L’IA générative sur le marché de la logistique – Par type (autoencodeur variationnel (VAE), réseaux adverses génératifs (GAN), réseaux de neurones récurrents (RNN), réseaux de mémoire à long terme (LSTM)), par composant, par modèle de déploiement, par application, Par prévision d’utilisateur final 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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L’IA générative sur le marché de la logistique – Par type (autoencodeur variationnel (VAE), réseaux adverses génératifs (GAN), réseaux de neurones récurrents (RNN), réseaux de mémoire à long terme (LSTM)), par composant, par modèle de déploiement, par application, Par prévision d’utilisateur final 2024 - 2032

IA générative sur le marché de la logistique - Par type (autoencodeur variationnel (VAE), réseaux contradictoires génératifs (GAN) ), réseaux de neurones récurrents (RNN), réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM), par composant, par modèle de déploiement, Par application, par utilisateur final, prévisions 2024 - 2032

Taille du marché de l’IA générative dans la logistique

La taille du marché de l’IA générative dans la logistique était évaluée à 864,3 millions de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 33,2 % entre 2024 et 2032. L'IA générative contribue à optimiser les chaînes d'approvisionnement en prévoyant la demande, en identifiant les perturbations potentielles et en suggérant des itinéraires ou des solutions alternatives, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant les coûts.

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L'automatisation basée sur l'IA dans la gestion des entrepôts, y compris le suivi des stocks, l'utilisation de l'espace et la maintenance prédictive, rationalise les opérations et améliore la précision. Les algorithmes d'IA générative permettent une planification et une optimisation d'itinéraires plus efficaces, réduisant ainsi les délais de livraison et la consommation de carburant en analysant les modèles de trafic, les conditions météorologiques et d'autres variables.
 

< th scope="">Taille du marché de l'IA générative dans la logistique en 2023
Rapport sur le marché de l'IA générative dans la logistique Attributs
Attribut de rapport Détails
Année de base 2023
864,3 millions de dollars
Période de prévision 2024-2032
Période de prévision TCAC 2024-2032 33,2 %
Projection de valeur 032 10,9 milliards USD
Données historiques pour 2021-2023< /td>
Non. de pages 270
Tableaux, graphiques etamp; Chiffres 350
Segments couverts Type, composant, modèle de déploiement, application,Utilisateur final
Moteurs de croissance
  • Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la planification des itinéraires
  • Demande accrue pour la gestion des entrepôts
  • Précision de la prévision de la demande
  • Atteindre la rentabilité
Pièges et amp; Défis
  • Qualité et disponibilité des données
  • Complexité de l'intégration

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Avancé analyses prédictives optimisées par l'IA générative fournissent des prévisions de demande plus précises, aidant ainsi les entreprises de logistique à gérer les stocks, à réduire les déchets et à améliorer leurs performances. rentabilité globale. Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l'IA améliorent le service client en fournissant des mises à jour en temps réel, en traitant les demandes de renseignements et en résolvant les problèmes rapidement. Par exemple, en février 2024, IBM a lancé Maximo MRO Inventory Optimization, un outil innovant basé sur l'IA visant à optimiser la gestion des stocks. En analysant les données historiques et en utilisant l'analyse prédictive, cette solution aide les entreprises à gérer les niveaux de stocks plus efficacement, en réduisant les stocks excédentaires et en améliorant les performances financières.

Une limitation importante est la disponibilité de données de qualité. L’IA générative s’appuie fortement sur des données complètes et de haute qualité pour des prédictions et une prise de décision précises. Des données incohérentes, incomplètes ou biaisées peuvent conduire à des résultats sous-optimaux. L'IA générative peut perpétuer ou amplifier les biais présents dans les données de formation, conduisant à des résultats injustes ou contraires à l'éthique. Il est essentiel de lutter contre ces préjugés et de garantir des pratiques éthiques en matière d'IA.

L'intégration de l'IA générative dans les systèmes logistiques peut s'avérer complexe. De nombreuses entreprises de logistique utilisent des systèmes existants qui peuvent ne pas s'intégrer de manière transparente aux nouvelles technologies d'IA. La mise à niveau ou le remplacement de ces systèmes peut être coûteux et prendre du temps. La mise en œuvre de l’IA générative nécessite des connaissances et des compétences spécialisées. Former la main-d'œuvre à utiliser et gérer efficacement les systèmes d'IA peut constituer un défi et un investissement important.

