Apprendimento della macchina nella dimensione del mercato della logistica

L'apprendimento automatico nella dimensione del mercato della logistica è stato valutato a 2,8 miliardi di dollari nel 2023 ed è stimato a registrare un CAGR di oltre il 23% tra il 2024 e il 2032. L'implementazione di algoritmi di machine learning sui dati dei macchinari e dei veicoli è uno dei principali fattori nella guida del mercato consentendo la manutenzione predittiva, riducendo così i tempi di fermo e i costi operativi attraverso una accurata previsione dei requisiti di manutenzione. Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a ottimizzare vari aspetti delle operazioni della supply chain, tra cui la previsione della domanda, la gestione dell'inventario e la pianificazione del percorso.

La tecnologia migliora la precisione di previsione per la previsione della domanda, che aiuta in una migliore allocazione delle risorse e ridurre i rifiuti. Ad esempio, nel marzo 2024, AWS ha introdotto nuovi strumenti ML per la logistica per aiutare le aziende con analisi predittive, ottimizzazione dei percorsi e previsione della domanda. Esso fornisce una visione completa della catena di fornitura per migliorare la visibilità dell'inventario e fornisce raccomandazioni alimentate dall'apprendimento automatico per contribuire a mitigare l'inventario e i rischi di lead-time.

L'apprendimento delle macchine facilita l'automazione di compiti di stoccaggio come la selezione, la raccolta e l'imballaggio attraverso sistemi di robotica e automazione avanzati. Aiuta a rilevare attività fraudolente nelle operazioni logistiche attraverso il rilevamento di anomalia e il riconoscimento dei modelli. La tecnologia consente un servizio clienti migliore attraverso aggiornamenti di monitoraggio automatizzati, chatbot per il supporto clienti e raccomandazioni personalizzate. Ad esempio, nel dicembre 2023, AWS ha annunciato il lancio di AWS Supply Chain, una nuova applicazione cloud progettata per migliorare la visibilità della supply chain e fornire insight attuabili per mitigare i rischi, ridurre i costi e migliorare le esperienze dei clienti.

Il ML nel mercato della logistica affronta numerose sfide tra cui la quantità di dati e le preoccupazioni di integrazione, nonché l'integrazione con i sistemi legacy. I suoi modelli richiedono una grande quantità di dati di alta qualità per essere efficace. Nella logistica, i dati sono a volte incompleti, incoerenti o inesatti, portando a prestazioni di modelli poveri. Molte aziende logistiche si affidano ancora a sistemi legacy che non sono compatibili con le moderne tecnologie di machine learning. Quindi, l'integrazione delle soluzioni ML con questi sistemi può essere complessa e costosa. Di conseguenza, l'attuazione di soluzioni di machine learning può comportare notevoli investimenti in avanti nella tecnologia, nelle infrastrutture e nel personale qualificato, ostacolando così la crescita del mercato.

Apprendimento della macchina nelle tendenze del mercato della logistica

L'automazione nella logistica è in grado di crescere in modo significativo, guidato da tecnologie come sistemi automatizzati di stoccaggio e recupero, veicoli autonomi e Automazione del processo robotico (RPA). Queste tecnologie mirano a ridurre i costi e migliorare l'efficienza. Le aziende logistiche utilizzano algoritmi ML sempre più sofisticati per analizzare vaste quantità di dati, tra cui le tendenze di vendita storiche, i modelli meteo e il sentimento dei social media.

Ciò consente, previsioni più accurate della domanda futura, riducendo il rischio di stockout o overstocking. Ciò consente anche strategie di prezzi dinamiche basate sulle fluttuazioni della domanda in tempo reale, consentendo alle aziende logistiche di regolare rapidamente i prezzi in risposta alle condizioni di mercato, massimizzando così i ricavi e migliorando la competitività.

Mentre le consegne dei droni sono ancora in fase di sviluppo, ML viene utilizzato per la pianificazione avanzata del percorso e l'elusione degli ostacoli per veicoli autonomi come camion e furgoni di consegna. Ciò porta a un ridotto consumo di carburante e a una minore impronta di carbonio, contribuendo a operazioni logistiche più sostenibili.

