物流市场规模中的机器学习

2023年,物流市场规模的机器学习价值为28亿美元,估计在2024至2032年之间将登记超过23%的CAGR。 在机械和车辆数据上实施机器学习算法是通过预测性维护推动市场的主要因素之一,从而通过准确预测维护需求来降低故障时间和运行成本. 机器学习算法有助于优化供应链业务的各个方面,包括需求预测,库存管理和路线规划.

这一技术提高了预测需求预测的准确性,有助于更好地分配资源并减少浪费。 例如,2024年3月,AWS为物流引入了新的ML工具来帮助企业进行预测分析、线路优化和需求预测。 它全面介绍了供应链,以提高库存的能见度,并提供机器学习能动的建议来帮助减少库存和周转时间的风险。

机器学习有助于通过先进的机器人和自动化系统实现仓储任务的自动化,如分拣,取取和包装等. 它通过异常检测和模式识别,帮助发现后勤业务中的欺诈活动。 该技术通过自动跟踪更新、客户支持的聊天机和个性化建议,可以改善客户服务。 例如,2023年12月,AWS宣布推出AWS供应链,这是一个新的云层应用软件,旨在提高供应链的能见度,提供可操作的见解来减少风险、降低成本并增强客户经验。

物流市场上的多式联运面临诸多挑战,包括数据数量和整合问题,以及与遗留系统的整合。 其模型需要大量高质量的数据才能有效. 在物流方面,数据有时不完整,不一致或不准确,导致模型性能不佳. 许多物流公司仍然依赖与现代机器学习技术不相容的遗留系统. 因此,将ML解决方案与这些系统结合起来可能既复杂又昂贵。 因此,实施机器学习解决方案可以涉及对技术、基础设施和技术人员的大量前期投资,从而阻碍市场增长。

物流市场趋势中的机器学习

由自动化储存和检索系统、自主车辆和 机器人进程自动化(RPA)。 。 。 。 这些技术旨在降低成本并提高效率。 物流公司正在使用日益复杂的ML算法来分析大量数据,包括历史销售趋势,天气规律,以及社交媒体情绪等.

这样可以更准确地预测未来的需求,减少库存短缺或库存过多的风险。 这也使基于实时需求波动的动态定价战略能够使物流公司能够根据市场条件迅速调整价格,从而最大限度地增加收入并增强竞争力。

虽然无人驾驶飞机的交付仍在开发中,但ML正被用于卡车和运货车等自主车辆的先进路线规划和障碍避让. 这导致燃料消耗减少和碳足迹减少,有助于更可持续的物流业务。

多式联运使物流公司能够加强包装战略并减少整个供应链的废物,促进环境可持续性和成本效益。 随着公司不断投资于电车、可持续包装和路线优化以减少碳排放,可持续性正成为一个核心重点。 此外,大赦国际正在通过实时监测货运并发现异常情况来增强物流的安全和合规性。 这一能力有助于物流公司迅速应对潜在的安全威胁和合规问题。

物流市场分析中的机器学习

基于组件,市场分为软件和服务. 2023年,该软件部分价值超过15亿美元。 软件解决方案高度定制化,使物流公司能够根据欺诈检测,供应链能见度,客户服务增强等具体需求定制ML应用. ML软件与现有物流系统无缝地融合,加强了路由优化,需求预测,库存管理等功能.

以云为基础的解决办法的兴起,通过提供可扩展和具有成本效益的基础设施,使物流业发生了革命性的变化。 这些平台使物流公司能够部署和管理ML模型,而无需对基础设施进行大量前期投资。 例如,2024年1月,曼哈顿联营公司推出了新的仓库管理系统,其中包括优化仓库业务和提高后勤效率的高级AI功能。 新系统利用人工智能和机器学习改进库存管理、订单执行和业务效率。

根据应用情况,物流市场上的机器学习分为库存管理、供应链规划、运输管理、仓库管理、 车队管理, (中文(简体) ). 风险管理 安全,还有其他的。 机器学习算法处理广泛的数据集,包括历史销售,市场趋势和季节变化,以提高需求预测的准确性. 它降低了与库存过多和库存过多有关的费用,提高了客户的满意度。 ML有助于使仓库业务自动化并优化,从储存分配到取货和包装。 通过分析实时数据,ML算法使企业能够快速地适应需求和供应链中断的变化.

这种灵活性对于保持最佳库存水平和确保及时交货至关重要。 它的模型通过查明历史数据中的规律来预测潜在的供应链中断,从而能够进行积极的风险管理。 这对于保持一贯的库存水平并避免出乎意料的短缺或过度性至关重要? 例如,2024年2月,斑马科技公司推出了一套基于AI的新软件解决方案,旨在加强仓库管理和后勤优化。 这些解决办法旨在提高仓库内的业务效率、准确性和实时可见度。

北美在物流市场中主导了全球机器学习,2023年主要份额超过30%. 本区域的先进技术景观促进了机器学习和人工智能物流应用的创新。 北美对AI和机器学习技术进行了大量投资,推动了市场的增长.

此外,本区域还拥有许多主要技术公司,它们牵头开发和实施物流领域的机器学习解决方案。 此外,美国和加拿大等国家拥有完善的物流基础设施,包括先进的运输网络,分销中心,以及技术生态系统,支持将机器学习解决方案整合在其地理上. 例如,2024年1月,IBM推出了一个新的基于AI的供应链管理平台,旨在提高物流业务效率、风险管理和决策过程。

欧洲拥有一个强大的技术生态系统,支持在物流领域开发和部署机器学习解决方案。 该区域对AI和机器学习的研发投入了很大. 此外,本区域各经济体由于供应链多样而复杂,对先进的物流解决方案的需求很大。 本区域对先进物流解决方案的强烈需求进一步凸显出其作为全球物流业技术演变关键推动者的地位。

亚太是世界上的制造业发电站,对管理复杂供应链的高效物流解决方案产生了巨大的需求. ML精简了运营,导致生产周期更快,交货时间更早. APAC区域正在目睹电子商务空前高涨,而这种高涨是由不断增长的中产阶级和互联网渗透率所推动的。 本区域拥有一大批技术人才和充满活力的起步生态系统,促进了AI和物流领域的创新。

物流市场份额中的机器学习

IBM,Amazon Web Services,和Microsoft Corporation在物流业的ML中占有15%以上的显著市场份额. 主要行动者正在集中力量利用先进技术和战略伙伴关系,加强提供服务。 它们正在大量投资于数字解决方案,以提高供应链的能见度、数据分析以及自动化。 通过整合这些技术,它们旨在提供更有效和可靠的服务,确保端到端的供应链管理。 此外,这些公司也正在通过收购和伙伴关系扩大其全球覆盖面,使它们能够在多个区域和行业中提供全面的物流解决方案。

此外,这些关键角色正在把可持续性和复原力列为其业务的优先事项。 它们正在采取绿色物流做法,例如优化运输路线以减少碳排放,并实施节能仓储解决方案。 注重可持续性有助于它们满足监管要求,也有利于有环境意识的客户。 在复原力方面,它们正在制定更灵活灵活的供应链战略,以减少风险并处理中断,确保其客户的连续性和可靠性。 这种做法有助于它们在不断变化的物流环境中保持竞争优势。

物流市场公司的机器学习

在物流行业从事机器学习的主要角色有:

• 亚马逊网络服务公司(AWS)
• 蓝同德集团股份有限公司.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• 库帕软件公司.
• 达格·哈马舍尔德图书馆 供应链
• 联邦快递公司
• 谷歌有限责任公司
• 国际商业机器公司
• 洛克斯机器人公司
• 曼哈顿联合公司
• 微软公司
• 甲骨文公司
• SAP SE 系统

物流业新闻中的机器学习

• 2024年5月,甲骨文和Kuehne+Nagel宣布建立战略伙伴关系,旨在利用AI技术来创新和优化供应链和后勤管理流程. 合作的重点是将甲骨文的高级AI能力与Kuehne + Nagel广泛的物流专门知识相结合,以提高业务效率并给客户提供增值解决方案.
• 2024年1月,Blue Yonder公司最近推出了一套先进的AI动力软件工具,旨在增强各行业企业的预测分析和需求预测能力.

物流市场研究的ML包括对该行业的深入报道 以2021至2032年收入(Bn)为估算和预测, 下列部分:

按构成部分分列的市场

• 软件
• 服务
  • 管理
  • 专业人员

市场,按技术

• 监督学习
• 无监督的学习

按组织分列的市场

• 大型企业
• 中小型企业

市场,按部署模式

• 基于云
• 内容

市场,按应用

• 库存管理
• 供应链规划
• 运输管理
• 仓库管理
• 车队管理
• 风险管理和安全
• 其他人员

市场, 按终端用户

• 零售和电子商务
• 制造业
• 保健
• 汽车
• 食品和饮料
• 消费品
• 其他人员

现就下列区域和国家提供上述资料:

• 北美
  • 美国.
  • 加拿大
• 欧洲
  • 联合王国
  • 德国
  • 法国
  • 意大利
  • 页:1
  • 俄罗斯
  • 北欧人
  • 欧洲其他地区
• 亚太
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 澳大利亚
  • 韩国
  • 东南亚
  • 亚洲及太平洋其他地区
• 拉丁美洲
  • 联合国
  • 墨西哥
  • 联合国
  • 拉丁美洲其他地区
• 米兰
  • 阿联酋
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 其余的MEA地区