L'IA générative dans les tendances du marché de la logistique

L'IA générative dans le secteur de la logistique connaît une tendance notable avec l’émergence de solutions innovantes par différents acteurs de l’industrie. Ces entreprises innovantes remodèlent le paysage de l’IA générative dans la logistique en tirant parti de partenariats avec des acteurs établis pour proposer des solutions uniques et sur mesure.L’IA générative est de plus en plus utilisée pour prédire la demande avec une plus grande précision. En analysant de vastes ensembles de données, les modèles d'IA peuvent prévoir les tendances de la demande, permettant aux entreprises de logistique d'optimiser la gestion des stocks et de réduire à la fois les surstocks et les ruptures de stock.

L'IA générative transforme l'optimisation des itinéraires en traitant des données en temps réel sur le trafic, la météo, et les délais de livraison. Cela permet aux prestataires logistiques d'identifier les itinéraires les plus efficaces, réduisant ainsi la consommation de carburant et les délais de livraison. L'automatisation basée sur l'IA dans les entrepôts est une tendance croissante, l'IA générative permettant des opérations robotiques plus sophistiquées. Cela inclut des tâches telles que le tri, l’emballage et même la gestion des retours, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et réduisant les coûts de main-d’œuvre. L'IA générative est exploitée pour offrir des services plus personnalisés aux clients. Cela inclut la fourniture d'informations de suivi en temps réel, d'options de livraison personnalisées et d'une communication proactive concernant l'état des expéditions, améliorant ainsi la satisfaction des clients.

Par exemple, en février 2024, Maersk, un acteur de l'industrie des porte-conteneurs, a testé modèles d'IA générative pour ses prévisions de la demande, visant à améliorer la précision des prévisions et à permettre la planification des capacités.

L'IA générative dans l'analyse du marché de la logistique

En savoir plus sur les segments clés qui façonnent ce marché< /p>

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En fonction du type, le marché est divisé en encodeurs variationnels (VAE), réseaux contradictoires génératifs (GAN), réseaux neuronaux récurrents (RNN) et longs et courts. réseaux de mémoire à terme (LSTM), et autres. Le segment des VAE devrait détenir plus de 30 % de part de marché d'ici 2032. Les VAE peuvent optimiser l'allocation des ressources en générant des données synthétiques pour la formation des modèles logistiques, réduisant ainsi le besoin de nombreuses données réelles. Les anomalies dans les opérations logistiques peuvent être détectées en apprenant la distribution des données normales et en signalant les écarts par rapport à celles-ci.

Les VAE peuvent simuler différents scénarios de risques en logistique, permettant aux entreprises de mieux se préparer et d'atténuer les risques tels que les ruptures d'approvisionnement. chaînes ou événements inattendus. Les VAE peuvent prévoir les demandes en matière de logistique, contribuant ainsi à la gestion des stocks et aux opérations efficaces de la chaîne d'approvisionnement. Les algorithmes d'optimisation des itinéraires peuvent être optimisés par les VAE, ce qui entraîne des économies de coûts et des délais de livraison plus rapides.

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< p>En fonction du mode de déploiement, l'IA générative sur le marché de la logistique est classée en cloud et sur site. En 2023, le segment du cloud détenait plus de 57,5 ​​% de part de marché. Le déploiement du cloud permet une infrastructure évolutive, permettant aux entreprises de logistique de gérer efficacement de gros volumes de données, ce qui est crucial pour les modèles d'IA génératifs. Les solutions basées sur le cloud proposent souvent des modèles de paiement à l'utilisation,réduire les coûts initiaux pour les entreprises de logistique et rendre l’adoption de l’IA plus accessible. Le déploiement dans le cloud offre la flexibilité nécessaire pour expérimenter différents modèles et algorithmes d'IA, permettant aux entreprises de logistique de s'adapter rapidement à l'évolution de la dynamique du marché. Les solutions d'IA basées sur le cloud sont accessibles de n'importe où avec une connexion Internet, permettant une prise de décision et une collaboration en temps réel sur les réseaux logistiques distribués.

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L'Amérique du Nord a dominé le marché de l'IA générative dans la logistique, générant plus de 274 millions de dollars de revenus en 2023. L'infrastructure informatique développée en Amérique du Nord prend en charge la mise en œuvre de modèles complexes d'IA générative dans la logistique. , permettant une prise de décision et une optimisation en temps réel. Des réglementations strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données conduisent à l’adoption de solutions d’IA générative qui garantissent la conformité des opérations logistiques. Le secteur du commerce électronique en plein essor en Amérique du Nord alimente la demande de solutions logistiques basées sur l'IA, y compris l'IA générative pour la gestion des stocks et l'optimisation des livraisons du dernier kilomètre.

