구성 요소별, 기술별, 응용 프로그램별, 지리적 범위 및 예측별 글로벌 지능형 물류 시장 규모

지능형 물류 시장 규모 및 예측

지능형 물류 시장 규모는 2023년에 255억 달러로 평가되었으며, 2030년까지 2,010억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 2024-2030년 예측 기간 동안 CAGR 19.1%로 성장할 것으로 예상됩니다.

글로벌 지능형 물류 시장 동인

시장 지능형 물류 시장의 원동력은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 전자상거래의 출현 신속하고 신뢰할 수 있는 배송에 대한 소비자의 증가하는 요구를 충족하기 위해 전자상거래의 기하급수적 확장으로 인해 효과적이고 간소화된 물류 운영이 필요해졌습니다. AI, IoT 및 데이터 분석은 지능형 물류 솔루션이 최종 마일 배송을 개선하고, 고객 만족도를 높이고, 공급망 운영을 최적화하는 데 사용하는 기술 중 일부에 불과합니다.
• 기술 개발 물류 부문은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 블록체인, 빅데이터 분석과 같은 기술의 빠른 개발 덕분에 극적인 변화를 겪었습니다. 실시간 화물 추적 및 모니터링, 장비 및 차량에 대한 예방적 유지 관리, 경로 최적화 및 재고 관리가 모두 지능형 물류 시스템을 통해 가능해졌으며, 운영 효율성도 높이고 비용도 절감합니다.
• 공급망 가시성에 대한 수요 다양한 분야의 기업이 상품 흐름을 더 잘 이해하고, 위험을 줄이고, 의사 결정을 개선하기 위해 공급망 가시성을 최우선으로 생각합니다. 지능형 물류 시스템의 도움으로 공급망 프로세스를 처음부터 끝까지 볼 수 있습니다. 이해 관계자는 선적을 추적하고, 재고 수준을 주시하고, 지연이나 병목 현상을 즉시 파악할 수 있습니다.
• 지속 가능성에 대한 강조 물류 회사는 지능형 물류 솔루션을 구현하여 경로 계획을 최적화하고, 연료 소비를 줄이고, 차량 유휴 시간을 최소화하여 지속 가능성 목표와 녹색 물류 이니셔티브에 기여하고 있습니다. 이는 환경적 우려의 증가와 탄소 배출을 줄이고 환경적 영향을 최소화하려는 규제 압력 때문입니다.
• 자율주행차로의 전환 무인 항공기, 자율 주행 트럭, 배달 로봇과 같은 자율 주행차의 발전과 구현은 최종 마일 운송 및 물류 프로세스를 근본적으로 변화시키고 있습니다. 지능형 물류 솔루션은 드론과 자율 주행차를 활용하여 소포 배달, 재고 관리 및 창고 자동화에서 속도, 정확성 및 비용 효율성을 개선합니다.
• 글로벌화 및 공급망 복잡성 국제 물류 네트워크를 효과적으로 관리하려면 시장과 공급망의 글로벌화로 인해 증가한 복잡성과 단편화로 인해 혁신적인 물류 솔루션이 필요합니다. 공급망 오케스트레이션, 국경 간 규정 준수, 멀티모달 운송 관리 등은 지능형 물류 플랫폼이 위험을 줄이고 국제 물류 운영을 최적화하기 위해 제공하는 기능 중 일부에 불과합니다.
• 개인화에 대한 고객의 기대고객은 번거로움 없는 반품, 당일 배송, 정확한 시간 내에 배송 창과 같은 유연하고 개인화된 배송 대안을 기대합니다. 지능형 물류 시스템을 통해 동적 경로 최적화, 마이크로 이행 센터, 실시간 배송 업데이트가 가능해지며, 다양한 고객 선호도를 수용하여 전반적인 배송 경험도 개선됩니다.
• 규정 준수 및 보안 문제 데이터 개인 정보 보호, 무역 준수, 세관과 관련된 것과 같은 엄격한 규칙은 국제 물류 회사에 어려움을 줍니다. 규정 준수를 보장하고 데이터 보안을 개선하기 위해 지능형 물류 솔루션에는 전자 문서 관리, 세관 자동화, 안전한 데이터 전송을 포함한 규정 준수 기능이 포함되어 있습니다.
• 협업 물류 모델 기업이 리소스를 극대화하고, 비용을 절감하고, 유연성을 높이기 위한 창의적인 방법을 모색함에 따라 공유 경제 플랫폼, P2P 물류, 크라우드소싱 배송과 같은 협업 물류 모델이 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 지능형 물류 시스템을 통해 많은 이해 관계자 간의 협업이 가능해지며, 이를 통해 효과적인 리소스 할당, 경로 최적화, 용량 활용도 가능합니다.
• COVID-19 팬데믹 영향 공급망 중단을 최소화하고, 회사의 연속성을 유지하고, 변화하는 시장 상황에 적응하기 위해 COVID-19 팬데믹은 물류 부문의 디지털 혁신 노력을 가속화했습니다. 이로 인해 지능형 물류 솔루션 사용이 증가했습니다. 지능형 물류 플랫폼은 불규칙한 시장 상황과 변화하는 소비자 요구에도 유연성과 회복성을 제공합니다.

