento.

Machine Learning in Logistics Market Analysis

Sobre la base de componentes, el mercado se divide en software y servicios. El segmento de software se valoró en más de USD 1.500 millones en 2023. Las soluciones de software son altamente personalizables, lo que permite a las empresas logísticas adaptar aplicaciones ML a necesidades específicas como detección de fraudes, visibilidad de la cadena de suministro y mejora del servicio al cliente. El software ML se integra perfectamente con los sistemas logísticos existentes, mejorando funcionalidades como la optimización de rutas, la previsión de la demanda y la gestión de inventarios.

El aumento de las soluciones basadas en la nube ha revolucionado la industria logística proporcionando infraestructura escalable y rentable. Estas plataformas permiten a las compañías logísticas implementar y gestionar modelos ML sin grandes inversiones en infraestructura. Por ejemplo, en enero de 2024, Manhattan Associates lanzó una nueva versión de su Warehouse Management System (WMS), que incluye características avanzadas de IA para optimizar las operaciones de almacén y mejorar la eficiencia logística. El nuevo sistema aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la gestión de inventarios, el cumplimiento de pedidos y la eficiencia operacional.

Sobre la base de la aplicación, el aprendizaje automático en el mercado logístico se clasifica en gestión de inventarios, planificación de la cadena de suministro, gestión del transporte, gestión de almacenes, gestión de flotas, gestión de riesgos y seguridad, y otros. Los algoritmos de aprendizaje automático procesan conjuntos de datos extensos, incluyendo ventas históricas, tendencias de mercado y variaciones estacionales, para mejorar la precisión de pronóstico de la demanda. Reduce los costes asociados con excesos y acciones, aumentando la satisfacción del cliente. ML ayuda a automatizar y optimizar las operaciones de almacén, desde la asignación de almacenamiento a la recogida y embalaje. Al analizar datos en tiempo real, los algoritmos de ML permiten a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda y las perturbaciones de la cadena de suministro.

Esta agilidad es crucial para mantener los niveles óptimos de inventario y asegurar la entrega oportuna de las mercancías. Sus modelos predicen posibles perturbaciones de la cadena de suministro identificando patrones en datos históricos, permitiendo una gestión proactiva del riesgo. Esto es vital para mantener niveles consistentes de inventario y evitar escasez o excesos inesperados?. Por ejemplo, en febrero de 2024, Zebra Technologies Corporation presentó una serie de nuevas soluciones de software basadas en AI diseñadas para mejorar la gestión de almacenes y la optimización logística. Estas soluciones tienen por objeto mejorar la eficiencia operacional, la precisión y la visibilidad en tiempo real en un almacén.

América del Norte dominaba el aprendizaje mundial de máquinas en el mercado logístico con una gran proporción de más del 30% en 2023. El panorama tecnológico avanzado de la región fomenta la innovación en aplicaciones de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial (AI) para logística. América del Norte ha visto importantes inversiones en tecnologías de IA y aprendizaje automático, que impulsan el crecimiento en el mercado.

Además, la región alberga muchas grandes empresas tecnológicas que lideran el desarrollo y la aplicación de soluciones de aprendizaje automático en logística. Además, países como Estados Unidos y Canadá tienen una infraestructura logística bien establecida, incluyendo redes de transporte avanzadas, centros de distribución y ecosistemas tecnológicos que apoyan la integración de soluciones de aprendizaje automático en sus geografías. Por ejemplo, en enero de 2024, IBM introdujo una nueva plataforma de gestión de la cadena de suministro basada en la inteligencia artificial destinada a mejorar la eficiencia operacional, la gestión de riesgos y los procesos de adopción de decisiones en materia de logística.

Europa cuenta con un sólido ecosistema tecnológico que apoya el desarrollo y el despliegue de soluciones de aprendizaje automático en logística. La región invierte en gran medida en RplicaD para la IA y el aprendizaje automático. Además, las economías de la región experimentan una fuerte demanda de soluciones logísticas avanzadas debido a sus diversas y complejas cadenas de suministro. La fuerte demanda de soluciones logísticas avanzadas de la región subraya su posición como motor clave de la evolución tecnológica en la industria logística global.

