物流市場規模での機械学習

物流市場規模の機械学習は、2023年に2億米ドルで評価され、2024年と2032年の間に23%以上のCAGRを登録すると推定される。 機械および車両データに関する機械学習アルゴリズムの実装は、予測メンテナンスを有効にすることによって、市場を運転する主要な要因の1つです。これにより、メンテナンス要件の正確な予測によるダウンタイムと運用コストを削減できます。 機械学習アルゴリズムは、需要予測、在庫管理、ルート計画など、サプライチェーンのさまざまな側面を最適化するのに役立ちます。

需要予測のための予測精度を高め、より良い資源配分と廃棄物の削減に役立ちます。 たとえば、2024年3月、AWSは、予測分析、ルート最適化、および需要予測のビジネスを支援するために、物流の新しいMLツールを導入しました。 サプライチェーンの包括的なビューで、在庫の可視性を改善し、機械学習による推奨事項を提供して、在庫とリードタイムリスクを軽減します。

機械学習は、高度なロボットと自動化システムを介してソート、ピッキング、梱包などの倉庫作業の自動化を容易にします。 異常検知・パターン認識による物流業務における不正行為の検知に役立ちます。 テクノロジーは、自動追跡更新、カスタマーサポートのチャットボット、パーソナライズされた勧告を通じて、より良い顧客サービスを可能にします。 例えば、2023年12月、AWSはサプライチェーンの可視性を改善し、リスクを軽減し、コストを削減し、顧客体験を向上させるための実用的なインサイトを提供するように設計された新しいクラウドアプリケーション、AWSサプライチェーンの立ち上げを発表しました。

物流市場でのMLは、データ量や統合の懸念、レガシーシステムとの統合など、数多くの課題に直面しています。 そのモデルは、効果的な高品質のデータを大量に要求します。 物流では、データが不完全で、矛盾している、または不正確で、モデルのパフォーマンスが悪いことにつながります。 多くの物流会社は、現代の機械学習技術と互換性のないレガシーシステムに依存しています。 したがって、これらのシステムとMLソリューションを統合することは複雑で費用もかかります。 その結果、機械学習ソリューションの実装は、技術、インフラ、熟練した人材の実質的な先行投資を伴うことができるため、市場成長を妨げる。

物流市場動向における機械学習

物流の自動化は、自動化されたストレージやリトリーバーシステム、自動運転車などの技術によって大幅に成長し、 ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA). . コストを削減し、効率性を高める技術です。 物流会社は、過去の営業傾向、気象パターン、ソーシャルメディアの感情など、膨大な量のデータを分析するために、これまでより洗練されたMLアルゴリズムを使用しています。

これにより、将来の需要のより正確な予測、ストックアウトやオーバーストックのリスクを減らすことができます。 また、リアルタイムの需要変動に基づいてダイナミックな価格設定戦略を可能にし、物流企業が市場条件に応じて迅速に価格を調整できるようにし、収益の最大化と競争力の強化を実現します。

無人機の輸送はまだ開発中である間、MLはトラックおよび配達バンのような自動運転車のための高度のルートの計画そして障害回避のために使用されます。 燃料消費量を削減し、炭素排出量を削減し、より持続可能な物流業務に貢献します。

MLは、物流企業がパッケージング戦略を強化し、サプライチェーン全体で廃棄物を削減し、環境の持続可能性とコスト効率性を促進します。 サステナビリティは、企業が電気トラック、持続可能なパッケージング、およびルート最適化に絶えず投資し、炭素排出量を削減する中核的焦点となっています。 また、出荷状況を監視し、異常をリアルタイムに検知することで、物流のセキュリティとコンプライアンスを強化しています。 この機能は、物流企業が潜在的なセキュリティの脅威やコンプライアンスの問題に迅速に対応するのに役立ちます。

