Генеративный ИИ на рынке логистики - по типу (вариационный автоэнкодер (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), рекуррентные нейронные сети (RNN), сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM)), по компонентам, по моделям развертывания, по приложениям, По прогнозам конечных пользователей на 2024–2032 гг.

Генераторный ИИ на рынке логистики – по типу (вариационный автоэнкодер (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN) ), рекуррентные нейронные сети (RNN), сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM), по компонентам, по моделям развертывания, по приложениям, по прогнозам конечных пользователей на 2024–2032 годы

Размер рынка генеративного ИИ в логистике

Объем рынка генеративного ИИ в логистике в 2023 году оценивался в 864,3 миллиона долларов США, а среднегодовой темп роста составит более 33,2% в период с 2024 по 2032 год.

Генераторный искусственный интеллект помогает оптимизировать цепочки поставок, прогнозируя спрос, выявляя потенциальные сбои и предлагая альтернативные маршруты или решения, повышая эффективность и сокращая затраты.< /p>

Чтобы узнать ключевые тенденции рынка

  Скачать бесплатный образец

Автоматизация управления складом на основе искусственного интеллекта, включая отслеживание запасов, использование пространства и профилактическое обслуживание, оптимизирует операции и повышает точность. Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта позволяют более эффективно планировать и оптимизировать маршруты, сокращая время доставки и расход топлива за счет анализа структуры дорожного движения, погодных условий и других переменных.

Атрибут отчета Подробности Базовый год Объем генеративного искусственного интеллекта на рынке логистики в 2023 году Прогнозный период Прогнозный период, 2024–2032 гг., среднегодовой темп роста 032 Прогноз стоимости Исторические данные за Нет. страниц Таблицы, диаграммы и amp; Цифры Охваченные сегменты Драйверы роста Подводные камни и усилители; Проблемы

Генераторный искусственный интеллект в атрибутах отчета о рынке логистики

2023
864,3 миллиона долларов США
2024-2032< /td>
33,2%
10,9 миллиардов долларов США
2021-2023
270
350
Тип, Компонент, Модель развертывания, Приложение,Конечный пользователь
Оптимизация цепочки поставок и планирования маршрутов Повышенный спрос для управления складом Точность прогнозирования спроса Достижение экономической эффективности
Качество и доступность данных Сложность интеграции

Каковы возможности роста на этом рынке?

 Загрузить бесплатный образец

Дополнительно предиктивная аналитика на базе генеративного искусственного интеллекта обеспечивает более точное прогнозирование спроса, помогая логистическим компаниям управлять запасами, сокращать отходы и улучшать общая экономическая эффективность. Чат-боты и виртуальные помощники, управляемые искусственным интеллектом, улучшают качество обслуживания клиентов, предоставляя обновления в режиме реального времени, обрабатывая запросы и оперативно решая проблемы. Например, в феврале 2024 года IBM запустила Maximo MRO Inventory Optimization, инновационный инструмент на основе искусственного интеллекта, предназначенный для оптимизации управления запасами. Анализируя исторические данные и используя прогнозную аналитику, это решение помогает компаниям более эффективно управлять уровнем запасов, сокращая избыточные запасы и улучшая финансовые показатели.

Одним из существенных ограничений является доступность качественных данных. Генеративный ИИ в значительной степени полагается на высококачественные и полные данные для точных прогнозов и принятия решений. Непоследовательные, неполные или предвзятые данные могут привести к неоптимальным результатам. Генеративный ИИ может закреплять или усиливать предвзятости, присутствующие в данных обучения, что приводит к несправедливым или неэтичным результатам. Устранение этих предубеждений и обеспечение этической практики ИИ имеют решающее значение.

Интеграция генеративного ИИ в логистические системы может оказаться сложной задачей. Многие логистические компании используют устаревшие системы, которые не могут легко интегрироваться с новыми технологиями искусственного интеллекта. Модернизация или замена этих систем может оказаться дорогостоящей и трудоемкой. Внедрение генеративного ИИ требует специальных знаний и навыков. Обучение персонала эффективному использованию систем искусственного интеллекта и управлению ими может стать серьезной проблемой и инвестицией.

