Big Data in Logistics Market Size

Big Data in Logistics Market size è stato valutato a USD 4,3 miliardi nel 2023 e si stima che si registri un CAGR di oltre il 21,5% tra il 2024 e il 2032. L'espansione delle catene di approvvigionamento globali genera vaste quantità di dati provenienti da più fonti, richiedendo analisi avanzate per una gestione efficace. Big data consente alle aziende logistiche di ottimizzare le operazioni della supply chain fornendo informazioni in tempo reale sui livelli di inventario, sulle previsioni della domanda e sul monitoraggio delle spedizioni. Ciò comporta una pianificazione più efficiente del percorso, costi ridotti del carburante e tempi di consegna migliorati. I clienti richiedono informazioni accurate e tempestive sullo stato dell'ordine, tempi di consegna e la posizione del prodotto.

I dati in tempo reale aiutano a identificare e mitigare le interruzioni come i disastri naturali o la congestione delle porte. Big data trasforma l'industria logistica migliorando l'efficienza, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione del cliente. Ad esempio, nel marzo 2024, il Dipartimento dei Trasporti degli Stati Uniti ha rilasciato un rapporto che evidenzia i vantaggi dei grandi dati nel miglioramento dell'infrastruttura logistica nazionale. Il rapporto sottolinea il ruolo dei grandi dati nel migliorare l'efficienza e la sicurezza dei trasporti. I grandi dati svolgono un ruolo cruciale nel settore della logistica guidando l'innovazione, ottimizzando le operazioni e migliorando la resilienza, l'efficienza e la customer-centricity.

Inoltre, l'analisi dei dati relativi al traffico, alle condizioni meteorologiche e alle prestazioni del veicolo è fondamentale per ottimizzare i percorsi di consegna, riducendo così i consumi di carburante e i tempi di consegna. Big data consente l'identificazione di inefficienze e l'ottimizzazione di percorsi, livelli di inventario e utilizzo delle risorse. Questi miglioramenti portano a significativi risparmi sui costi e migliorano l'efficienza operativa dei servizi logistici.

Ad esempio, nel mese di aprile 2024, DB Schenker ha riferito una riduzione del 15% dei costi operativi dopo l'implementazione di una grande piattaforma di analisi dei dati, come indicato nel loro rapporto finanziario trimestrale. Hanno identificato strozzature e inefficienze nella catena di fornitura attraverso l'analisi dei dati, con conseguente riduzione dei costi. Inoltre, hanno ottimizzato i livelli di inventario, le posizioni di archiviazione e i processi di ordinazione basati sulla previsione della domanda e le informazioni di stock in tempo reale.

Integrare e analizzare i dati può essere stimolante a causa dei suoi vari formati. Errori o incongruenze nei dati possono distorcere intuizioni e decisioni. Inoltre, i dati incompleti ostacolano l'analisi e i risultati delle offerte. Poiché i dati logistici contengono spesso informazioni sensibili sul cliente e sul business, sono essenziali misure di sicurezza robuste. Le violazioni dei dati possono causare perdite finanziarie, danni reputazionali e passività legali.

L'analisi di grandi dataset richiede risorse computazionali significative e l'implementazione di grandi soluzioni di dati comporta costi sostanziali. Il rispetto delle normative sulla privacy dei dati, come GDPR, è complesso e costoso. Di conseguenza, quantificare i benefici delle grandi iniziative di dati rimane difficile, ostacolando così la crescita del mercato.

Big Data in Logistica Mercato Tendenze

L'ondata di e-commerce ha spinto la domanda di logistica efficiente e gestione della supply chain. Le grandi soluzioni di dati migliorano questi processi ottimizzando la gestione dell'inventario e la realizzazione degli ordini. Queste soluzioni consentono alle aziende di e-commerce di prevedere con precisione le tendenze della domanda, garantendo livelli di inventario ottimali e riducendo al minimo il rischio di stockouts o overstocking. Questa capacità predittiva è fondamentale per gestire l'alto fatturato delle merci nel settore e-commerce.

L'analisi dei dati dei clienti consente alle aziende di offrire opzioni di consegna personalizzate e migliorare il servizio clienti. Questo include finestre di consegna su misura e monitoraggio in tempo reale, che migliorano la soddisfazione del cliente e la fedeltà. Ad esempio, nell'aprile del 2024, FedEx annunciò i piani per espandere le sue strutture di selezione internazionali in mercati chiave come la Cina e l'Europa. Questa espansione mira a migliorare i tempi di elaborazione dei pacchetti e accelerare le consegne internazionali, affrontando la crescente domanda da attività transfrontaliere di e-commerce.

I governi e gli organi di regolamentazione stanno rafforzando le normative più severe sulla gestione dei dati e sulla segnalazione. Le grandi soluzioni di dati consentono alle aziende di rispettare queste normative fornendo dati precisi e tempestivi.

