L'apprentissage automatique dans la logistique Taille du marché

La taille du marché de l'apprentissage automatique en logistique a été évaluée à 2,8 milliards de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 23 % entre 2024 et 2032. La mise en place d'algorithmes d'apprentissage automatique sur les données relatives aux machines et aux véhicules est l'un des principaux facteurs à l'origine du marché en permettant une maintenance prédictive, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts d'exploitation grâce à une prévision précise des besoins d'entretien. Les algorithmes d'apprentissage automatique aident à optimiser divers aspects des opérations de la chaîne d'approvisionnement, notamment la prévision de la demande, la gestion des stocks et la planification des routes.

La technologie améliore la précision des prévisions de la demande, ce qui aide à mieux répartir les ressources et à réduire les déchets. Par exemple, en mars 2024, AWS a introduit de nouveaux outils ML pour la logistique afin d'aider les entreprises avec l'analyse prédictive, l'optimisation des itinéraires et la prévision de la demande. Il offre une vue d'ensemble de la chaîne d'approvisionnement afin d'améliorer la visibilité de l'inventaire et fournit des recommandations axées sur l'apprentissage automatique pour aider à atténuer les risques liés à l'inventaire et aux délais d'exécution.

L'apprentissage automatique facilite l'automatisation des tâches d'entreposage telles que le tri, la cueillette et l'emballage grâce à des systèmes de robotique et d'automatisation avancés. Il aide à détecter les activités frauduleuses dans les opérations logistiques par la détection d'anomalies et la reconnaissance des modèles. La technologie permet un meilleur service à la clientèle grâce à des mises à jour automatisées de suivi, des chatbots pour le soutien à la clientèle et des recommandations personnalisées. Par exemple, en décembre 2023, AWS a annoncé le lancement de la chaîne d'approvisionnement AWS, une nouvelle application cloud conçue pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et fournir des informations concrètes pour atténuer les risques, réduire les coûts et améliorer l'expérience client.

Le ML sur le marché de la logistique est confronté à de nombreux défis, dont la quantité de données et les problèmes d'intégration ainsi que l'intégration avec les systèmes existants. Ses modèles exigent de grandes quantités de données de haute qualité pour être efficaces. En logistique, les données sont parfois incomplètes, incohérentes ou inexactes, ce qui entraîne une mauvaise performance du modèle. De nombreuses entreprises de logistique dépendent toujours de systèmes existants qui ne sont pas compatibles avec les technologies modernes d'apprentissage automatique. Par conséquent, l'intégration des solutions ML à ces systèmes peut être complexe et coûteuse. Par conséquent, la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique peut impliquer des investissements initiaux substantiels dans la technologie, l'infrastructure et le personnel qualifié, ce qui entrave la croissance du marché.

Autoapprentissage dans les tendances du marché de la logistique

L'automatisation de la logistique est sur le point de se développer de manière significative, grâce à des technologies telles que les systèmes de stockage et de récupération automatisés, les véhicules autonomes, et Automatisation des processus robotiques. Ces technologies visent à réduire les coûts et à accroître l'efficacité. Les entreprises de logistique utilisent des algorithmes ML toujours plus sophistiqués pour analyser de grandes quantités de données, y compris les tendances historiques des ventes, les modèles météorologiques et le sentiment des médias sociaux.

Cela permet d'établir des prévisions plus précises de la demande future, ce qui réduit le risque de stockage ou de surstockage. Cela permet également des stratégies de tarification dynamiques basées sur les fluctuations de la demande en temps réel, permettant aux entreprises de logistique d'ajuster rapidement les prix en fonction des conditions du marché, maximisant ainsi les recettes et améliorant la compétitivité.

Alors que les livraisons de drones sont encore en cours de développement, ML est utilisé pour la planification avancée des routes et l'évitement des obstacles pour les véhicules autonomes tels que les camions et les fourgonnettes de livraison. Cela entraîne une réduction de la consommation de carburant et une réduction de l'empreinte carbone, contribuant ainsi à des opérations logistiques plus durables.

ML permet aux entreprises de logistique d'améliorer les stratégies d'emballage et de réduire les déchets dans toute la chaîne d'approvisionnement, en favorisant la durabilité environnementale et l'efficacité des coûts. La durabilité devient un objectif central, car les entreprises investissent constamment dans les camions électriques, les emballages durables et l'optimisation des routes pour réduire les émissions de carbone. En outre, AI renforce la sécurité et le respect de la logistique en surveillant les expéditions et en détectant les anomalies en temps réel. Cette capacité aide les entreprises de logistique à réagir rapidement aux menaces potentielles à la sécurité et aux problèmes de conformité.