La région Asie-Pacifique, qui comprend des pays comme le Japon, La Chine et l’Inde deviennent peu à peu une plaque tournante de l’IA générative dans le secteur de la logistique, alimentée par la croissance économique et l’augmentation des revenus disponibles. La Chine et le Japon sont en tête des investissements dans l’IA, favorisant les innovations en matière d’IA générative pour la logistique, telles que l’optimisation des itinéraires et la maintenance prédictive basées sur l’IA. Le paysage diversifié de la chaîne d'approvisionnement en Inde incite à l'adoption de l'IA générative pour rationaliser les processus logistiques, améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement et atténuer les risques. L'Asie-Pacifique adopte les technologies émergentes, telles que la blockchain et l'IoT, en les intégrant à l'IA générative pour créer des solutions logistiques robustes permettant d'améliorer l'efficacité et de réaliser des économies.

L'accent mis par l'Europe sur la durabilité stimule le développement de l'IA. des solutions logistiques motorisées, y compris l’IA générative pour une planification d’itinéraires respectueuse de l’environnement et une réduction des émissions. Les initiatives allemandes Industrie 4.0 favorisent l'intégration de l'IA générative dans les systèmes logistiques intelligents, optimisant ainsi les opérations d'entrepôt et la gestion des stocks. Au Royaume-Uni, les défis logistiques post-Brexit incitent à l'adoption de l'IA générative pour l'optimisation du dédouanement et la résilience de la chaîne d'approvisionnement.

Les initiatives de villes intelligentes des Émirats arabes unis conduisent à l'adoption de l'IA générative dans la logistique pour systèmes de transport intelligents, gestion du trafic et optimisation de la logistique urbaine. L'emplacement stratégique de la région en tant que plaque tournante du commerce transfrontalier entraîne le besoin de solutions d'IA générative pour optimiser les opérations logistiques internationales et les processus de dédouanement.

L'IA générative dans la part de marché de la logistique

Google Cloud et IBM dominent l'IA générative dans le secteur de la logistique,détenant une part de marché supérieure à 15%. Les capacités d'IA et de ML de Google Cloud, notamment TensorFlow et AutoML, permettent aux entreprises de logistique de développer des modèles d'IA génératifs sophistiqués. Son infrastructure cloud offre évolutivité et agilité, permettant le traitement et l'analyse des données en temps réel pour l'optimisation de la logistique. L'expertise de Google en matière d'analyse de données et d'informations basées sur l'IA aide les entreprises de logistique à améliorer la visibilité de leur chaîne d'approvisionnement, la prévision de la demande et l'optimisation des itinéraires.

Les offres d'IA d'IBM, telles que Watson AI et IBM Cloud Pak for Data fournit des fonctionnalités avancées d'IA générative adaptées au secteur de la logistique. Ses solutions basées sur l'IA permettent l'analyse prédictive, la détection d'anomalies et la prise de décision intelligente dans les processus logistiques. L'expertise d'IBM en matière de cloud hybride et d'informatique de pointe facilite le déploiement de l'IA sur les réseaux logistiques distribués, garantissant une faible latence et la confidentialité des données.

IA générative dans l'entreprise du marché de la logistique

Acteurs majeurs opérant dans l'IA générative dans le secteur de la logistique sont

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

IA générative dans le secteur de la logistique Actualités

  • En janvier 2024, IBM a lancé « LogiGen AI », une nouvelle solution d'IA générative spécialement conçue pour les secteurs de la logistique et du transport. Cette solution intègre des capacités d'optimisation des itinéraires, de prévision de la demande et de détection d'anomalies basées sur l'IA, permettant aux entreprises de logistique d'améliorer leur efficacité opérationnelle et la satisfaction de leurs clients.
  • En décembre 2023, UPS a mis en Å“uvre des algorithmes d'IA générative dans son réseau logistique, connus en tant que « Moteur logistique UPS AI », pour optimiser le tri des colis et les itinéraires de livraison. Cette approche basée sur l'IA améliore l'efficacité des livraisons, réduit les temps de transit et minimise l'impact environnemental, en s'alignant sur les objectifs de développement durable d'UPS et les attentes des clients.
  • En juin 2023, Microsoft a lancé « Azure AI Logistics Toolkit ». ," une boîte à outils d’IA générative adaptée au secteur de la logistique. Elle propose des modèles prédéfinis pour l'optimisation des itinéraires, la prévision de la chaîne d'approvisionnement et l'analyse des risques, permettant aux entreprises de logistique d'accélérer l'adoption de l'IA et de favoriser l'excellence opérationnelle grâce à des informations basées sur les données.