Ad esempio, nel maggio 2024, l'organo di regolamentazione dei trasporti dell'Unione europea ha sottolineato il ruolo dei grandi dati nell'aiutare le aziende logistiche a rispettare nuovi standard di emissione. Le aziende logistiche possono migliorare l'utilizzo del veicolo, ottimizzare i percorsi, prevedere le esigenze di manutenzione, monitorare le emissioni e sviluppare strategie a basso tenore di carbonio. L’attenzione dell’UE sui grandi segnali di dati all’industria che il processo decisionale basato sui dati è essenziale per la conformità e la competitività. sfruttando la potenza dei dati, le aziende logistiche non solo soddisfano le normative ambientali, ma anche guadagnano un vantaggio competitivo.

Big Data in Logistics Market Analysis

Sulla base del componente, il mercato è diviso in hardware, software e servizi. Nel 2023, il software ha rappresentato una quota di mercato di oltre il 51%. Il segmento software all'interno del grande mercato della logistica dei dati comprende componenti essenziali come gestione dei dati, analisi, sistemi di gestione dei trasporti (TMS), sistemi di gestione del magazzino (WMS), e soluzioni di gestione della supply chain. La crescente domanda di analisi dei dati in tempo reale e approfondimenti predittivi hanno spinto significativamente l'adozione di software di gestione dei dati e di analisi. Questi strumenti consentono alle aziende logistiche di ottimizzare le rotte, gestire l'inventario, prevedere la domanda e migliorare l'efficienza della supply chain globale.

Il software di gestione della supply chain offre strumenti completi per la gestione delle relazioni dei fornitori, l'elaborazione degli ordini e il coordinamento della logistica. L'aumento dell'e-commerce e la necessità di operazioni di magazzino efficienti hanno alimentato la domanda di soluzioni WMS. Il software TMS è fondamentale per ottimizzare la pianificazione, l'esecuzione e il monitoraggio delle attività di trasporto. La crescente complessità delle catene di approvvigionamento globali ha richiesto soluzioni TMS avanzate.

Ad esempio, nel maggio 2024, SAP ha lanciato la sua suite TMS aggiornata, incorporando intelligenza artificiale per migliorare l'ottimizzazione dei percorsi e ridurre i costi di trasporto. Questo sviluppo evidenzia la continua innovazione nel segmento software TMS per soddisfare le esigenze in evoluzione dell'industria logistica.

Sulla base del modello di distribuzione, i grandi dati nel mercato della logistica sono categorizzati in cloud-based e on-premises. Il cloud-based dovrebbe contenere oltre 18,6 miliardi di USD entro il 2032. Le aziende logistiche stanno sfruttando grandi analisi dei dati attraverso questo modello, eliminando la necessità di una vasta infrastruttura on-premises. Offre scalabilità, flessibilità e efficienza dei costi, essenziali per la gestione dei grandi volumi di dati generati nelle operazioni logistiche. Queste soluzioni consentono di scalare le risorse in base alla domanda, riducendo la necessità di investimenti significativi in hardware.

L'adozione di un modello pay-as-you-go si rivela più conveniente che mantenere i sistemi on-premises. Intuizioni in tempo reale consentono alle aziende logistiche di rispondere rapidamente ai cambiamenti della domanda, delle interruzioni della supply chain e di altre sfide operative. I principali fornitori di servizi cloud garantiscono una sicurezza robusta e la conformità alle normative sulla privacy dei dati, fondamentali per la gestione dei dati logistici sensibili. Queste piattaforme includono analisi avanzate, che aiuta le aziende logistiche a ottenere approfondimenti sulle loro operazioni, ottimizzare i processi di supply chain e migliorare il processo decisionale.

Ad esempio, nel maggio 2023, Microsoft ha lanciato Fabric, una piattaforma di analisi unificata end-to-end che integra vari dati e strumenti analitici. Questa piattaforma aiuta le aziende logistiche a consolidare i loro sforzi di gestione dei dati e analisi, migliorando la loro capacità di trarre intuizioni attuabili.

Nord America ha una quota significativa dei grandi dati nel mercato della logistica con circa il 35% della quota di ricavi del 2023, guidata da progressi nella tecnologia e crescente domanda di soluzioni logistiche efficienti. Gli Stati Uniti dominano, grazie alla sua infrastruttura avanzata e all'economia robusta, con il Canada che contribuisce in modo significativo al mercato. Le strade dominano il mercato della logistica nella regione grazie alla loro flessibilità e all'ampia copertura di rete. Questa modalità è fondamentale per la consegna di last-mile e l'accesso alle aree remote.

I grandi dati nel mercato della logistica includono vari modelli di servizio come 3 PL ( logistico di terze parti), che è preferito per il suo risparmio di costi e miglioramenti dell'efficienza sfruttando l'esperienza e l'infrastruttura di fornitori specializzati. Blockchain assicura transazioni sicure e trasparenti, e migliora la visibilità della supply chain e la tracciabilità. Ad esempio, nel maggio 2024, Walmart ha annunciato un programma pilota che utilizza la tecnologia blockchain per migliorare la trasparenza e l'efficienza della sua supply chain per prodotti freschi. Questa iniziativa sfrutta i grandi dati per monitorare l'origine e il movimento delle merci, garantendo sicurezza alimentare e razionalizzazione dei processi logistici?.

