물류 시장의 생성적 AI - 유형별(VAE(변형 자동 인코더), GAN(생성적 적대 네트워크), RNN(순환 신경망), LSTM(장단기 메모리) 네트워크), 구성 요소별, 배포 모델별, 애플리케이션별, 최종 사용자별 예측(2024~2032)

물류 시장의 생성적 AI - 유형별(VAE(Variational Autoencoder), 생성적 적대 네트워크(GAN) ), 순환 신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 네트워크), 구성요소별, 배포 모델별, 애플리케이션별, 최종 사용자별 예측(2024~2032년)

물류 시장 규모의 생성적 AI

물류 시장 규모의 생성적 AI 시장 규모는 2023년에 8억 6,430만 달러로 평가되었으며 CAGR이 2024년부터 2032년까지 33.2%. 생성적 AI는 수요 예측, 잠재적 중단 식별, 대체 경로나 솔루션 제안, 효율성 향상 및 비용 절감을 통해 공급망 최적화를 돕습니다.

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재고 추적, 공간 활용, 예측 유지 관리 등 창고 관리의 AI 기반 자동화는 운영을 간소화하고 정확성을 향상시킵니다. 생성적 AI 알고리즘은 보다 효율적인 경로 계획 및 최적화를 가능하게 하며 교통 패턴, 기상 조건, 기타 변수를 분석하여 배송 시간과 연료 소비를 줄입니다.
 

< th range="">2023년 물류 시장 규모의 생성적 AI

물류 시장 보고서의 생성적 AI 속성

보고서 속성	세부정보
기준 연도	2023
8억 6,430만 달러
예측 기간	2024-2032
예측 기간 2024-2032 CAGR	33.2%
032 가치 예측	109억 달러
역사 데이터	2021-2023< /td>
아니요. 페이지 수	270
표, 차트 및amp; 수치	350
대상 세그먼트	유형, 구성 요소, 배포 모델, 애플리케이션,최종 사용자
성장 동인	공급망 및 경로 계획 최적화 수요 증가 창고 관리를 위한 수요 예측의 정확성 비용 효율성 달성
함정 & 과제	데이터 품질 및 가용성 통합의 복잡성

이 시장의 성장 기회는 무엇입니까?

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고급 생성 AI를 기반으로 하는 >예측 분석은 보다 정확한 수요 예측을 제공하여 물류 회사가 재고를 관리하고 낭비를 줄이며 개선하는 데 도움을 줍니다. 전반적인 비용 효율성. AI 기반 챗봇과 가상 비서는 실시간 업데이트 제공, 문의 처리, 문제 즉시 해결 등을 통해 고객 서비스를 향상시킵니다. 예를 들어, 2024년 2월 IBM은 재고 관리 최적화를 목표로 하는 혁신적인 AI 기반 도구인 Maximo MRO Inventory Optimization을 출시했습니다. 이 솔루션은 과거 데이터를 분석하고 예측 분석을 활용하여 기업이 재고 수준을 보다 효율적으로 관리하고 잉여 재고를 줄이고 재무 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

한 가지 중요한 제한 사항은 품질 데이터의 가용성입니다. Generative AI는 정확한 예측과 의사결정을 위해 고품질의 포괄적인 데이터에 크게 의존합니다. 일관성이 없거나 불완전하거나 편향된 데이터는 차선의 결과를 초래할 수 있습니다. 생성적 AI는 훈련 데이터에 존재하는 편견을 지속하거나 증폭시켜 불공정하거나 비윤리적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 편견을 해결하고 윤리적인 AI 관행을 보장하는 것이 중요합니다.

생성 AI를 물류 시스템에 통합하는 것은 복잡할 수 있습니다. 많은 물류 회사는 새로운 AI 기술과 원활하게 통합되지 않을 수 있는 레거시 시스템을 사용합니다. 이러한 시스템을 업그레이드하거나 교체하는 데는 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 생성적 AI를 구현하려면 전문적인 지식과 기술이 필요합니다. AI 시스템을 효과적으로 사용하고 관리하기 위해 인력을 교육하는 것은 상당한 도전이자 투자가 될 수 있습니다.