글로벌 지능형 물류 시장의 제약

여러 요인이 지능형 물류 시장의 제약이나 과제로 작용할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 높은 초기 투자 IoT 센서, AI 알고리즘, 데이터 분석 플랫폼과 같은 기술에 많은 투자를 하는 것은 지능형 물류 솔루션을 구현하는 데 필요합니다. 특정 조직, 특히 중소기업(SME)의 경우 인프라를 설정하고 소프트웨어를 개발하고 현재 시스템과 통합하는 초기 비용이 부담스러울 수 있습니다.
• 통합의 복잡성지능형 물류 솔루션을 공급망 네트워크, 레거시 IT 시스템, 타사 앱과 통합하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 물류 운영이 중단될 수 있으며, 원활한 통합을 방해하는 호환성 문제, 데이터 사일로, 상호 운용성 어려움으로 인해 지능형 물류 기술의 이점이 실현되는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제 배송 세부 정보, 재고 수, 고객 정보와 같은 많은 민감한 데이터가 지능형 물류 시스템에서 사용됩니다. 민감한 정보를 온라인에서 보호하고 CCPA 및 GDPR과 같은 데이터 규정을 준수하며 데이터 개인 정보를 보장하는 것이 중요합니다. 보안 허점, 데이터 침해 또는 규정 위반으로 인해 신뢰와 평판이 손상될 수 있으며, 이는 부정적인 재정적 및 법적 영향을 미칠 수 있습니다.
• 인력 부족 지능형 물류 시스템을 개발하고 감독하려면 데이터 과학, 인공 지능, 사물 인터넷 및 공급망 관리에 대한 특정 전문 지식이 필요합니다. 이러한 분야에 대한 지식이 있는 숙련된 근로자가 부족하면 정교한 물류 시스템을 구현하고 극대화하려는 회사에 문제가 될 수 있습니다. 지능형 물류 부문의 도입과 혁신은 재능 있는 인력을 찾고, 개발하고, 유지하는 데 어려움이 있기 때문에 방해를 받을 수 있습니다.
• 상호 운용성 및 표준화 문제 지능형 물류 생태계에서 표준화된 프로토콜과 상호 운용성 표준이 부족하면 운송업체, 선적업체, 공급업체, 물류 서비스 제공업체를 포함한 많은 이해 관계자가 협업하고 데이터를 교환하기가 더 어려울 수 있습니다. 데이터 형식, 통신 프로토콜, 시스템 인터페이스의 단편화와 불일치는 지능형 물류 솔루션의 확장성을 방해하고 통합 노력을 더 어렵게 만들 수 있습니다.
• 변화에 대한 반대 수동 절차나 구식 시스템에 익숙한 직원, 노동 조합 및 기타 이해 관계자는 지능형 물류 기술을 기존 물류 워크플로에 도입하는 데 저항할 수 있습니다. 물류 사업은 문화적 장벽, 일자리 대체 불안, 지능형 물류 기술의 이점에 대한 지식 부족으로 인해 디지털 전환 이니셔티브에서 수용 및 지연 지연에 직면할 수 있습니다.
• 인프라 제한 IoT 네트워크, 5G 연결, GPS 위성 및 클라우드 컴퓨팅 리소스는 가용성과 신뢰성이 지능형 물류 솔루션의 효율성을 결정하는 인프라 요소의 예입니다. 인프라가 부족하거나 디지털 기술에 대한 액세스가 제한된 지역에서는 지능형 물류 시스템을 배포하고 운영하는 것이 어려울 수 있으며, 이는 시장 성장과 채택률을 제한할 수 있습니다.
• 규제 장애물 일부 지역이나 국가에서는 보호 무역 조치, 무역 장애물 및 규제 제한으로 인해 ILS 솔루션 적용이 제한되거나 물류 제공업체에 규정 준수 측면에서 추가 부담이 발생할 수 있습니다. 해외에서 운영되는 물류 회사는 복잡한 규제 프레임워크를 탐색하고, 허가를 받고, 수입/수출 규칙을 준수해야 하기 때문에 행정적 번거로움과 비용이 증가할 수 있습니다.