物流市場分析における機械学習

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは2023年に1.5億米ドルに値しました。 ソフトウェアソリューションは、物流企業が不正検知、サプライチェーンの可視性、カスタマーサービスの強化などの特定のニーズにMLアプリケーションを仕立てることを可能にします。 MLソフトウェアは、既存の物流システムとシームレスに統合し、ルート最適化、需要予測、在庫管理などの機能を強化します。

クラウドベースのソリューションの上昇は、スケーラブルで費用対効果の高いインフラを提供することで、物流業界に革命をもたらしました。 これらのプラットフォームは、物流会社がインフラへの投資を重ねることなく、MLモデルの展開と管理を可能にします。 例えば、2024年1月、マンハッタン・アソシエイツは倉庫運用の最適化と物流の効率化のための高度なAI機能を含む倉庫管理システム(WMS)の新しいバージョンを立ち上げました。 新しいシステムは、AIと機械学習を活用して、より良い在庫管理、注文履行、および運用効率を実現します。

適用に基づいて、物流市場での機械学習は、在庫管理、サプライチェーン計画、輸送管理、倉庫管理、 艦隊管理, リスク管理 セキュリティ、その他 機械学習アルゴリズムは、需要予測精度を向上させるために、歴史的販売、市場動向、季節変動を含む広範なデータセットを処理する。 在庫やストックアウトに伴うコストを削減し、顧客満足度を高めます。 MLは、倉庫の操作を自動化し、最適化するのに役立ちます, ストレージの割り当てから選択し、パッキング. リアルタイムデータを分析することにより、MLアルゴリズムは、企業が需要の変化やサプライチェーンの混乱に迅速に適応できるようにします。

この敏捷性は、最適な在庫レベルを維持し、商品をタイムリーに配送することに不可欠です。 歴史データにおけるパターンを識別することにより、潜在的なサプライチェーンの混乱を予測し、積極的なリスク管理を可能にします。 これは、一貫性のある在庫レベルを維持し、予期しない不足や過剰を避けるために不可欠ですか? たとえば、2024年2月、Zebra Technologies Corporationは倉庫管理と物流の最適化を強化するために設計された新しいAIベースのソフトウェアソリューションのスイートを発表しました。 これらのソリューションは、倉庫内の作業効率、精度、リアルタイムの可視性を向上させることを目指しています。

北米は、2023年に30%以上の大手シェアで物流市場でのグローバル機械学習をしています。 先進的なテクノロジーのランドスケープは、機械学習と人工知能(AI)アプリケーションにおける物流のイノベーションを促進します。 北米は、AIや機械学習技術に大きな投資をしており、市場の成長を促しています。

また、物流における機械学習ソリューションの開発と実装をリードする多くの主要な技術企業に拠点を置きます。 また、米国やカナダなどの国は、先進的な輸送ネットワーク、物流センター、地理学の機械学習ソリューションの統合をサポートする技術エコシステムなど、十分に確立された物流インフラを持っています。 例えば、2024年1月、IBMは、運用効率、リスク管理、物流の意思決定プロセスを改善するために設計された新しいAIベースのサプライチェーン管理プラットフォームを導入しました。

ヨーロッパは、物流における機械学習ソリューションの開発と展開をサポートする堅牢な技術エコシステムを誇ります。 地域は、AIと機械学習のための研究開発に大きく投資しています。 さらに、多様なサプライチェーンと複雑なサプライチェーンにより、先進的な物流ソリューションの需要が高まっています。 先進的な物流ソリューションに対するこの領域の強い需要は、グローバル物流業界における技術の進化の重要なドライバーとしての地位をさらに強調しています。

Asia-Pacificは、世界の製造業のパワーハウスで、複雑なサプライチェーンを管理するための効率的な物流ソリューションの大規模な需要を生み出しています。 MLは操作を合理化し、より速い生産周期および改善された受渡し時間に導きます。 APAC領域は、電子商取引において前例のないサージを目撃しており、成長中のクラスで燃料を供給し、インターネット普及率を高めています。 地域は、AIや物流分野におけるイノベーションを促進し、テクノロジーの才能と活気あるスタートアップエコシステムを多数保有しています。

