물류 시장 규모에서의 기계 학습

물류 시장에서 기계 학습 규모는 2023년 USD 2.8 억에 달하며 2024년과 2032년 사이에 23% 이상의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다. 기계 및 차량 데이터에 대한 기계 학습 알고리즘의 구현은 예측 유지 보수를 가능하게함으로써 시장의 주요 요소 중 하나입니다, 유지 보수 요구의 정확한 예측을 통해 가동 비용 감소. 기계 학습 알고리즘은 까다로운 예측, 재고 관리 및 노선 계획 등 공급망 운영의 다양한 측면을 최적화합니다.

이 기술은 수요 예측에 대한 예측 정확도를 향상시키고, 더 나은 자원 할당 및 폐기물 감소에 도움이됩니다. 예를 들어, 3 월 2024에서 AWS는 예측 분석, 경로 최적화 및 수요 예측을 통해 비즈니스를 돕기 위해 새로운 ML 도구를 도입했습니다. 그것은 공급 체인의 포괄적 인보기를 제공합니다 재고 가시성을 향상시키고 기계 학습 강화 된 권고를 제공하여 재고 및 리드 타임 위험을 완화합니다.

기계 학습은 고급 로봇 및 자동화 시스템을 통해 분류, 선택 및 포장과 같은 warehousing 작업을 자동화 할 수 있습니다. 그것은 anomaly detection 및 Pattern 인식을 통해 물류 운영에서 가짜 활동을 감지하는 데 도움이됩니다. 이 기술은 자동화된 추적 업데이트, 고객 지원을위한 chatbots 및 개인화 된 권고를 통해 더 나은 고객 서비스를 가능하게합니다. 예를 들어, 12 월 2023에서 AWS는 AWS 공급 체인의 출시를 발표했다, 공급망 가시성을 개선하기 위해 설계된 새로운 클라우드 응용 프로그램은 위험을 완화하고, 더 낮은 비용을 완화하고 고객 경험을 향상시킵니다.

물류 시장에서 ML은 데이터 수량 및 통합 문제뿐만 아니라 레거시 시스템과의 통합을 포함하여 수많은 과제를 직면합니다. 그것의 모형은 효과적인 고품질 자료의 광대한 양을 요구합니다. 물류, 데이터는 때때로 불완전하고, 일관성, 또는 부적절한 모델 성능으로 선도합니다. 많은 물류 회사는 여전히 현대 기계 학습 기술과 호환되지 않는 레거시 시스템에 의존합니다. Hence, 이러한 시스템과 ML 솔루션을 통합하면 복잡하고 비용이 들 수 있습니다. 그 결과, 기계 학습 솔루션 구현은 기술, 인프라 및 숙련 된 인력에 실질적인 상승 투자를 포함 할 수 있으므로 시장 성장을 방해합니다.

물류 시장 동향의 기계 학습

물류의 자동화는 자동화된 스토리지 및 검색 시스템, 자율주행 차량 및 같은 기술에 의해 크게 성장하고 있습니다. 로봇 공정 자동화 (RPA)· 이 기술은 비용을 줄이고 효율성을 향상시킵니다. 물류 회사는 기존 영업 트렌드, 날씨 패턴 및 소셜 미디어 전송을 포함한 광범위한 데이터를 분석하기 위해 정교한 ML 알고리즘을 사용합니다.

이것은 미래 수요의 더 정확한 예측, Stockouts 또는 과잉의 위험을 감소. 또한 실시간 수요 변동에 기반한 동적 가격 전략을 통해 물류 회사가 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 물류 회사를 공급할 수 있으며, 수익을 극대화하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

드론 배송은 여전히 개발 중이며 ML은 트럭 및 배달 밴과 같은 자율 차량을위한 고급 경로 계획 및 장애물 방지에 사용됩니다. 이 연료 소비와 낮은 탄소 발자국을 감소시키고, 더 지속 가능한 물류 운영에 기여합니다.

ML은 물류 기업이 포장 전략을 강화하고 공급망 전반에 걸쳐 폐기물을 줄이고 환경 지속 가능성과 비용 효율성을 높일 수 있습니다. 지속 가능성은 회사가 지속적으로 전기 트럭, 지속 가능한 포장 및 탄소 배출을 줄이기 위해 노선 최적화에 투자하고 있습니다. 또한, AI는 선적을 감시하고 순간에 anomalies를 검출해서 물류에 있는 안전 그리고 수락을 강화하고 있습니다. 이 기능은 물류 회사에 신속하게 잠재적 인 보안 위협 및 준수 문제에 대응합니다.