La crescita esponenziale dell'e-commerce nella regione APAC ha notevolmente aumentato la domanda di soluzioni logistiche efficienti. Cina e India, leader nel retail online, richiedono una logistica avanzata per gestire volumi più elevati e garantire consegne tempestive. Questa domanda sta conducendo notevoli investimenti in grandi tecnologie di dati per migliorare le efficienze operative e la soddisfazione del cliente. Inoltre, i governi di tutta la regione stanno investendo in infrastrutture logistiche e politiche per facilitare il commercio e ridurre i costi logistici.

In Europa, l'adozione di grandi analisi dei dati sta trasformando le operazioni logistiche. Le aziende stanno sfruttando grandi dati per ottimizzare la pianificazione del percorso, migliorare la visibilità della supply chain e migliorare l'efficienza operativa complessiva. Questa tendenza è particolarmente forte in Germania e nel Regno Unito, dove i fornitori di logistica stanno sempre più utilizzando analisi avanzate per semplificare i loro processi. Diversi governi europei stanno attuando politiche per sostenere il settore della logistica. Per esempio, il governo tedesco ha introdotto un pacchetto di sostegno finanziario di 626 milioni di dollari per gli aeroporti chiave del paese, volto a migliorare le operazioni della supply chain.

Big Data in Logistics Market Share

IBM e Microsoft Corporation dominano il mercato con circa 11% quota di mercato nel 2023. IBM integra analisi avanzate e AI nelle sue soluzioni logistiche. Utilizzando IBM Watson e IBM Analytics, l'azienda fornisce alle aziende logistiche strumenti per analisi predittive, machine learning e intelligenza artificiale. Questi strumenti aiutano a prevedere la domanda, l'ottimizzazione dei percorsi e la gestione del rischio della supply chain.

L'attenzione dell'azienda sul cloud computing garantisce soluzioni di dati scalabili e flessibili. Attraverso Cloud, le aziende logistiche possono implementare applicazioni, gestire grandi volumi di dati e scalare le operazioni in modo efficiente. Questo approccio cloud-centric è fondamentale per consentire l'elaborazione dei dati in tempo reale, essenziale per le moderne operazioni logistiche.

Microsoft Azure fornisce infrastrutture cloud scalabili e flessibili progettate per soddisfare le esigenze dinamiche del settore logistico. Ciò consente alle aziende logistiche di gestire in modo efficiente grandi volumi di dati, garantendo robuste capacità di archiviazione, elaborazione e analisi. Inoltre, Azure Synapse Analytics integra grandi data e data warehousing, consentendo alle aziende logistiche di eseguire query complesse e generare rapidamente approfondimenti. Il suo supporto per l'analisi in tempo reale è fondamentale per il processo decisionale nelle operazioni logistiche.

Big Data in Logistics Market Companies

I principali operatori operanti nei grandi dati dell'industria logistica sono:

• IBM
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP
• AWS
• Yonder blu
• Teradata

Big Data in Logistica Industria News

• Nel luglio 2024, UPS ha presentato l'applicazione dell'IA generativa nel settore della logistica, concentrandosi su "carrier onboarding" e "capacità corrispondente". Questa tecnologia identifica partner di vettore affidabili, allinea la capacità del vettore con la domanda di spedizione e rileva i colli di bottiglia della catena di fornitura. Questi progressi riflettono una tendenza più ampia verso soluzioni logistiche più intelligenti.
• Nel marzo 2024, IBM ha collaborato con Port of Rotterdam per implementare una grande piattaforma di data-driven progettata per migliorare le operazioni delle porte attraverso l'analisi dei dati in tempo reale. La piattaforma mira a ottimizzare la movimentazione dei carichi e ottimizzare i processi logistici.

I grandi dati nel rapporto di ricerca sul mercato della logistica includono una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di entrate (USD) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per componente

• Hardware
• Software software
• Servizi
  • Servizi professionali
  • Servizi gestiti

Mercato, da modello di distribuzione

• On-premise
• Cloud-based

Mercato, per dimensione dell'organizzazione

• PMI
• Grandi imprese

Mercato, per applicazione

• Ottimizzazione della catena di fornitura
• Gestione del magazzino
• Gestione delle pulci
• Analisi predittiva
• Altri

Mercato, Utente finale

• Trasporti e spedizioni
• Produzione
• Vendita al dettaglio
• Logistica di terze parti
• Altri

Le suddette informazioni sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Regno Unito
  • Germania
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Nordics
  • Resto dell'Europa
• Asia Pacifico
  • Cina
  • India
  • Giappone
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Asia meridionale
  • Resto dell'Asia Pacifico
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
  • Resto dell'America Latina
• ME
  • UA
  • Sudafrica
  • Arabia Saudita
  • Riposo di MEA