Asia-Pacífico es la central de fabricación mundial, generando una demanda masiva de soluciones logísticas eficientes para gestionar complejas cadenas de suministro. ML simplifica las operaciones, lo que conduce a ciclos de producción más rápidos y a tiempos de entrega mejorados. La región APAC está presenciando un aumento sin precedentes en el comercio electrónico, alimentado por una creciente clase media y una creciente penetración en Internet. La región cuenta con una gran piscina de talento tecnológico y un vibrante ecosistema de startups, fomentando la innovación en el campo de la IA y la logística.

Machine Learning in Logistics Market Share

IBM, Amazon Web Services, y Microsoft Corporation tienen una cuota de mercado significativa de más del 15% en ML en la industria logística. Los principales actores se centran en aprovechar las tecnologías avanzadas y las alianzas estratégicas para mejorar sus ofertas de servicios. Están invirtiendo fuertemente en soluciones digitales para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, análisis de datos y automatización. Al integrar estas tecnologías, tienen por objeto proporcionar servicios más eficientes y fiables, garantizando la gestión de la cadena de suministro a extremo. Además, estas empresas también están ampliando su alcance mundial mediante adquisiciones y asociaciones, permitiéndoles ofrecer soluciones logísticas integrales en múltiples regiones e industrias.

Además, estos actores clave están priorizando la sostenibilidad y la resiliencia en sus operaciones. Están adoptando prácticas logísticas ecológicas, como la optimización de las rutas de transporte para reducir las emisiones de carbono y la aplicación de soluciones de almacenamiento eficientes en la energía. El enfoque en la sostenibilidad les ayuda a cumplir con los requisitos reglamentarios y también hace un llamamiento a los clientes con conciencia ambiental. En términos de resiliencia, están desarrollando estrategias de cadena de suministro más ágiles y flexibles para mitigar los riesgos y manejar las perturbaciones, asegurando la continuidad y fiabilidad de sus clientes. Este enfoque les ayuda a mantener un borde competitivo en el paisaje logístico en evolución.

Machine Learning in Logistics Market Companies

Los principales jugadores que operan en el aprendizaje automático en la industria logística son:

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

Machine Learning in Logistics Industry News

• En mayo de 2024, Oracle y Kuehne+Nagel han anunciado una alianza estratégica destinada a aprovechar las tecnologías de IA para innovar y optimizar los procesos de gestión de la cadena de suministro y la logística. La colaboración se centra en integrar las capacidades avanzadas de Oracle AI con la amplia experiencia logística de Kuehne + Nagel para mejorar la eficiencia operativa y ofrecer soluciones de valor añadido a sus clientes.
• En enero de 2024, Blue Yonder, presentó recientemente una serie de herramientas avanzadas de software impulsadas por AI diseñadas para mejorar la analítica predictiva y la capacidad de previsión de demanda para las empresas de diversas industrias.

El ML en el informe de investigación del mercado logístico incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($Bn) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:

Mercado, por componente

• Software
• Servicios
  • Managed
  • Cuadro orgánico

Mercado, por Technique

• Enseñanza supervisada
• Aprendizaje sin supervisión

Mercado, por modo de organización

• Grandes empresas
• Pequeñas y Medianas Empresas (PYME)

Mercado, por modelo de despliegue

• Cloud-based
• Locales

Mercado, por aplicación

• Gestión de inventarios
• Planificación de la cadena de suministro
• Gestión del transporte
• Gestión de almacenes
• Gestión de la flota
• Gestión del riesgo y seguridad
• Otros

Mercado, por usuario final

• Comercio y comercio electrónico
• Fabricación
• Salud
• Automoción
• Alimentos y bebidas
• Bienes de consumo
• Otros

La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:

• América del Norte
  • EE.UU.
  • Canadá
• Europa
  • UK
  • Alemania
  • Francia
  • Italia
  • España
  • Rusia
  • Nordics
  • El resto de Europa
• Asia Pacífico
  • China
  • India
  • Japón
  • Australia
  • Corea del Sur
  • Asia sudoriental
  • El resto de Asia Pacífico
• América Latina
  • Brasil
  • México
  • Argentina
  • El resto de América Latina
• MEA
  • UAE
  • Sudáfrica
  • Arabia Saudita
  • Rest of MEA