物流市场中的生成式人工智能 - 按类型（变分自动编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM)）、按组件、按部署模型、按应用、按最终用户 预测 2024 - 2032
报告 ID: GMI10098 | 发布日期: July 2024 | 报告格式: PDF
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基准年: 2023
涵盖的公司: 16
表格和图表: 350
涵盖的国家: 21
页数: 270
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获取此报告的样本 物流市场的生成式人工智能
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物流市场规模中的基因AI
物流市场规模中的基因AI在2023年价值为86,430万美元,估计在2024至2032年间登记了33.2%以上的CAGR. 基因AI通过预测需求,识别潜在的中断,以及提出替代路线或解决方案,提高效率并降低成本,帮助优化供应链.
由AI驱动的仓库管理自动化,包括库存跟踪,空间利用,以及预测维护,精简了业务,提高了准确性. 基因AI算法通过分析交通模式,天气条件等可变因素,可以更高效地进行路由规划和优化,减少交付时间和燃料消耗.
高级 预测分析 由 基因识别系统 提供更准确的需求预测,帮助物流公司管理库存,减少浪费,提高整体成本效率. AI驱动的聊天员和虚拟助理通过提供实时更新,处理询问,以及迅速解决问题来增强客户服务. 例如,2024年2月,IBM推出了Maximo MRO编目优化,这是一个由AI驱动的创新工具,旨在优化清单管理. 通过分析历史数据和利用预测分析,这一解决方案有助于公司更有效地管理库存水平,减少剩余库存并改进财务业绩。
一个重大制约因素是能否获得高质量的数据。 Generative AI严重依赖高质量的综合数据进行准确的预测和决策. 不一致、不完整或有偏见的数据可能导致不理想的结果。 遗传性人工智能可以使培训数据中存在的偏见永久化或扩大,导致不公平或不道德的结果。 解决这些偏见并确保道德的AI做法至关重要。
将基因AI纳入物流系统可能很复杂. 许多物流公司使用遗留的系统,这些系统可能无法与新的AI技术无缝地融合. 升级或更换这些系统可能代价高昂并耗费时间。 实施基因AI需要专业知识和技能. 对劳动力进行有效利用和管理人工智能系统的培训可能是一项重大挑战和投资。
物流市场趋势中的基因AI
物流业的先天性AI正呈现出一个显著的趋势,随着各行业参与者创新解决方案的出现. 这些创新的事业正在通过利用与既定角色的伙伴关系,提供独特和有针对性的解决方案,重新塑造物流领域的基因AI格局。 基因AI被越来越多地用于更精确地预测需求. 通过分析庞大的数据集,AI模型可以预测需求趋势,使物流公司能够优化库存管理并减少库存过剩和库存.
Generative AI正在通过处理关于流量,天气,和交付时间表的实时数据来转变路线优化. 这使后勤供应商能够确定最有效的路线,减少燃料消耗和运送时间。 由AI驱动的仓库自动化是一个日益增长的趋势,基因AI可以使更复杂的机器人操作得以进行. 这包括诸如分类、包装、甚至管理收益、提高业务效率和降低劳动力成本等任务。 正在利用基因AI向客户提供更个性化的服务。 这包括提供实时跟踪信息、量体裁衣的交付选择,以及就货运状况进行主动沟通,从而提高客户满意度。
例如,2024年2月,集装箱船业的玩家Maersk测试了用于需求预测的基因AI模型,目的是提高预测的准确性并促成能力规划。
物流市场分析中的基因AI
根据类型,市场分为VAE编码器(VAE),Generative Aversarial Networks(GAN),经常性神经网络(RNN),和长短记忆(LSTM)网络等. VAE部分预计到2032年将持有超过30%的市场份额. VAE可以通过生成用于培训物流模型的合成数据来优化资源分配,从而减少对广泛的现实世界数据的需求. 通过学习正常数据的分布并标出偏离,可以发现物流业务中的异常.
VAEs可以模拟物流中的各种风险情景,使公司能够更好地防备并缓解供应链中断或出乎意料的事件等风险. 增值企业可以预测物流需求,协助库存管理和高效率的供应链运作。 路由优化算法可由VAE进行优化,从而节省成本并更快的交付时间.
根据部署模式,物流市场上的基因AI被分为云和地皮. 2023年,云端部分占据了超过57.5%的市场份额. 云部署可以实现可扩展的基础设施,使物流公司能够高效地处理大量数据,这对基因AI模型至关重要. 以云为基础的解决方案往往提供现收现付模式,降低物流公司的前期成本并让AI更方便地采用. 云部署为不同AI模型和算法的实验提供了灵活性,使物流公司能迅速适应不断变化的市场动态. 基于云的人工智能解决方案可通过互联网连接从任何地方访问,从而能够在分布式物流网络之间实现实时决策和协作。
北美在物流市场上主导了基因AI,2023年创收超过2.74亿美元. 北美发达的IT基础设施支持在物流中实施复杂的基因AI模型,使实时决策和优化成为可能. 严格的数据隐私和安全条例推动采用确保物流业务合规的基因化AI解决方案. 北美正在兴起的电子商务部门为对AI动力物流解决方案的需求火上浇油,包括用于库存管理和最后一英里交货优化的基因AI.
亚太地区,包括日本、中国和印度等国家,正慢慢地成为物流业的基因化AI中心,而经济增长和可支配收入增加为这种中心提供了燃料。 中国和日本在AI投资上领先,为物流推动基因AI的创新,如AI驱动的路线优化和预测维护. 印度多样化的供应链环境促使采用基因化AI来简化物流流程,提高供应链的能见度并减少风险。 亚太采用新兴技术,如区块链和IOT,将其与基因AI结合,为提高效率和节省成本创造强有力的物流解决方案。
欧洲对可持续性的重视推动了AI动力物流解决方案的发展,包括生态友好路线规划和减排的基因AI. 德国的"工业 4.0"倡议推动将基因AI整合入智能物流系统,优化了仓库业务和库存管理. 在联合王国,Brexit后物流挑战促使采用基因化AI,以优化通关和供应链复原力。
阿联酋的智能城市举措推动在智能交通系统,交通管理和城市物流优化的物流中采用基因AI. 该区域的战略位置是跨界贸易的枢纽,因此有必要采用基因化的AI解决方案来优化国际物流业务和通关程序。
物流市场份额中的基因AI
Google Cloud和IBM在物流产业中主导了基因AI,占据了15%以上的市场份额. Google Cloud的AI和ML能力,包括TensorFlow和AutoML,授权物流公司开发复杂的基因AI模型. 其云基础设施提供可伸缩性和敏捷性,有利于实时数据处理和分析以优化物流. Google在数据分析学和AI驱动的洞察力方面的专门知识帮助物流公司提高了供应链的能见度,需求预测和路线优化.
IBM的AI提供,例如Watson AI和IBM Cloud Pak for Data,提供适合物流业的高级基因AI能力. 其AI驱动的解决方案能够使预测分析,异常检测,以及物流过程中的智能决策成为可能. IBM在混合云和边缘计算方面的专门知识为AI跨分布式物流网络的部署提供了便利,确保了低延迟和数据隐私.
物流市场公司的基因AI
物流业中在基因AI中运营的主要角色有:
物流业新闻中的基因AI
物流市场研究报告中的基因AI包括对该行业的深入报道 根据2021年至2032年收入估计数和预测(10亿美元), 下列部分:
市场,按类型
按构成部分分列的市场
市场,按部署模式
市场,按应用
市场, 按终端用户
现就下列区域和国家提供上述资料: