Generative KI im Logistikmarkt – nach Typ (Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-term Memory (LSTM) Networks), nach Komponente, nach Bereitstellungsmodell, nach Anwendung, nach Endbenutzerprognose 2024 – 2032

Published Date: July - 2024 | Publisher: MRA | No of Pages: 240 | Industry: Media and IT | Format: Report available in PDF / Excel Format

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Generative KI im Logistikmarkt – nach Typ (Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-term Memory (LSTM) Networks), nach Komponente, nach Bereitstellungsmodell, nach Anwendung, nach Endbenutzerprognose 2024 – 2032

Markt für generative KI im Logistikbereich – nach Typ (Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-term Memory (LSTM) Networks), nach Komponente, nach Bereitstellungsmodell, nach Anwendung, nach Endbenutzerprognose 2024 – 2032

Marktgröße für generative KI im Logistikbereich

Der Markt für generative KI im Logistikbereich wurde im Jahr 2023 auf 864,3 Millionen USD geschätzt und soll zwischen 2024 und 2032 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von über 33,2 % verzeichnen. Generative KI hilft bei der Optimierung von Lieferketten, indem sie die Nachfrage vorhersagt, potenzielle Störungen identifiziert und alternative Routen oder Lösungen vorschlägt, wodurch die Effizienz gesteigert und die Kosten gesenkt werden. Kosten.

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KI-gesteuerte Automatisierung im Lagermanagement, einschließlich Bestandsverfolgung, Raumnutzung und vorausschauender Wartung, rationalisiert Abläufe und verbessert die Genauigkeit. Generative KI-Algorithmen ermöglichen eine effizientere Routenplanung und -optimierung und reduzieren Lieferzeiten und Kraftstoffverbrauch durch die Analyse von Verkehrsmustern, Wetterbedingungen und anderen Variablen.
 

Attribute des Berichts über generative KI in der Logistik
Berichtsattribut Details
Basisjahr 2023
Marktgröße für generative KI in der Logistik im Jahr 2023 864,3 Millionen USD
Prognosezeitraum 2024–2032
Prognosezeitraum 2024-2032 CAGR 33,2 %
032 Wertprognose 10,9 Milliarden USD
Historische Daten für 2021-2023
Anzahl der Seiten 270
Tabellen, Diagramme und Abbildungen 350
Abgedeckte Segmente Typ, Komponente, Bereitstellungsmodell, Anwendung,Endbenutzer
Wachstumstreiber
  • Optimierung der Lieferkette und Routenplanung
  • Erhöhte Nachfrage nach Lagerverwaltung
  • Genauigkeit bei der Bedarfsprognose
  • Erreichen von Kosteneffizienz
Fallstricke und Herausforderungen
  • Datenqualität und -verfügbarkeit
  • Komplexität bei der Integration

Welche Wachstumschancen gibt es in diesem Markt?

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Erweiterte prädiktive Analysen auf Basis von generativer KI ermöglichen genauere Bedarfsprognosen und helfen Logistikunternehmen bei der Bestandsverwaltung, Abfallreduzierung und Verbesserung der allgemeinen Kosteneffizienz. KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern den Kundenservice, indem sie Echtzeit-Updates bereitstellen, Anfragen bearbeiten und Probleme umgehend lösen. Im Februar 2024 brachte IBM beispielsweise Maximo MRO Inventory Optimization auf den Markt, ein innovatives KI-gesteuertes Tool zur Optimierung der Bestandsverwaltung. Durch die Analyse historischer Daten und die Nutzung prädiktiver Analysen hilft diese Lösung Unternehmen, Lagerbestände effizienter zu verwalten, überschüssige Bestände zu reduzieren und die finanzielle Leistung zu verbessern.

Eine wesentliche Einschränkung ist die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten. Generative KI ist für genaue Vorhersagen und Entscheidungsfindung in hohem Maße auf qualitativ hochwertige, umfassende Daten angewiesen. Inkonsistente, unvollständige oder verzerrte Daten können zu suboptimalen Ergebnissen führen. Generative KI kann in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen aufrechterhalten oder verstärken, was zu unfairen oder unethischen Ergebnissen führt. Die Beseitigung dieser Verzerrungen und die Gewährleistung ethischer KI-Praktiken sind von entscheidender Bedeutung.

Die Integration generativer KI in Logistiksysteme kann komplex sein. Viele Logistikunternehmen verwenden Altsysteme, die sich möglicherweise nicht nahtlos in neue KI-Technologien integrieren lassen. Das Upgraden oder Ersetzen dieser Systeme kann kostspielig und zeitaufwändig sein. Die Implementierung generativer KI erfordert spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten. Die Schulung der Belegschaft zur effektiven Nutzung und Verwaltung von KI-Systemen kann eine erhebliche Herausforderung und Investition darstellen.

Markttrends für generative KI in der Logistik

Die generative KI in der Logistikbranche erlebt einen bemerkenswerten Trend mit der Entstehung innovativer Lösungen verschiedener Branchenakteure. Diese innovativen Unternehmungen gestalten die Landschaft der generativen KI in der Logistik neu, indem sie Partnerschaften mit etablierten Akteuren nutzen, um einzigartige und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten.Generative KI wird zunehmend eingesetzt, um die Nachfrage genauer vorherzusagen. Durch die Analyse riesiger Datensätze können KI-Modelle Nachfragetrends vorhersagen, sodass Logistikunternehmen ihr Bestandsmanagement optimieren und sowohl Überbestände als auch Fehlbestände reduzieren können.

Generative KI verändert die Routenoptimierung, indem sie Echtzeitdaten zu Verkehr, Wetter und Lieferplänen verarbeitet. Dadurch können Logistikanbieter die effizientesten Routen ermitteln und so den Kraftstoffverbrauch und die Lieferzeiten reduzieren. Die KI-gesteuerte Automatisierung in Lagern ist ein wachsender Trend, wobei generative KI anspruchsvollere Roboteroperationen ermöglicht. Dazu gehören Aufgaben wie Sortieren, Verpacken und sogar das Verwalten von Retouren, wodurch die Betriebseffizienz gesteigert und die Arbeitskosten gesenkt werden. Generative KI wird genutzt, um Kunden personalisiertere Dienste anzubieten. Dazu gehören die Bereitstellung von Echtzeit-Tracking-Informationen, maßgeschneiderten Lieferoptionen und proaktiver Kommunikation bezüglich des Sendungsstatus, um so die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Im Februar 2024 testete beispielsweise Maersk, ein Akteur in der Containerschiffindustrie, generative KI-Modelle für seine Nachfrageprognose, um die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen und die Kapazitätsplanung zu ermöglichen.

Analyse des Marktes für generative KI in der Logistik

Erfahren Sie mehr über die Schlüsselsegmente, die diesen Markt prägen

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Nach Typ ist der Markt in Variational Encoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), Recurrent Neural Networks (RNN) und Long Short-term Memory (LSTM)-Netzwerke und andere unterteilt. Es wird erwartet, dass das VAE-Segment bis 2032 über 30 % des Marktanteils halten wird. VAEs können die Ressourcenzuweisung optimieren, indem sie synthetische Daten für das Training von Logistikmodellen generieren, wodurch der Bedarf an umfangreichen Realweltdaten reduziert wird. Anomalien in Logistikabläufen können erkannt werden, indem man die Verteilung normaler Daten lernt und Abweichungen davon markiert.

VAEs können verschiedene Risikoszenarien in der Logistik simulieren, sodass sich Unternehmen besser auf Risiken wie Störungen in Lieferketten oder unerwartete Ereignisse vorbereiten und diese mindern können. VAEs können den Bedarf in der Logistik vorhersagen und so bei der Bestandsverwaltung und effizienten Lieferkettenabläufen helfen. Routenoptimierungsalgorithmen können von VAEs optimiert werden, was zu Kosteneinsparungen und schnelleren Lieferzeiten führt.

Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Segmente, die diesen Markt prägen

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Basierend auf dem Bereitstellungsmodus wird der Markt für generative KI in der Logistik in Cloud und vor Ort kategorisiert. Im Jahr 2023 hielt das Cloud-Segment über 57,5 ​​% des Marktanteils. Die Cloud-Bereitstellung ermöglicht eine skalierbare Infrastruktur, sodass Logistikunternehmen große Datenmengen effizient verarbeiten können, was für generative KI-Modelle von entscheidender Bedeutung ist. Cloudbasierte Lösungen bieten oft Pay-as-you-go-Modelle,Dies senkt die Vorlaufkosten für Logistikunternehmen und macht die Einführung von KI zugänglicher. Die Cloud-Bereitstellung bietet Flexibilität, um mit verschiedenen KI-Modellen und -Algorithmen zu experimentieren, sodass sich Logistikunternehmen schnell an die sich ändernde Marktdynamik anpassen können. Auf Cloud-basierte KI-Lösungen kann von überall mit einer Internetverbindung zugegriffen werden, was Entscheidungen in Echtzeit und die Zusammenarbeit über verteilte Logistiknetzwerke hinweg ermöglicht.

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Nordamerika dominierte den Markt für generative KI in der Logistik und erzielte im Jahr 2023 einen Umsatz von über 274 Millionen USD. Die entwickelte IT-Infrastruktur Nordamerikas unterstützt die Implementierung komplexer generativer KI-Modelle in der Logistik und ermöglicht Entscheidungen und Optimierungen in Echtzeit. Strenge Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften treiben die Einführung generativer KI-Lösungen voran, die die Einhaltung von Vorschriften im Logistikbetrieb gewährleisten. Der boomende E-Commerce-Sektor in Nordamerika treibt die Nachfrage nach KI-gestützten Logistiklösungen an, darunter generative KI für Bestandsverwaltung und Optimierung der Zustellung auf der letzten Meile.

Die Region Asien-Pazifik, zu der Länder wie Japan, China und Indien gehören, entwickelt sich langsam zu einem Zentrum für generative KI in der Logistikbranche, angetrieben durch Wirtschaftswachstum und steigende verfügbare Einkommen. China und Japan sind führend bei KI-Investitionen und treiben Innovationen im Bereich generative KI für die Logistik voran, wie etwa KI-gesteuerte Routenoptimierung und vorausschauende Wartung. Indiens vielfältige Lieferkettenlandschaft fördert die Einführung generativer KI, um Logistikprozesse zu rationalisieren, die Lieferkettentransparenz zu verbessern und Risiken zu minimieren. Die Region Asien-Pazifik greift aufkommende Technologien wie Blockchain und IoT auf und integriert sie mit generativer KI, um robuste Logistiklösungen für verbesserte Effizienz und Kosteneinsparungen zu schaffen.

Europas Fokus auf Nachhaltigkeit treibt die Entwicklung KI-gestützter Logistiklösungen voran, darunter generative KI für umweltfreundliche Routenplanung und Emissionsreduzierung. Die Initiativen für Industrie 4.0 in Deutschland treiben die Integration generativer KI in intelligente Logistiksysteme voran und optimieren Lagerabläufe und Bestandsverwaltung. In Großbritannien führen die Logistikherausforderungen nach dem Brexit zur Einführung generativer KI zur Optimierung der Zollabfertigung und zur Belastbarkeit der Lieferkette.

Die Smart-City-Initiativen der VAE treiben die Einführung generativer KI in der Logistik für intelligente Transportsysteme, Verkehrsmanagement und Optimierung der städtischen Logistik voran. Die strategische Lage der Region als Drehscheibe für den grenzüberschreitenden Handel treibt den Bedarf an generativen KI-Lösungen zur Optimierung internationaler Logistikabläufe und Zollabfertigungsprozesse voran.

Marktanteil generativer KI in der Logistik

Google Cloud und IBM dominieren die generative KI in der Logistikbranche.hält einen Marktanteil von über 15 %. Die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud, einschließlich TensorFlow und AutoML, ermöglichen Logistikunternehmen die Entwicklung anspruchsvoller generativer KI-Modelle. Die Cloud-Infrastruktur bietet Skalierbarkeit und Agilität und ermöglicht Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse zur Logistikoptimierung. Die Expertise von Google in Datenanalyse und KI-gesteuerten Erkenntnissen hilft Logistikunternehmen dabei, die Transparenz der Lieferkette, die Bedarfsprognose und die Routenoptimierung zu verbessern.

Die KI-Angebote von IBM, wie Watson AI und IBM Cloud Pak for Data, bieten erweiterte generative KI-Funktionen, die auf die Logistikbranche zugeschnitten sind. Die KI-gesteuerten Lösungen ermöglichen prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und intelligente Entscheidungsfindung in Logistikprozessen. Die Expertise von IBM in den Bereichen Hybrid Cloud und Edge Computing erleichtert die Bereitstellung von KI in verteilten Logistiknetzwerken und gewährleistet geringe Latenzzeiten und Datenschutz.

Unternehmen auf dem Markt für generative KI in der Logistik

Wichtige Akteure im Bereich der generativen KI in der Logistikbranche sind

  • Blue Yonder
  • CH Robinson
  • FedEx Corp
  • Google Cloud
  • International Business Machines (IBM)
  • Microsoft
  • PackageX
  • Salesforce

Neuigkeiten zur generativen KI in der Logistikbranche

  • Im Januar 2024 stellte IBM „LogiGen AI“ vor, eine neue Lösung für generative KI, die speziell für die Logistik- und Transportbranche entwickelt wurde. Diese Lösung umfasst KI-gesteuerte Routenoptimierung, Bedarfsprognosen und Anomalieerkennungsfunktionen und ermöglicht es Logistikunternehmen, die Betriebseffizienz und Kundenzufriedenheit zu verbessern.
  • Im Dezember 2023 implementierte UPS generative KI-Algorithmen in sein Logistiknetzwerk, bekannt als „UPS AI Logistics Engine“, um die Paketsortierung und Lieferrouten zu optimieren. Dieser KI-gesteuerte Ansatz verbessert die Liefereffizienz, verkürzt die Transitzeiten und minimiert die Umweltbelastung, was den Nachhaltigkeitszielen von UPS und den Kundenerwartungen entspricht.
  • Im Juni 2023 brachte Microsoft das „Azure AI Logistics Toolkit“ auf den Markt, ein generatives KI-Toolkit, das auf den Logistiksektor zugeschnitten ist. Es bietet vorgefertigte Modelle für Routenoptimierung, Lieferkettenprognosen und Risikoanalysen, sodass Logistikunternehmen die Einführung von KI beschleunigen und durch datengesteuerte Erkenntnisse die betriebliche Exzellenz vorantreiben können.

Der Marktforschungsbericht zur generativen KI in der Logistik umfasst eine ausführliche Berichterstattung über die Branche mit Schätzungen und Prognosen. Umsatzprognosen (in Milliarden US-Dollar) von 2021 bis 2032,für die folgenden Segmente

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Markt nach Typ

  • Variational Autoencoder (VAE)
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
  • Sonstige

Markt nach Komponente

  • Software
  • Dienste

Markt nach Bereitstellungsmodus

  • Cloud
  • Vor Ort

MarktNach Anwendung

  • Routenoptimierung
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Sonstige
  • Bedarfsprognose
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Sonstige
  • Lager- und Bestandsverwaltung
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Andere
  • Automatisierung der Lieferkette
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Andere
  • Vorausschauende Wartung
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke
    • Sonstiges
  • Risikomanagement
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Sonstiges
  • Maßgeschneiderte Logistiklösungen
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Sonstiges
  • Sonstiges
    • Variational Autoencoder (VAE)
    • Generative Adversarial Networks (GANs)
    • Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke
    • Sonstige

Markt, nach Endnutzer

  • Straßenverkehr
  • Schienenverkehr
  • Luftfahrt
  • Schifffahrt,und Häfen

Die obigen Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt

  • Nordamerika
    • USA
    • Kanada
  • Europa
    • Großbritannien
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Russland
    • Nordische Länder
    • Restliches Europa
  • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Südkorea
    • ANZ
    • Südostasien
    • Restlicher Asien-Pazifik 
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Mexiko
    • Argentinien
    • Rest von Lateinamerika
  • MEA
    • VAE
    • Saudi-Arabien
    • Südafrika
    • Rest von MEA

 

 

Inhaltsverzeichnis Inhalt

Berichtsinhalt

Kapitel 1  Methodik und Umfang

1.1   Forschungsdesign

1.1.1    Forschungsansatz

1.1.2   Methoden der Datenerhebung

1.2   Basisschätzungen und -berechnungen

1.2.1   Berechnung des Basisjahres

1.2.2    Wichtige Trends für Marktschätzungen

1.3   Prognosemodell

1.4   Primärforschung und Validierung

1.4.1    Primärquellen

1.4.2    Data-Mining-Quellen

1.5   Marktdefinitionen

Kapitel 2  Zusammenfassung

2.1   Branchenzusammenfassung 3600, 2021–2032

Kapitel 3  Brancheneinblicke

3.1   Branchen-Ökosystemanalyse

3.2   Anbieterlandschaft

3.2.1    Versicherungsanbieter

3.2.2    Vertriebskanäle

3.2.3    Endbenutzer

3.3   Gewinnspannenanalyse

3.4   Technologie- und Innovationslandschaft

3.5   Patentanalyse

3.6   Wichtige Neuigkeiten und Initiativen

3.7   Regulierungslandschaft

3.8   Einflusskräfte

3.8.1   Wachstumstreiber

3.8.1.1   Optimierung der Lieferkette und Routenplanung

3.8.1.2   Erhöhte Nachfrage nach Lagerverwaltung

3.8.1.3   Genauigkeit bei der Bedarfsprognose

3.8.1.4   Erreichen von Kosteneffizienz

3.9   Branchenfallen & Herausforderungen

3.9.1.1   Datenqualität und -verfügbarkeit

3.9.1.2   Komplexität bei der Integration

3.10   Wachstumspotenzialanalyse

3.11   Porters Analyse

3.12   PESTEL-Analyse

Kapitel 4  Wettbewerbslandschaft, 2023

4.1   Einführung

4.2   Marktanteilsanalyse des Unternehmens

4.3   Matrix der Wettbewerbspositionierung

4.4   Matrix der strategischen Aussichten

Kapitel 5   Marktschätzungen und Prognose nach Typ, 2021–2032 (Mrd. $)

5.1   Wichtige Trends

5.2   Variational Autoencoder (VAE)

5.3   Generative Adversarial Networks (GANs)

5.4   Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)

5.5   Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

5.6   Sonstiges

Kapitel 6   Marktschätzung & Prognose nach Komponenten, 2021–2032 (Mrd. $)

6.1   Wichtige Trends

6.2   Software

6.3   Dienste

Kapitel 7   Marktschätzungen und Prognose nach Bereitstellungsmodus 2021–2032 (Mrd. $)

7.1 Wichtige Trends

7.2 Cloud

7.3 Vor Ort

Kapitel 8 Marktschätzungen und Prognose nach Anwendung 2021–2032 (Mrd. $)

8.1 Wichtige Trends

8.2 Routenoptimierung

8.2.1 Variational Autoencoder (VAE)

8.2.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.2.3    Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.2.4    Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

8.2.5    Sonstiges

8.3   Nachfrageprognose

8.3.1    Variational Autoencoder (VAE)

8.3.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.3.3    Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.3.4    Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

8.3.5    Sonstiges

8.4   Lager- und Bestandsverwaltung

8.4.1    Variational Autoencoder (VAE)

8.4.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.4.3    Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)

8.4.4    Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

8.4.5    Sonstige

8.5   Automatisierung der Lieferkette

8.5.1    Variational Autoencoder (VAE)

8.5.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.5.3    Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)

8.5.4    Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

8.5.5    Sonstiges

8.6   Vorausschauende Wartung

8.6.1    Variational Autoencoder (VAE)

8.6.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.6.3    Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.6.4    Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

8.6.5    Sonstiges

8.7  Risikomanagement

8.7.1    Variational Autoencoder (VAE)

8.7.2    Generative Adversarial Networks (GANs)

8.7.3    Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.7.4    Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

8.7.5    Sonstiges

8.8 Maßgeschneiderte Logistiklösungen

8.8.1 Variational Autoencoder (VAE)

8.8.2 Generative Adversarial Networks (GANs)

8.8.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.8.4 Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

8.8.5 Sonstiges

8.9 Sonstiges

8.9.1 Variational Autoencoder (VAE)

8.9.2 Generative Adversarial Networks (GANs)

8.9.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)

8.9.4 Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke

8.9.5 Sonstiges

Kapitel 9 Marktschätzungen und Prognose nach Endnutzer, 2021–2032 (Mrd. $)

9.1  Wichtige Trends

9.2   Straßenverkehr

9.3   Schienenverkehr

9.4   Luftfahrt

9.5   Schifffahrt und Häfen

Kapitel 10   Marktschätzungen und Prognose nach Regionen, 2021–2032 (Mrd. $)

10.1   Wichtige Trends

10.2   Nordamerika

10.2.1   USA

10.2.2   Kanada

10.3   Europa

10.3.1   Großbritannien

10.3.2   Deutschland

10.3.3   Frankreich

10.3.4   Italien

10.3.5   Spanien

10.3.6   Russland

10.3.7   Nordische Länder

10.3.8   Restliches Europa

10.4   Asien-Pazifik

10.4.1   China

10.4.2   Indien

10.4.3   Japan

10.4.4   Südkorea

10.4.5   ANZ

10.4.6   Südostasien

10.4.7   Restlicher Asien-Pazifik-Raum

10.5   Lateinamerika

10.5.1   Brasilien

10.5.2   Mexiko

10.5.3   Argentinien

10.5.4   Restliches Lateinamerika

10.6   MEA

10.6.1   Südafrika

10.6.2   Saudi-Arabien

10.6.3   VAE

10.6.4   Rest des Nahen Ostens

Kapitel 11  Firmenprofile

11.1  Blue Yonder

11.2  CH Robinson

11.3   DHL

11.4   FedEx Corp

11.5   Google Cloud

11.6   IBM

11.7   LeewayHertz

11.8   Microsoft

11.9   Nexocode

11.10    PackageX

11.11    Salesforce

11.12    SAP SE

11.13    Schneider Electric

11.14    UPS (United Parcel Services)

11.15    XenonStack

11.16    XPO Logistics

   

   

  • Blue Yonder
  • CH Robinson
  • FedEx Corp
  • Google Cloud
  • International Business Machines (IBM)
  • Microsoft
  • PackageX
  • Salesforce

 

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