L'IA générative dans Le rapport d'étude de marché sur la logistique comprend une couverture approfondie de l'industrie avec des estimations et des prévisions. prévisions en termes de chiffre d’affaires (Milliards USD) de 2021 à 2032,pour les segments suivants

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Marché, Par type

  • Autoencodeur variationnel (VAE)
  • Réseaux adverses génératifs (GAN)
  • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
  • Mémoire longue à court terme (LSTM) réseaux
  • Autres

Marché, par composant

  • Logiciels
  • Services

Marché, par mode de déploiement

  • Cloud
  • Sur site

    • Marché,Par application

    • Optimisation d'itinéraire
      • Autoencodeur variationnel (VAE)
      • Réseaux contradictoires génératifs (GAN)
      • Récurrent Réseaux de neurones (RNN)
      • Réseaux à mémoire à long terme et à court terme (LSTM)
      • Autres
    • Prévision de la demande
        < li>Autoencodeur variationnel (VAE)
      • Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
      • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
      • Réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM)< /li>
      • Autres
    • Gestion des entrepôts et des stocks
      • Autoencodeur variationnel (VAE)
      • Réseaux contradictoires génératifs (GAN)
      • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
      • Réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM)
      • Autres
      • < li>Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
      • Autoencodeur variationnel (VAE)
      • Réseaux adverses génératifs (GAN)
      • Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
      • Long Réseaux à mémoire à court terme (LSTM)
      • Autres
    • Maintenance prédictive
      • Autoencodeur variationnel (VAE)
      • Réseaux adverses génératifs (GAN)
      • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
      • Réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM)
      • Autres
      • Gestion des risques
        • Autoencodeur variationnel (VAE)
        • Réseaux adverses génératifs (GAN)
        • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
        • Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)
        • Autres
      • Solutions logistiques personnalisées
        • Autoencodeur variationnel (VAE )
        • Réseaux adverses génératifs (GAN)
        • Réseaux de neurones récurrents (RNN)
        • Réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM)
        • Autres
      • Autres
        • Auto-encodeur variationnel (VAE)
        • Réseaux contradictoires génératifs (GAN)
        • Neural récurrent Réseaux (RNN)
        • Réseaux à mémoire longue et à court terme (LSTM)
        • Autres

      Marché, par utilisateur final

      • Transport routier
      • Transport ferroviaire
      • Aviation
      • Expédition,et ports

      Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et pays suivants

      • Amérique du Nord
        • États-Unis
        • Canada
      • Europe
        • Royaume-Uni
        • Allemagne
        • France
        • Italie
        • Espagne
        • Russie
        • Pays nordiques
        • Reste de l'Europe
      • Asie-Pacifique < ul>
      • Chine
      • Inde
      • Japon
      • Corée du Sud
      • ANZ
      • Asie du Sud-Est
      • Reste de l'Asie-Pacifique 
    • Amérique latine
      • Brésil
      • Mexique
      • Argentine
      • Reste de l'Amérique latine
    • MEA
      • EAU
      • Arabie Saoudite
      • Afrique du Sud
      • Reste de la MEA

     

     

Table des matières

< p>Contenu du rapport


Chapitre 1

   Méthodologie et amp; Portée

1.1   Conception de la recherche

1.1.1    Approche de recherche

1.1.2    Méthodes de collecte de données

1.2   Estimations et calculs de base

1.2.1    Calcul de l'année de base

1.2.2    Tendances clés des estimations de marché

1.3   Modèle de prévision

1.4   Recherche primaire etamp; validation

1.4.1    Sources primaires

1.4.2    Sources d'exploration de données

1.5   Définitions du marché


Chapitre 2

   Résumé

2.1   Synopsis d'Industrie 3600, 2021-2032


Chapitre 3

   Inspections de l'industrie

3.1   Analyse de l'écosystème industriel

3.2   Paysage des fournisseurs

3.2.1    Les assureurs

3.2.2    Canaux de distribution

3.2.3    Utilisateurs finaux

3.3   Analyse de la marge bénéficiaire

3.4   Technologie et amp; paysage de l'innovation

3.5   Analyse des brevets

3.6   Actualités clés etamp; initiatives

3.7   Paysage réglementaire

3.8   Forces d'impact

3.8.1   Moteurs de croissance

3.8.1.1   Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et de la planification des itinéraires