글로벌 지능형 물류 시장 세분화 분석

글로벌 지능형 물류 시장은 구성 요소, 기술, 애플리케이션 및 지리적 위치를 기준으로 세분화됩니다.

구성 요소별

• 하드웨어 드론, 로봇, RFID 태그, GPS 추적기, IoT 센서 및 자동화된 자재 처리 시스템을 포함한 실제 하드웨어는 지능형 물류 시스템에서 활용됩니다.
• 소프트웨어 예측 분석 소프트웨어, 경로 최적화 소프트웨어, 블록체인 플랫폼, 운송 관리 시스템(TMS), 창고 관리 시스템(WMS) 및 지능형 물류 운영을 용이하게 하는 기타 애플리케이션, 플랫폼 및 알고리즘입니다.
• 서비스 컨설팅, 시스템 통합, 교육 및 지속적인 지원 서비스는 지능형 물류 솔루션의 구현, 통합, 사용자 정의 및 유지 관리를 지원하기 위해 제공되는 전문 서비스 중 일부입니다.

기술별

• 사물 인터넷(IoT) 사물 인터넷(IoT)은 물리적 항목과 장치를 인터넷에 연결하여 공급망 전체에서 자산, 운송 및 상품을 실시간으로 추적, 모니터링 및 관리할 수 있도록 합니다.
• 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 데이터를 평가하고, 추세를 식별하고, 향후 이벤트를 예측하는 알고리즘과 모델을 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)이라고 합니다. 이러한 기술은 물류 운영을 간소화하고, 의사 결정을 향상시키고, 수요 예측, 경로 최적화, 예측 유지 관리와 같은 반복적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.
• 빅 데이터 분석 실행 가능한 통찰력을 얻고, 패턴을 파악하고, 물류 운영을 개선하기 위해 이 분야는 IoT 센서, ERP 시스템, 외부 데이터 스트림을 포함한 다양한 소스에서 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 분석합니다.

응용 프로그램별

• 운송 관리 화물 통합, 운송업체 선택, 경로 최적화, 실시간 선적 추적과 같은 운송 관련 작업을 계획, 수행 및 모니터링하는 것은 모두 운송 관리를 통해 최적화됩니다.
• 창고 관리 창고 절차의 효율성과 정확성을 극대화하기 위해 창고 관리자는 재고 관리, 주문 이행, 수령, 보관, 피킹, 포장 및 배송을 포함한 창고 운영의 모든 측면을 감독하고 조정합니다.
• 재고 관리재고 관리를 통해 재고 수준, 위치, 공급망을 따라 이동을 모니터링하고 제어하여 품목의 적시 배송을 보장하면서 재고 부족, 과잉 재고, 운송 비용을 최소화합니다.

지역별

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동

주요 참여자

지능형 물류 시장의 주요 참여자는 다음과 같습니다.

• IBM Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE
• JDA Software(Blue Yonder)
• Infor Inc.
• Manhattan Associates
• Descartes Systems Group Inc.
• BluJay Solutions
• 3GTMS Inc.(MercuryGate International)
• HighJump (Körber)

보고서 범위

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