Генераторный искусственный интеллект в тенденциях рынка логистики

Генераторный искусственный интеллект в логистической отрасли демонстрирует заметную тенденцию с появление инновационных решений со стороны различных игроков отрасли. Эти инновационные предприятия меняют ландшафт генеративного искусственного интеллекта в логистике, используя партнерские отношения с признанными игроками, чтобы предлагать уникальные и индивидуальные решения.Генеративный искусственный интеллект все чаще используется для более точного прогнозирования спроса. Анализируя обширные наборы данных, модели ИИ могут прогнозировать тенденции спроса, позволяя логистическим компаниям оптимизировать управление запасами и сокращать как излишки, так и дефициты.

Генераторный ИИ меняет оптимизацию маршрутов, обрабатывая в реальном времени данные о трафике, погоде, и графики поставок. Это позволяет логистическим компаниям определять наиболее эффективные маршруты, сокращая расход топлива и сроки доставки. Автоматизация складов на основе искусственного интеллекта является растущей тенденцией, поскольку генеративный искусственный интеллект позволяет выполнять более сложные роботизированные операции. Сюда входят такие задачи, как сортировка, упаковка и даже управление возвратами, повышение операционной эффективности и снижение затрат на рабочую силу. Генеративный искусственный интеллект используется для предоставления клиентам более персонализированных услуг. Это включает в себя предоставление информации для отслеживания в режиме реального времени, индивидуальные варианты доставки и упреждающее информирование о статусе доставки, тем самым повышая удовлетворенность клиентов.

Например, в феврале 2024 года компания Maersk, игрок в индустрии контейнерных судов, провела тестирование генеративные модели ИИ для прогнозирования спроса с целью повышения точности прогнозов и обеспечения возможности планирования мощностей.

Генераторный ИИ в анализе рынка логистики

Узнайте больше о ключевых сегментах, формирующих этот рынок< /p>

 Загрузить бесплатный образец

В зависимости от типа рынок делится на вариационные кодеры (VAE), генеративно-состязательные сети (GAN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинные короткие сети. сети -term Memory (LSTM) и другие. Ожидается, что к 2032 году сегмент VAE будет занимать более 30% доли рынка. VAE могут оптимизировать распределение ресурсов за счет создания синтетических данных для обучения логистических моделей, что снижает потребность в обширных реальных данных. Аномалии в логистических операциях можно обнаружить, изучая распределение нормальных данных и отмечая отклонения от них.

VAE могут моделировать различные сценарии рисков в логистике, что позволяет компаниям лучше подготовиться к таким рискам, как перебои в поставках, и снизить их. цепочки или неожиданные события. VAE могут прогнозировать потребности в логистике, помогая управлять запасами и эффективно работать в цепочке поставок. Алгоритмы оптимизации маршрутов могут быть оптимизированы с помощью VAE, что приводит к экономии средств и сокращению сроков доставки.

Узнайте больше о ключевых сегментах, формирующих этот рынок

 Загрузите бесплатный образец

< p>В зависимости от режима развертывания генеративный ИИ на рынке логистики подразделяется на облачный и локальный. В 2023 году облачный сегмент занимал более 57,5% доли рынка. Развертывание облака обеспечивает масштабируемую инфраструктуру, позволяя логистическим компаниям эффективно обрабатывать большие объемы данных, что имеет решающее значение для генеративных моделей искусственного интеллекта. Облачные решения часто предлагают модели оплаты по мере использования.сокращение первоначальных затрат для логистических компаний и повышение доступности внедрения ИИ. Развертывание облака обеспечивает гибкость для экспериментов с различными моделями и алгоритмами искусственного интеллекта, позволяя логистическим компаниям быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка. Доступ к облачным решениям искусственного интеллекта можно получить из любого места, где есть подключение к Интернету, что позволяет принимать решения в режиме реального времени и сотрудничать в распределенных логистических сетях.

Ищете данные по конкретному региону?