물류 시장 분석의 기계 학습

구성 요소에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어 부문은 2023년 1억 달러에 달했습니다. 소프트웨어 솔루션은 물류 회사가 사기 탐지, 공급망 가시성 및 고객 서비스 향상과 같은 특정 요구에 맞춤화 할 수 있도록 고도로 사용자 정의되어 있습니다. ML 소프트웨어는 기존 물류 시스템과 원활하게 통합되며, 경로 최적화, 수요 예측 및 재고 관리와 같은 기능을 향상시킵니다.

클라우드 기반 솔루션의 상승은 확장 가능한 비용 효율적인 인프라를 제공함으로써 물류 산업을 혁신했습니다. 이 플랫폼은 물류 회사가 인프라의 중장비 투자 없이 ML 모델을 배포 및 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 1 월 2024에서 Manhattan Associates는 창고 운영을 최적화하고 물류 효율성을 개선하기위한 고급 AI 기능을 포함하는 창고 관리 시스템 (WMS)의 새로운 버전을 출시했습니다. 새로운 시스템은 AI 및 기계 학습을 더 나은 재고 관리, 주문 성취 및 운영 효율성을 활용합니다.

응용 프로그램에 따라 물류 시장에서 기계 학습은 재고 관리, 공급망 계획, 운송 관리, 창고 관리에 분류됩니다. 차량 관리· 위험 관리 보안 및 기타. 기계 학습 알고리즘은 역사적인 판매, 시장 동향 및 계절 변화를 포함하여 광범위한 데이터 세트를 처리하여 수요 예측 정확도를 향상시킵니다. 그것은 과잉과 주식과 관련된 비용을 감소시키고, 고객 만족을 밀어. ML는 창고 운영을 자동화하고 최적화하는 데 도움이됩니다. 스토리지 할당에서 픽업 및 포장. 실시간 데이터를 분석함으로써 ML 알고리즘은 수요 및 공급망 중단에 신속하게 적응할 수 있는 기업을 가능하게 합니다.

이 민첩성은 최적의 재고 수준을 유지하고 상품의 적시 배달을 보장합니다. 그것의 모형은 역사적인 자료에 있는 본을 식별해서 잠재적인 공급 사슬 붕괴를 예측하고, proactive 위험 관리를 허용하. 일관된 재고 수준을 유지하고 예상치 못한 부족이나 과잉을 피하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 2 월 2024에서 Zebra Technologies Corporation은 창고 관리 및 물류 최적화를 강화하도록 설계된 새로운 AI 기반 소프트웨어 솔루션 제품군을 공개했습니다. 이 솔루션은 창고 내의 운영 효율, 정확성 및 실시간 가시성을 개선하는 것을 목표로 합니다.

북미는 2023 년에 30 % 이상의 주요 점유율을 가진 물류 시장에서 글로벌 머신러닝을 지배했습니다. 이 지역의 첨단 기술 풍경은 물류에 대한 기계 학습 및 인공 지능 (AI) 응용 분야에서 혁신을 촉진합니다. 북미는 AI 및 기계 학습 기술에 실질적인 투자를 보았으며 시장의 성장을 주도합니다.

또한, 지역은 물류의 기계 학습 솔루션의 개발 및 구현을 주도하는 많은 주요 기술 회사에 집입니다. 또한, 미국과 캐나다와 같은 국가들은 고급 운송 네트워크, 유통 센터, 기술 생태계를 포함하여 물류 인프라를 구축하고 있으며, 해당 지역의 기계 학습 솔루션의 통합을 지원합니다. 예를 들어, 1 월 2024에서 IBM은 물류의 운영 효율, 위험 관리 및 결정 공정을 개선하기 위해 설계된 새로운 AI 기반 공급망 관리 플랫폼을 도입했습니다.