Machine Learning dans l'analyse du marché logistique

Sur la base de la composante, le marché est divisé en logiciels et services. Le segment des logiciels a été évalué à plus de 1,5 milliard de dollars en 2023. Les solutions logicielles sont hautement personnalisables, permettant aux entreprises de logistique d'adapter les applications ML aux besoins spécifiques tels que la détection de fraude, la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et les améliorations du service à la clientèle. Le logiciel ML s'intègre parfaitement aux systèmes logistiques existants, améliorant les fonctionnalités telles que l'optimisation des itinéraires, la prévision de la demande et la gestion des stocks.

L'essor des solutions basées sur le cloud a révolutionné l'industrie de la logistique en fournissant une infrastructure évolutive et rentable. Ces plateformes permettent aux entreprises de logistique de déployer et de gérer des modèles ML sans investissements initiaux lourds dans les infrastructures. Par exemple, en janvier 2024, Manhattan Associates a lancé une nouvelle version de son système de gestion des entrepôts (WMS), qui comprend des fonctionnalités d'IA avancées pour optimiser les opérations d'entrepôt et améliorer l'efficacité logistique. Le nouveau système tire parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour améliorer la gestion des stocks, l'exécution des commandes et l'efficacité opérationnelle.

Sur la base de l'application, l'apprentissage automatique sur le marché de la logistique est catégorisé en gestion des stocks, planification de la chaîne d'approvisionnement, gestion des transports, gestion des entrepôts, Gestion de la flotte, Gestion des risques et la sécurité, et d'autres. Les algorithmes d'apprentissage automatique traitent de nombreux ensembles de données, y compris les ventes historiques, les tendances du marché et les variations saisonnières, afin d'améliorer la précision des prévisions de la demande. Il réduit les coûts associés au surstockage et aux stocks, ce qui augmente la satisfaction des clients. ML aide à automatiser et optimiser les opérations d'entrepôt, de l'allocation de stockage à la cueillette et l'emballage. En analysant les données en temps réel, les algorithmes ML permettent aux entreprises de s'adapter rapidement aux changements de la demande et des perturbations de la chaîne d'approvisionnement.

Cette agilité est essentielle pour maintenir des niveaux d'inventaire optimaux et assurer la livraison rapide des marchandises. Ses modèles prédisent les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement en identifiant les tendances des données historiques, ce qui permet une gestion proactive des risques. Cela est essentiel pour maintenir des niveaux d'inventaire uniformes et éviter des pénuries ou des excès imprévus. Par exemple, en février 2024, Zebra Technologies Corporation a dévoilé une suite de nouvelles solutions logicielles basées sur l'IA conçues pour améliorer la gestion des entrepôts et l'optimisation logistique. Ces solutions visent à améliorer l'efficacité opérationnelle, la précision et la visibilité en temps réel dans un entrepôt.

L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial de l'apprentissage automatique sur le marché de la logistique avec une part importante de plus de 30 % en 2023. Le paysage technologique avancé de la région favorise l'innovation dans l'apprentissage automatique et les applications de l'intelligence artificielle (IA) pour la logistique. L'Amérique du Nord a réalisé d'importants investissements dans les technologies de l'IA et de l'apprentissage automatique, qui stimulent la croissance du marché.

En outre, la région abrite de nombreuses grandes entreprises technologiques qui dirigent le développement et la mise en œuvre de solutions d'apprentissage automatique dans la logistique. De plus, des pays comme les États-Unis et le Canada ont une infrastructure logistique bien établie, y compris des réseaux de transport avancés, des centres de distribution et des écosystèmes technologiques qui appuient l'intégration de solutions d'apprentissage automatique dans leurs géographies. Par exemple, en janvier 2024, IBM a mis en place une nouvelle plate-forme de gestion de la chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA, conçue pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la gestion des risques et les processus décisionnels en matière de logistique.

L'Europe dispose d'un écosystème technologique robuste qui soutient le développement et le déploiement de solutions d'apprentissage automatique dans la logistique. La région investit massivement dans la R-D pour l'IA et l'apprentissage automatique. En outre, les économies de la région connaissent une forte demande de solutions logistiques avancées en raison de ses chaînes d'approvisionnement diversifiées et complexes. La forte demande de solutions logistiques avancées de la région souligne sa position en tant que moteur clé de l'évolution technologique dans l'industrie logistique mondiale.