물류 시장 동향의 생성적 AI

물류 산업에서 생성적 AI는 다음과 같은 주목할만한 추세를 목격하고 있습니다. 다양한 업계 플레이어의 혁신적인 솔루션 출현. 이러한 혁신적인 벤처 기업은 기존 플레이어와의 파트너십을 활용하여 고유하고 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 물류 분야의 생성 AI 환경을 재편하고 있습니다.생성적 AI는 더욱 정확하게 수요를 예측하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. AI 모델은 방대한 데이터 세트를 분석하여 수요 추세를 예측하여 물류 회사가 재고 관리를 최적화하고 과잉 재고 및 재고 부족을 모두 줄일 수 있도록 지원합니다.

제너레이티브 AI는 교통, 날씨, 그리고 배송 일정. 이를 통해 물류 제공업체는 가장 효율적인 경로를 식별하여 연료 소비와 배송 시간을 줄일 수 있습니다. 창고의 AI 기반 자동화는 점점 더 늘어나는 추세이며, 생성 AI를 통해 더욱 정교한 로봇 작업이 가능해졌습니다. 여기에는 분류, 포장, 반품 관리, 운영 효율성 향상, 인건비 절감 등의 작업이 포함됩니다. Generative AI는 고객에게 보다 개인화된 서비스를 제공하기 위해 활용되고 있습니다. 여기에는 실시간 추적 정보 제공, 맞춤형 배송 옵션, 배송 상태에 대한 사전 커뮤니케이션 제공이 포함되어 고객 만족도가 향상됩니다.

예를 들어 2024년 2월 컨테이너선 업계의 선두주자인 Maersk는 테스트를 거쳤습니다. 수요 예측을 위한 생성적 AI 모델은 예측의 정확성을 높이고 용량 계획을 구현하는 것을 목표로 합니다.

물류 시장 분석의 생성적 AI

이 시장을 형성하는 주요 부문에 대해 자세히 알아보세요< /p>

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시장은 유형에 따라 VAE(Variational Encoders), GAN(Generative Adversarial Networks), RNN(Recurrent Neural Networks) 및 Long Short로 구분됩니다. -term Memory(LSTM) 네트워크 및 기타. VAE 부문은 2032년까지 시장 점유율의 30% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. VAE는 물류 모델 교육을 위한 합성 데이터를 생성하여 리소스 할당을 최적화하여 광범위한 실제 데이터의 필요성을 줄일 수 있습니다. 정상적인 데이터의 분포를 학습하고 그로부터의 편차를 표시함으로써 물류 운영의 이상 현상을 감지할 수 있습니다.

VAE는 물류의 다양한 위험 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으므로 기업은 공급 중단과 같은 위험에 더 잘 대비하고 완화할 수 있습니다. 체인이나 예상치 못한 사건. VAE는 재고 관리 및 효율적인 공급망 운영을 지원하는 물류 수요를 예측할 수 있습니다. VAE를 통해 경로 최적화 알고리즘을 최적화하여 비용을 절감하고 배송 시간을 단축할 수 있습니다.

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< p>배포 모드에 따라 물류 시장의 생성 AI는 클라우드와 온프레미스로 분류됩니다. 2023년에는 클라우드 부문이 시장 점유율의 57.5% 이상을 차지했습니다. 클라우드 배포를 통해 확장 가능한 인프라가 가능해 물류 회사가 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며 이는 생성적 AI 모델에 매우 중요합니다. 클라우드 기반 솔루션은 종량제 모델을 제공하는 경우가 많습니다.물류 회사의 초기 비용을 줄이고 AI 채택에 대한 접근성을 높입니다. 클라우드 배포는 다양한 AI 모델과 알고리즘을 실험할 수 있는 유연성을 제공하므로 물류 회사는 변화하는 시장 역학에 빠르게 적응할 수 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션은 인터넷 연결이 가능한 곳 어디에서나 액세스할 수 있어 분산된 물류 네트워크 전반에서 실시간 의사 결정과 협업이 가능합니다.