ML consente alle aziende logistiche di migliorare le strategie di imballaggio e ridurre i rifiuti in tutta la supply chain, favorendo la sostenibilità ambientale e l'efficienza dei costi. La sostenibilità sta diventando un focus fondamentale in quanto le aziende investono costantemente nei camion elettrici, negli imballaggi sostenibili e nell'ottimizzazione dei percorsi per ridurre le emissioni di carbonio. Inoltre, AI sta migliorando la sicurezza e la conformità nella logistica monitorando le spedizioni e rilevando anomalie in tempo reale. Questa capacità aiuta le aziende logistiche a rispondere rapidamente a potenziali minacce di sicurezza e problemi di conformità.

Apprendimento della macchina nell'analisi del mercato della logistica

Sulla base del componente, il mercato è diviso in software e servizi. Il segmento software è stato valutato in oltre 1,5 miliardi di dollari nel 2023. Le soluzioni software sono altamente personalizzabili, consentendo alle aziende logistiche di personalizzare le applicazioni ML a specifiche esigenze come il rilevamento delle frodi, la visibilità della supply chain e i miglioramenti del servizio clienti. Il software ML si integra perfettamente con i sistemi logistici esistenti, migliorando funzionalità come l'ottimizzazione del percorso, la previsione della domanda e la gestione dell'inventario.

L'aumento delle soluzioni basate su cloud ha rivoluzionato l'industria logistica fornendo infrastrutture scalabili e convenienti. Queste piattaforme consentono alle aziende logistiche di implementare e gestire modelli ML senza pesanti investimenti in infrastrutture. Ad esempio, nel gennaio 2024, Manhattan Associates ha lanciato una nuova versione del proprio Warehouse Management System (WMS), che include funzionalità AI avanzate per ottimizzare le operazioni di magazzino e migliorare l'efficienza logistica. Il nuovo sistema sfrutta AI e machine learning per una migliore gestione dell'inventario, adempimento degli ordini e efficienza operativa.

Sulla base dell'applicazione, l'apprendimento automatico nel mercato della logistica è classificato in gestione dell'inventario, pianificazione della supply chain, gestione dei trasporti, gestione del magazzino, gestione della flotta♪ gestione dei rischi e sicurezza, e altri. Gli algoritmi di apprendimento automatico elaborano ampi set di dati, tra cui vendite storiche, tendenze di mercato e variazioni stagionali, per migliorare la precisione di previsione della domanda. Riduce i costi associati a sovraccarico e stockout, aumentando la soddisfazione del cliente. ML aiuta a automatizzare e ottimizzare le operazioni di magazzino, dalla allocazione di stoccaggio alla raccolta e all'imballaggio. Analizzando i dati in tempo reale, gli algoritmi ML consentono alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle interruzioni della domanda e della supply chain.

Questa agilità è fondamentale per mantenere i livelli di inventario ottimali e garantire la consegna tempestiva delle merci. I suoi modelli prevedono potenziali interruzioni della supply chain identificando modelli in dati storici, consentendo una gestione proattiva del rischio. Questo è vitale per il mantenimento di livelli di inventario coerenti ed evitare carenze inaspettate o eccessi?. Ad esempio, nel febbraio 2024, Zebra Technologies Corporation ha presentato una serie di nuove soluzioni software basate sull'intelligenza artificiale progettate per migliorare la gestione del magazzino e l'ottimizzazione della logistica. Queste soluzioni mirano a migliorare l'efficienza operativa, la precisione e la visibilità in tempo reale all'interno di un magazzino.

L'America del Nord ha dominato l'apprendimento automatico globale nel mercato della logistica con una quota maggiore di oltre il 30% nel 2023. Il panorama tecnologico avanzato della regione favorisce l’innovazione nelle applicazioni di machine learning e Artificial Intelligence (AI) per la logistica. L'America del Nord ha visto notevoli investimenti nelle tecnologie dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, che spingono la crescita del mercato.

Inoltre, la regione ospita molte grandi aziende tecnologiche che portano lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di machine learning nella logistica. Inoltre, paesi come gli Stati Uniti e il Canada hanno una consolidata infrastruttura logistica, tra cui reti di trasporto avanzate, centri di distribuzione e ecosistemi tecnologici che supportano l'integrazione di soluzioni di machine learning in tutte le loro geografie. Ad esempio, nel gennaio 2024, IBM introdusse una nuova piattaforma di gestione della supply chain basata su AI, progettata per migliorare l'efficienza operativa, la gestione dei rischi e i processi decisionali nella logistica.