L'Asie-Pacifique est la centrale mondiale de fabrication, générant une demande massive de solutions logistiques efficaces pour gérer des chaînes d'approvisionnement complexes. ML rationalise les opérations, ce qui accélère les cycles de production et améliore les délais de livraison. La région de l'APAC connaît une montée sans précédent du commerce électronique, alimentée par une classe moyenne croissante et une pénétration croissante d'Internet. La région dispose d'un vaste bassin de talents technologiques et d'un écosystème de start-up dynamique, favorisant l'innovation dans le domaine de l'IA et de la logistique.

L'apprentissage automatique dans la logistique Part de marché

IBM, Amazon Web Services et Microsoft Corporation détiennent une part de marché significative de plus de 15% dans le secteur de la logistique. Les principaux acteurs se concentrent sur la mise à profit des technologies de pointe et des partenariats stratégiques pour améliorer leurs offres de services. Ils investissent massivement dans des solutions numériques pour améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement, l'analyse des données et l'automatisation. En intégrant ces technologies, elles visent à fournir des services plus efficaces et fiables, assurant une gestion de bout en bout de la chaîne d'approvisionnement. De plus, ces entreprises élargissent leur portée mondiale par le biais d'acquisitions et de partenariats, leur permettant d'offrir des solutions logistiques globales dans plusieurs régions et industries.

De plus, ces acteurs clés privilégient la durabilité et la résilience dans leurs opérations. Ils adoptent des pratiques logistiques écologiques, comme l'optimisation des voies de transport pour réduire les émissions de carbone et la mise en place de solutions d'entreposage éconergétiques. L'accent mis sur la durabilité les aide à respecter les exigences réglementaires et fait appel à des clients soucieux de l'environnement. En termes de résilience, ils développent des stratégies de chaîne d'approvisionnement plus agiles et flexibles pour atténuer les risques et gérer les perturbations, en assurant la continuité et la fiabilité de leurs clients. Cette approche les aide à maintenir un avantage concurrentiel dans le paysage logistique en évolution.

Machine Learning dans les entreprises du marché logistique

Les principaux acteurs de l'apprentissage automatique dans l'industrie de la logistique sont:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Groupe Yonder Bleu, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Chaîne d'approvisionnement
• Société FedEx
• Google LLC
• Société de machines d'affaires internationales (IBM)
• Locus Robotics Corporation
• Sociétés associées de Manhattan, Inc.
• Microsoft Corporation
• Société Oracle
• SAP SE

L'apprentissage automatique dans l'industrie de la logistique Nouvelles

• En mai 2024, Oracle et Kuehne+Nagel ont annoncé un partenariat stratégique visant à tirer parti des technologies d'IA pour innover et optimiser les processus de gestion logistique et de chaîne d'approvisionnement. La collaboration se concentre sur l'intégration des capacités IA avancées d'Oracle avec une vaste expertise logistique de Kuehne + Nagel.
• En janvier 2024, Blue Yonder a récemment lancé une suite d'outils logiciels avancés alimentés par l'IA, conçus pour améliorer les capacités d'analyse prédictive et de prévision de la demande pour les entreprises de diverses industries.

Le rapport d'étude de marché sur la logistique comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (Bn) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Logiciel
• Services
  • Géré
  • Professionnel

Marché, par technique

• Apprentissage supervisé
• Enseignement non supervisé

Marché, par mode d'organisation

• Grandes entreprises
• Petites et moyennes entreprises (PME)

Marché, par modèle de déploiement

• Nuageux
• Sur place

Marché, par demande

• Gestion des stocks
• Planification de la chaîne d'approvisionnement
• Gestion des transports
• Gestion des entrepôts
• Gestion de la flotte
• Gestion des risques et sécurité
• Autres

Marché, par utilisateur final

• Commerce de détail et électronique
• Industrie manufacturière
• Santé
• Automobile
• Produits alimentaires et boissons
• Biens de consommation
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Corée du Sud
  • Asie du Sud-Est
  • Reste de l ' Asie et du Pacifique
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
  • Reste de l'Amérique latine
• MEA
  • EAU
  • Afrique du Sud
  • Arabie saoudite
  • Reste du MEA