  ;Загрузить бесплатный образец

Северная Америка доминировала на рынке генеративного ИИ в логистике, получив доход в размере более 274 миллионов долларов США в 2023 году. Развитая ИТ-инфраструктура Северной Америки поддерживает внедрение сложных моделей генеративного ИИ в логистике. , что позволяет принимать решения и оптимизировать их в режиме реального времени. Строгие правила конфиденциальности и безопасности данных стимулируют внедрение генеративных решений искусственного интеллекта, которые обеспечивают соблюдение требований в логистических операциях. Быстро развивающийся сектор электронной коммерции в Северной Америке подогревает спрос на логистические решения на базе искусственного интеллекта, включая генеративный искусственный интеллект для управления запасами и оптимизации доставки на последней миле.

Азиатско-Тихоокеанский регион, включая такие страны, как Япония, Китай и Индия постепенно становятся центрами генеративного искусственного интеллекта в логистической отрасли, чему способствует экономический рост и увеличение располагаемых доходов. Китай и Япония лидируют в инвестициях в искусственный интеллект, внедряя инновации в области генеративного искусственного интеллекта для логистики, такие как оптимизация маршрутов на основе искусственного интеллекта и прогнозное обслуживание. Разнообразие цепочек поставок в Индии стимулирует внедрение генеративного искусственного интеллекта для оптимизации логистических процессов, повышения прозрачности цепочек поставок и снижения рисков. Азиатско-Тихоокеанский регион использует новые технологии, такие как блокчейн и Интернет вещей, интегрируя их с генеративным искусственным интеллектом для создания надежных логистических решений для повышения эффективности и экономии затрат.

Ориентация Европы на устойчивое развитие стимулирует развитие искусственного интеллекта. мощные логистические решения, включая генеративный искусственный интеллект для экологически чистого планирования маршрутов и сокращения выбросов. Немецкие инициативы «Индустрия 4.0» способствуют интеграции генеративного искусственного интеллекта в интеллектуальные логистические системы, оптимизируя складские операции и управление запасами. В Великобритании проблемы логистики после Брексита привели к внедрению генеративного ИИ для оптимизации таможенного оформления и устойчивости цепочки поставок.

Инициативы «умного города» в ОАЭ стимулируют внедрение генеративного ИИ в логистику для интеллектуальные транспортные системы, управление дорожным движением и оптимизация городской логистики. Стратегическое расположение региона как центра трансграничной торговли обуславливает необходимость в генеративных решениях ИИ для оптимизации международных логистических операций и процессов таможенного оформления.

Генеративный ИИ на рынке логистики

Google Cloud и IBM доминируют в области генеративного искусственного интеллекта в логистической отрасли.удерживая долю рынка более 15%. Возможности Google Cloud в области искусственного интеллекта и машинного обучения, включая TensorFlow и AutoML, позволяют логистическим компаниям разрабатывать сложные генеративные модели искусственного интеллекта. Его облачная инфраструктура обеспечивает масштабируемость и гибкость, позволяя обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени для оптимизации логистики. Опыт Google в области анализа данных и аналитики на основе искусственного интеллекта помогает логистическим компаниям улучшить прозрачность цепочки поставок, прогнозирование спроса и оптимизацию маршрутов.

Предложения IBM в области искусственного интеллекта, такие как Watson AI и IBM Cloud Pak for Data предоставляет расширенные возможности генеративного искусственного интеллекта, специально разработанные для логистической отрасли. Ее решения на основе искусственного интеллекта позволяют осуществлять прогнозную аналитику, обнаружение аномалий и интеллектуальное принятие решений в логистических процессах. Опыт IBM в области гибридных облачных и периферийных вычислений облегчает развертывание искусственного интеллекта в распределенных логистических сетях, обеспечивая низкую задержку и конфиденциальность данных.