지역별 데이터를 찾고 계십니까?

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북미는 물류 시장에서 생성 AI를 장악하여 2023년에 2억 7,400만 달러 이상의 수익을 창출했습니다. 북미의 개발된 IT 인프라는 물류에서 복잡한 생성 AI 모델의 구현을 지원합니다. , 실시간 의사결정 및 최적화가 가능합니다. 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정으로 인해 물류 운영의 규정 준수를 보장하는 생성 AI 솔루션의 채택이 촉진됩니다. 북미에서 급성장하는 전자상거래 부문은 재고 관리 및 라스트 마일 배송 최적화를 위한 생성 AI를 포함한 AI 기반 물류 솔루션에 대한 수요를 촉진합니다.

일본과 같은 국가를 포함한 아시아 태평양 지역은 중국과 인도는 경제 성장과 가처분 소득 증가에 힘입어 물류 산업에서 생성 AI의 허브로 서서히 자리잡고 있습니다. 중국과 일본은 AI 투자를 주도하며 AI 기반 경로 최적화, 예측 유지 관리 등 물류용 생성 AI 혁신을 주도하고 있습니다. 인도의 다양한 공급망 환경은 물류 프로세스를 간소화하고 공급망 가시성을 향상하며 위험을 완화하기 위해 생성 AI 채택을 촉진하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 블록체인 및 IoT와 같은 신기술을 수용하고 이를 생성 AI와 통합하여 효율성 향상과 비용 절감을 위한 강력한 물류 솔루션을 만듭니다.

유럽은 지속 가능성에 중점을 두고 AI 개발을 주도합니다. 친환경 경로 계획 및 배출 감소를 위한 생성 AI를 포함한 강력한 물류 솔루션입니다. 독일의 Industry 4.0 이니셔티브는 생성 AI를 스마트 물류 시스템에 통합하여 창고 운영 및 재고 관리를 최적화합니다. 영국에서는 브렉시트 이후 물류 문제로 인해 통관 최적화 및 공급망 탄력성을 위해 생성적 AI의 채택이 촉발되었습니다.

UAE의 스마트 시티 이니셔티브는 물류 분야에서 생성적 AI의 채택을 주도합니다. 지능형 교통 시스템, 교통 관리, 도시 물류 최적화. 국경 간 무역의 허브인 이 지역의 전략적 위치로 인해 국제 물류 운영 및 통관 프로세스를 최적화하기 위한 생성적 AI 솔루션이 필요합니다.

물류 시장 점유율에서의 생성적 AI

Google Cloud와 IBM은 물류 산업의 생성 AI를 장악하고 있으며,시장점유율 15% 이상 보유. TensorFlow 및 AutoML을 포함한 Google Cloud의 AI 및 ML 기능은 물류 회사가 정교한 생성 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원합니다. 클라우드 인프라는 확장성과 민첩성을 제공하여 물류 최적화를 위한 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 합니다. 데이터 분석 및 AI 기반 통찰력에 대한 Google의 전문 지식은 물류 회사가 공급망 가시성, 수요 예측, 경로 최적화를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Watson AI 및 IBM AI와 같은 IBM의 AI 제품 IBM Cloud Pak for Data는 물류 산업에 맞춰진 고급 생성 AI 기능을 제공합니다. AI 기반 솔루션은 물류 프로세스에서 예측 분석, 이상 탐지 및 지능적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 하이브리드 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 대한 IBM의 전문 지식은 분산된 물류 네트워크 전반에 걸쳐 AI 배포를 촉진하여 짧은 대기 시간과 데이터 개인정보 보호를 보장합니다.