유럽은 물류의 기계 학습 솔루션 개발 및 배포를 지원하는 강력한 기술 생태계를 자랑합니다. 지역은 AI 및 기계 학습을위한 R & D에 크게 투자합니다. 또한 다양한 복잡한 공급망으로 인해 고급 물류 솔루션에 대한 강력한 수요를 경험했습니다. 고급 물류 솔루션에 대한 지역의 강력한 수요는 글로벌 물류 산업에 대한 기술 진화의 핵심 드라이버로서의 위치를 더욱 강조합니다.

Asia-Pacific은 복잡한 공급망을 관리하기 위해 효율적인 물류 솔루션에 대한 대규모 수요를 창출하는 세계 제조업체입니다. ML 간소화 작업, 빠른 생산 사이클을 선도하고 배달 시간을 향상. APAC 지역은 전자 상거래의 비례없는 서지를 목격하고, 중급으로 연료를 공급하고 인터넷 침투를 증가시킵니다. 이 지역은 AI 및 물류 분야에서 혁신을 촉진하는 기술 인재와 활기찬 스타트업 생태계의 큰 풀을 자랑합니다.

물류 시장 공유의 기계 학습

IBM, Amazon Web Services 및 Microsoft Corporation은 물류 산업에서 ML에서 15 % 이상의 상당한 시장 점유율을 보유합니다. 주요 선수는 고급 기술과 전략적인 파트너십을 활용하여 서비스 제공을 강화하고 있습니다. 디지털 솔루션에 투자하여 공급망 가시성, 데이터 분석 및 자동화를 개선합니다. 이 기술을 통합함으로써, 그들은 더 효율적이고 신뢰할 수있는 서비스를 제공하기 위해, 최종 공급 체인 관리를 보장합니다. 또한, 이러한 회사는 인수 및 파트너십을 통해 글로벌 네트워크를 확장하고, 여러 지역 및 산업 전반에 걸쳐 종합 물류 솔루션을 제공 할 수 있습니다.

또한, 이 키 플레이어는 지속 가능성과 그들의 작업에 탄력성을 우선화합니다. 탄소 배출을 줄이고 에너지 효율적인 warehousing 솔루션을 구현하기 위해 운송 경로를 최적화하는 등 녹색 물류 관행을 채택하고 있습니다. 지속 가능성에 대한 초점은 규제 요구 사항을 충족하고 환경 의식 고객에게 호소합니다. 신뢰의 측면에서, 그들은 더 심각한 및 유연한 공급망 전략을 개발하여 위험을 완화하고 중단을 처리하고 고객과의 신뢰도를 보장합니다. 이 접근법은 진화 물류 환경에서 경쟁력 있는 가장자리를 유지합니다.

물류 시장 기업에서의 기계 학습

물류 업계에서 기계 학습에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Amazon 웹 서비스, Inc. (AWS)
• Blue Yonder 그룹
• C.H. 로빈슨 Worldwide, Inc.
• Coupa 소프트웨어 Inc.
• DHL 서비스 공급 체인
• FedEx 회사
• 구글 LLC
• 국제 비즈니스 기계 공사 (IBM)
• 로터스 Robotics Corporation
• Manhattan Associates, 주식회사
• Microsoft 회사
• Oracle 기업
• SAP 세트

물류 산업의 기계 학습 뉴스

• 5월 2024일, Oracle 및 Kuehne+Nagel은 AI 기술을 혁신하고 공급망 및 물류 관리 프로세스를 최적화하는 전략적인 파트너십을 발표했습니다. 협업은 Oracle의 고급 AI 기능을 통합하는 데 중점을 둡니다. Kuehne + Nagel의 광범위한 물류 전문성은 운영 효율성을 향상시키고 고객에게 부가적인 솔루션을 제공합니다.
• 1 월 2024에서 Blue Yonder는 최근 다양한 산업 전반에 걸쳐 기업의 예측 분석 및 수요 예측 기능을 향상시키기 위해 설계된 고급 AI 기반 소프트웨어 도구 제품군을 도입했습니다.

물류 시장 조사 보고서의 ML은 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2021에서 2032까지의 수익 ($ Bn)의 추정 및 예측, 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
• 제품정보
  • 지원하다
  • 지원하다

시장, 기술로

• 감독 학습
• Unsupervised 학습

시장, 조직 모드로

• 큰 기업
• 중소기업(SME)

시장, 배포 모델

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

시장, 신청에 의하여

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• 교통 관리
• 창고 관리
• Fleet 관리
• 위험 관리 및 보안
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