Генеративный искусственный интеллект в компании на рынке логистики

Основные действующие игроки в сфере генеративного искусственного интеллекта в логистической отрасли используются

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

Генеративный искусственный интеллект в сфере логистики Новости

• В январе 2024 года IBM представила «LogiGen AI», новое генеративное решение искусственного интеллекта, специально разработанное для логистической и транспортной отраслей. Это решение включает в себя оптимизацию маршрутов на основе искусственного интеллекта, прогнозирование спроса и возможности обнаружения аномалий, что позволяет логистическим компаниям повысить операционную эффективность и удовлетворенность клиентов.
   
• В декабре 2023 года UPS внедрила генеративные алгоритмы искусственного интеллекта в ее логистическая сеть, известная как «UPS AI Logistics Engine», оптимизировать сортировку посылок и маршруты доставки. Этот подход, основанный на искусственном интеллекте, повышает эффективность доставки, сокращает время транспортировки и сводит к минимуму воздействие на окружающую среду, что соответствует целям UPS в области устойчивого развития и ожиданиям клиентов.
   
• В июне 2023 года Microsoft запустила программу " ;Набор инструментов Azure AI Logistics Toolkit; генеративный набор инструментов искусственного интеллекта, специально разработанный для логистического сектора. Он предлагает готовые модели для оптимизации маршрутов, прогнозирования цепочки поставок и анализа рисков, что позволяет логистическим компаниям ускорить внедрение искусственного интеллекта и повысить эффективность работы за счет анализа данных.

Генераторный искусственный интеллект в Отчет об исследовании рынка логистики включает в себя подробный обзор отрасли с оценками и оценками. прогнозы по выручке (млрд долларов США) с 2021 по 2032 год,для следующих сегментов

Нажмите здесь, чтобы купить раздел этого отчета

Рынок по типу

• Вариационный автоэнкодер (VAE)
• Генеративно-состязательные сети (GAN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Длинная краткосрочная память (LSTM) сетях
• Другие

Рынок по компонентам

• Программное обеспечение
• Услуги

Рынок, по режиму развертывания

• Облако
• Локально

Рынок,По приложению

• Оптимизация маршрута
  • Вариационный автоэнкодер (VAE)
  • Генераторно-состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные Нейронные сети (RNN)
  • Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)
  • Другие
• Прогнозирование спроса
  < li>Вариационный автоэнкодер (VAE)
  • Генеративно-состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM)< /li>
  • Другое
• Управление складами и запасами
  • Вариационный автоэнкодер (VAE)
  • Генераторно-состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)
  • Другие
< li>Автоматизация цепочки поставок
• Вариационный автоэнкодер (VAE)
• Генераторно-состязательные сети (GAN)
• Рекуррентные нейронные сети (RNN)
• Длинные Сети с кратковременной памятью (LSTM)
• Другие
• Прогнозное обслуживание
  • Вариационный автоэнкодер (VAE)
  • Генеративно-состязательные сети (GAN)
  • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
  • Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)
  • Другие
  • Управление рисками
    • Вариационный автоэнкодер (VAE)
    • Генераторно-состязательные сети (GAN)
    • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
    • Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)
    • Другие
  • Индивидуальные логистические решения
    • Вариационный автоэнкодер (VAE) )
    • Генеративно-состязательные сети (GAN)
    • Рекуррентные нейронные сети (RNN)
    • Сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM)
    • Другое
  • Другое
    • Вариационный автоэнкодер (VAE)
    • Генераторно-состязательные сети (GAN)
    • Рекуррентные нейронные сети Сети (RNN)
    • Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM)
    • Другие

  Рынок, по конечному пользователю

  • Автомобильный транспорт
  • Железнодорожный транспорт
  • Авиационный
  • Доставка,и порты

  Вышеуказанная информация предоставлена ​​для следующих регионов и стран

  • Северная Америка
    • США
    • Канада
  • Европа
    • Великобритания
    • Германия
    • Франция
    • Италия
    li>
    • Испания
    • Россия
    • Скандинавские страны
    • Остальная Европа
  • Азиатско-Тихоокеанский регион < ul>
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
  li>
  • Остальные страны Азиатско-Тихоокеанского региона 
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• MEA
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • Остальные страны Ближнего Востока и Африки