L'Europa vanta un robusto ecosistema tecnologico che supporta lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di machine learning nella logistica. La regione investe fortemente in R&D per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Inoltre, le economie della regione sperimentano una forte domanda di soluzioni logistiche avanzate grazie alle sue diverse e complesse catene di approvvigionamento. La forte domanda di soluzioni logistiche avanzate della regione sottolinea ulteriormente la sua posizione di guida chiave dell'evoluzione tecnologica nell'industria logistica globale.

Asia-Pacific è la centrale di produzione mondiale, generando una massiccia domanda di soluzioni logistiche efficienti per gestire catene di approvvigionamento complesse. ML ottimizza le operazioni, portando a cicli di produzione più rapidi e tempi di consegna migliorati. La regione APAC sta assistendo ad un'impennata senza precedenti nell'e-commerce, alimentata da una classe media in crescita e dall'aumento della penetrazione di Internet. La regione vanta una grande piscina di talenti tecnologici e un ecosistema di startup vibrante, promuovendo l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale e della logistica.

Apprendimento della macchina nel mercato della logistica

IBM, Amazon Web Services e Microsoft Corporation detengono una quota significativa di mercato di oltre il 15% in ML nel settore della logistica. I principali attori si concentrano sul sfruttare tecnologie avanzate e partnership strategiche per migliorare le loro offerte di servizio. Stanno investendo fortemente in soluzioni digitali per migliorare la visibilità della supply chain, l'analisi dei dati e l'automazione. Integrando queste tecnologie, mirano a fornire servizi più efficienti e affidabili, garantendo una gestione end-to-end della supply chain. Inoltre, queste aziende stanno espandendo la loro portata globale attraverso acquisizioni e partnership, consentendo loro di offrire soluzioni logistiche complete in più regioni e settori.

Inoltre, questi attori chiave stanno privilegiando la sostenibilità e la resilienza nelle loro operazioni. Essi stanno adottando pratiche logistiche verdi, come l'ottimizzazione delle rotte di trasporto per ridurre le emissioni di carbonio e l'implementazione di soluzioni di stoccaggio a basso consumo energetico. L'attenzione sulla sostenibilità li aiuta a soddisfare i requisiti normativi e si rivolge anche ai clienti consapevoli dell'ambiente. In termini di resilienza, stanno sviluppando strategie di supply chain più agili e flessibili per mitigare i rischi e gestire le interruzioni, garantendo continuità e affidabilità per i propri clienti. Questo approccio li aiuta a mantenere un vantaggio competitivo nel panorama logistico in evoluzione.

Imparare la macchina nelle aziende del mercato della logistica

I principali attori che operano nell'apprendimento automatico nell'industria logistica sono:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• CH. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Catena di alimentazione
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Locus Robotics Corporation
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE

Apprendimento della macchina nel settore della logistica

• Nel maggio 2024, Oracle e Kuehne+Nagel hanno annunciato una partnership strategica volta a sfruttare le tecnologie AI per innovare e ottimizzare i processi di gestione della supply chain e della logistica. La collaborazione si concentra sull’integrazione delle capacità AI avanzate di Oracle con la vasta esperienza logistica di Kuehne + Nagel per migliorare l’efficienza operativa e fornire soluzioni a valore aggiunto ai propri clienti.
• Nel gennaio 2024, Blue Yonder, ha recentemente introdotto una suite di strumenti software avanzati basati sull'intelligenza artificiale progettati per migliorare le funzionalità di analisi predittiva e di previsione della domanda per le aziende di vari settori.

Il rapporto di ricerca sul mercato della logistica ML comprende una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di entrate ($Bn) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per componente

• Software software
• Servizi
  • Gestione
  • Professionista

Mercato, per tecnica

• Apprendimento supervisionato
• Apprendimento non supervisionato

Mercato, da Modalità Organizzazione

• Grandi imprese
• Imprese di piccole e medie dimensioni (PMI)

Mercato, da modello di distribuzione

• Cloud-based
• On-premise

Mercato, per applicazione

• Gestione dell'inventario
• Pianificazione della supply chain
• Gestione dei trasporti
• Gestione del magazzino
• Gestione delle pulci
• Gestione del rischio e sicurezza
• Altri

Mercato, Utente finale

• Retail ed e-commerce
• Produzione
• Assistenza sanitaria
• Automotive
• Alimenti e bevande
• Beni di consumo
• Altri

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

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