物流市場シェアの機械学習

IBM、Amazon Web Services、Microsoft Corporation は、物流業界における ML で 15% を超える市場シェアを保持しています。 主要なプレーヤーは、高度な技術と戦略的パートナーシップを活用し、サービス提供を強化しています。 サプライチェーンの可視性、データ分析、自動化を改善するために、デジタルソリューションに投資しています。 これらの技術を統合することにより、より効率的で信頼性の高いサービスを提供し、エンドツーエンドのサプライチェーン管理を保証します。 また、これらの企業は、買収とパートナーシップを通じて、グローバル・リーチを拡大し、複数の地域や業界を網羅する総合物流ソリューションを提供します。

さらに、これらの主要なプレイヤーは、その操作において持続可能性とレジリエンスを優先しています。 輸送経路を最適化し、炭素排出量を削減し、エネルギー効率の高い倉庫ソリューションを実装するなど、グリーン・ロジスティクス・プラクティスを採用しています。 持続可能性への焦点は、規制要件を満たし、また、環境に配慮した顧客にアピールするのに役立ちます。 レジリエンスの観点から、リスクを軽減し、混乱を解決し、顧客に対する継続性と信頼性を確保する、より機敏で柔軟なサプライチェーン戦略を開発しています。 このアプローチは、進化する物流ランドスケープの競争力を維持するのに役立ちます。

物流業界における機械学習

物流業界における機械学習における主要なプレーヤーは、次のとおりです。

• アマゾンウェブサービス株式会社(AWS)
• 株式会社ブルーヨンダーグループ
• C.H. ロビンソンワールドワイド株式会社
• Coupaソフトウェア株式会社
• DHL(アメリカ) サプライチェーン
• 株式会社フェデックス
• サイトマップ
• 国際ビジネスマシン株式会社(IBM)
• 株式会社ローカスロボティクス
• マンハッタン・アソシエイツ株式会社
• マイクロソフト株式会社
• オラクル株式会社
• SAP SE(SAP SE)

物流業界ニュースの機械学習

• OracleとKuehne+Nagelは、2024年5月に、AI技術を活用した戦略的パートナーシップを発表しました。 Oracleの高度なAI機能をKuehne + Nagelの広範な物流の専門知識と統合し、運用効率を高め、顧客に付加価値ソリューションを提供します。
• 2024年1月、ブルー・ヨンダーは、さまざまな業界におけるビジネスの予測能力と予測能力を高めるために設計された高度なAIを搭載したソフトウェアツールのスイートを導入しました。

物流市場調査レポートのMLには、業界の詳細なカバレッジが含まれています 2021年から2032年までの収益($Bn)の面での見積もりと予測 以下のセグメントの場合:

市場、部品によって

• ソフトウェア
• サービス
  • マネージド
  • プロフェッショナル

市場、技術によって

• 監修学習
• 無人学習

市場、組織モードによる

• 大きい企業
• 中小企業・中小企業

市場、展開モデルによる

• クラウドベース
• オンプレミス

市場、適用による

• 在庫管理
• サプライチェーン計画
• 交通管理
• 倉庫管理
• 艦隊管理
• リスク管理とセキュリティ
• その他

市場、エンド ユーザーによる

• 小売および電子商取引
• 製造業
• ヘルスケア
• 自動車産業
• 食品・飲料
• 消費者向け商品
• その他

上記情報は、以下の地域および国に提供いたします。

• 北アメリカ
  • アメリカ
  • カナダ
• ヨーロッパ
  • イギリス
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • ノルディック
  • ヨーロッパの残り
• アジアパシフィック
  • 中国語(簡体)
  • インド
  • ジャパンジャパン
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • ラテンアメリカの残り
• メア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • MEAの残り