3.8.1.2   Demande accrue de gestion d'entrepôt

3.8.1.3   Précision des prévisions de la demande

3.8.1.4   Atteindre la rentabilité

3.9   Pièges et amp; défis

3.9.1.1   Qualité et disponibilité des données

3.9.1.2   Complexité de l'intégration

3.10    Analyse du potentiel de croissance

3.11   Analyse de Porter

3.12   Analyse PESTEL


Chapitre 4

   Paysage concurrentiel, 2023

4.1   Introduction

4.2   Analyse de la part de marché de l'entreprise< /p>

4.3   Matrice de positionnement concurrentiel

4.4   Matrice de perspectives stratégiques


Chapitre 5

    Estimations du marché et Prévisions, Par type, 2021-2032 (en milliards de dollars)

5.1   Tendances clés

5.2   Autoencodeur variationnel (VAE )

5.3   Réseaux adverses génératifs (GAN)

5.4   Réseaux de neurones récurrents (RNN)

5.5   Réseaux à mémoire à long terme et à court terme (LSTM)

5.6   Autres


Chapitre 6

   Estimation du marché et amp; Prévisions, par composante, 2021-2032 (en milliards de dollars)

6.1   Tendances clés

6.2   Logiciels

6.3   Services


Chapitre 7

   Estimations et amp; Prévisions, par mode de déploiement, 2021-2032 (en milliards de dollars)

7.1   Tendances clés

7.2   Cloud

7.3   Sur site


Chapitre 8

   Estimations et amp; Prévisions, Par application, 2021-2032 (en milliards de dollars)

8.1   Tendances clés

8.2   Optimisation des itinéraires

8.2.1    Auto-encodeur variationnel (VAE)

8.2.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.2.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.2.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.2.5    Autres

8.3   Prévision de la demande

8.3.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.3.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.3.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.3.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.3.5    Autres

8.4   Gestion des entrepôts et des stocks

8.4.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.4.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.4.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.4.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.4.5    Autres

8.5   Automatisation de la chaîne d'approvisionnement

8.5.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.5.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.5.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.5.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.5.5    Autres

8.6   Maintenance prédictive

8.6.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.6.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.6.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.6.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.6.5    Autres

8.7   Gestion des risques

8.7.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.7.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.7.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.7.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.7.5    Autres

8.8   Solutions logistiques personnalisées

8.8.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.8.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.8.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.8.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.8.5    Autres

8.9   Autres

8.9.1    Encodeur automatique variationnel (VAE)

8.9.2    Réseaux adverses génératifs (GAN)

8.9.3    Réseaux de neurones récurrents (RNN)

8.9.4    Réseaux LSTM (Long Short-Term Memory)

8.9.5    Autres


Chapitre 9

   Estimations et amp; Prévisions, par utilisateur final, 2021-2032 (en milliards de dollars)

9.1   Tendances clés

9.2   Transport routier< /p>

9.3   Transport ferroviaire

9.4   Aviation

9.5   Expédition et ports


Chapitre 1

0   Estimations et amp; Prévisions,

Par région

, 2021-2032 (en milliards de dollars)

10,1   Tendances clés

10,2   Amérique du Nord

10.2.1   États-Unis

10.2.2   Canada

10.3   Europe

10.3.1   Royaume-Uni

10.3.2   ; Allemagne

10.3.3   France

10.3.4   Italie

10.3.5    ;Espagne

10.3.6   Russie

10.3.7   Nordiques

10.3.8   Repos d'Europe

10.4   Asie-Pacifique

10.4.1   Chine

10.4.2   Inde

10.4.3   Japon

10.4.4   Corée du Sud

10.4.5   ANZ< /p>

10.4.6   Asie du Sud-Est

10.4.7   Reste de l'Asie-Pacifique

10.5   Latin Amérique

10.5.1   Brésil

10.5.2   Mexique

10.5.3   Argentine< /p>

10.5.4   Reste de l'Amérique latine

10.6   MEA

10.6.1   Afrique du Sud

10.6.2   Arabie Saoudite

10.6.3   EAU

10.6.4   Reste du MEA


Chapitre 1

1   Profils d'entreprise

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)

11h15    XenonStack

11.16    XPO Logistique

   

   

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

 

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