물류 시장 회사의 생성적 AI

운영 중인 주요 업체 물류 산업의 생성 AI에는

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

물류 산업의 생성적 AI 뉴스

• 2024년 1월, IBM은 'LogiGen AI'를 선보였습니다. 물류 및 운송 산업을 위해 특별히 설계된 새로운 생성 AI 솔루션입니다. 이 솔루션은 AI 기반 경로 최적화, 수요 예측, 이상 감지 기능을 통합하여 물류 회사가 운영 효율성과 고객 만족도를 향상할 수 있도록 지원합니다.
• 2023년 12월, UPS는 물류 네트워크에 생성적 AI 알고리즘을 구현했습니다. "UPS AI 물류 엔진"으로, 패키지 분류 및 배송 경로를 최적화합니다. 이러한 AI 기반 접근 방식은 배송 효율성을 향상하고 운송 시간을 단축하며 환경에 미치는 영향을 최소화하여 UPS의 지속 가능성 목표 및 고객 기대에 부응합니다.
• 2023년 6월 Microsoft는 "Azure AI Logistics Toolkit"을 출시했습니다. ,' 물류 부문에 맞춰진 생성적 AI 툴킷입니다. 경로 최적화, 공급망 예측, 위험 분석을 위한 사전 구축된 모델을 제공하여 물류 회사가 AI 채택을 가속화하고 데이터 기반 통찰력을 통해 운영 우수성을 촉진할 수 있도록 지원합니다.

생성 AI 물류 시장 조사 보고서에는 추정치와 업계에 대한 심층적인 내용이 포함되어 있습니다. 2021년부터 2032년까지 수익(미화 10억 달러) 측면에서 예측다음 세그먼트에 대해

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유형별 시장

• VAE(변이 자동 인코더)
• GAN(생성적 적대 신경망)
• RNN(반복 신경망)
• LSTM(장단기 기억) 네트워크
• 기타

구성 요소별 시장

• 소프트웨어
• 서비스

배포 모드별 시장

• 클라우드
• 온프레미스
ul>

시장,애플리케이션별

• 경로 최적화
  • VAE(Variational Autoencoder)
  • GAN(생성적 적대 신경망)
  • 반복 신경망(RNN)
  • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
  • 기타
• 수요 예측
  < li>VAE(변이 자동 인코더)
  • GAN(생성적 적대 신경망)
  • RNN(반복 신경망)
  • LSTM(장단기 기억) 네트워크< /li>
  • 기타
• 창고 및 재고 관리
  • VAE(Variational Autoencoder)
  • GAN(생성적 적대 네트워크)
  • 순환 신경망(RNN)
  • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
  • 기타
< li>공급망 자동화
• VAE(Variational Autoencoder)
• GAN(생성적 적대 네트워크)
• RNN(반복 신경망)
• Long 단기 기억(LSTM) 네트워크
• 기타
• 예측 유지 관리
  • VAE(변이 자동 인코더)
  • 생성적 적대 신경망(GAN)
  • 순환 신경망(RNN)
  • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
  • 기타
  ul>
  • 위험 관리
    • VAE(Variational Autoencoder)
    • GAN(생성적 적대 신경망)
    • RNN(반복 신경망)
    li>
    • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
    • 기타
  • 맞춤형 물류 솔루션
    • Variational Autoencoder(VAE) )
    • 생성적 적대 신경망(GAN)
    • 순환 신경망(RNN)
    • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
    • 기타
  • 기타
    • VAE(변이 자동 인코더)
    • GAN(생성적 적대 신경망)
    • 반복 신경망 네트워크(RNN)
    • 장단기 기억(LSTM) 네트워크
    • 기타

  시장, 최종 사용자별

  • 도로 운송
  • 철도 운송
  • 항공
  • 배송,및 포트

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    • 스페인
    • 러시아
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