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<div role="tabpanel" class="tab-pane fade-in active" id="overview"> <div> <h4>IA generativa en el mercado de logística: por tipo (autocodificador variacional (VAE), redes generativas adversas (GAN) ), redes neuronales recurrentes (RNN), redes de memoria a corto plazo (LSTM), por componente, por modelo de implementación, por aplicación, por pronóstico de usuario final 2024 - 2032</h4> </div> <div><h2 >Tamaño del mercado de IA generativa en logística</h2> <blockquote> El tamaño del mercado de IA generativa en logística se valoró en 864,3 millones de dólares en 2023 y se estima que registrará una CAGR de más de 33,2% entre 2024 y 2032. La IA generativa ayuda a optimizar las cadenas de suministro al predecir la demanda, identificar posibles interrupciones y sugerir rutas o soluciones alternativas, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. </blockquote> A obtenga tendencias clave del mercado   Descargue una muestra gratuita La automatización basada en IA en la gestión de almacenes, incluido el seguimiento de inventario, la utilización del espacio y el mantenimiento predictivo, agiliza las operaciones y mejora la precisión. Los algoritmos de IA generativa permiten una planificación y optimización de rutas más eficientes, reduciendo los tiempos de entrega y el consumo de combustible mediante el análisis de patrones de tráfico, condiciones climáticas y otras variables.   <table> <caption>Informe de mercado de IA generativa en logística Atributos</caption> <tbody> <tr> </tr> </tbody> <thead> </thead> <tbody> <tr> <th alcance="">Atributo del informe</th> <th alcance=" ">Detalles</th> </tr> </tbody> <tbody> <tr> <th alcance="">Año base</th> <td>2023</td> </tr> <tr> < thscope="">Tamaño del mercado de IA generativa en logística en 2023</th> <td>864,3 millones de dólares</td> </tr> <tr> <thscope="">Período de previsión</th> <td >2024-2032</td> </tr> <tr> <th alcance="">Período de pronóstico 2024-2032 CAGR</th> <td>33,2%</td> </tr> <tr> <th Scope="">032 Proyección de valor</th> <td>USD 10,9 mil millones</td> </tr> <tr> <th Scope="">Datos históricos para</th> <td>2021-2023< /td> </tr> <tr> <th alcance="">No. de páginas</th> <td>270</td> </tr> <tr> <thscope="">Tablas, gráficos y amp; Cifras</th> <td>350</td> </tr> <tr> <thscope="">Segmentos cubiertos</th> <td>Tipo, componente, modelo de implementación, aplicación,Usuario final</td> </tr> <tr> <thscope="">Impulsores de crecimiento</th> <td> <ul> <li>Optimización de la cadena de suministro y planificación de rutas</li> <li>Aumento de la demanda para la gestión de almacenes</li> <li>Precisión en la previsión de la demanda</li> <li>Lograr eficiencia de costes</li> </ul> </td> </tr> <tr> <thscope=""> Errores y dificultades Desafíos</th> <td> <ul> <li>Calidad y disponibilidad de los datos</li> <li>Complejidad en la integración</li> </ul> </td> </tr> </tbody> <tbody > </tbody> </table> ¿Cuáles son las oportunidades de crecimiento en este mercado? Descargar muestra gratuita Avanzado <a href="" >El análisis predictivo</a> impulsado por <a href="">IA generativa</a> proporciona pronósticos de demanda más precisos, lo que ayuda a las empresas de logística a gestionar el inventario, reducir el desperdicio y mejorar rentabilidad general. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA mejoran el servicio al cliente al proporcionar actualizaciones en tiempo real, atender consultas y resolver problemas con prontitud. Por ejemplo, en febrero de 2024, IBM lanzó Maximo MRO Inventory Optimization, una innovadora herramienta impulsada por inteligencia artificial destinada a optimizar la gestión de inventario. Al analizar datos históricos y utilizar análisis predictivos, esta solución ayuda a las empresas a gestionar los niveles de inventario de manera más eficiente, reduciendo el excedente de existencias y mejorando el rendimiento financiero. Una limitación importante es la disponibilidad de datos de calidad. La IA generativa depende en gran medida de datos completos y de alta calidad para realizar predicciones y tomar decisiones precisas. Los datos inconsistentes, incompletos o sesgados pueden conducir a resultados subóptimos. La IA generativa puede perpetuar o amplificar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que lleva a resultados injustos o poco éticos. Es fundamental abordar estos sesgos y garantizar prácticas éticas de IA. La integración de la IA generativa en los sistemas logísticos puede ser compleja. Muchas empresas de logística utilizan sistemas heredados que pueden no integrarse perfectamente con las nuevas tecnologías de inteligencia artificial. Actualizar o reemplazar estos sistemas puede resultar costoso y llevar mucho tiempo. La implementación de la IA generativa requiere conocimientos y habilidades especializados. Capacitar a la fuerza laboral para utilizar y administrar eficazmente los sistemas de IA puede ser un desafío y una inversión importantes. <h2>IA generativa en las tendencias del mercado de logística</h2> La IA generativa en la industria de la logística está siendo testigo de una tendencia notable con la aparición de soluciones innovadoras por parte de diversos actores de la industria. Estas empresas innovadoras están remodelando el panorama de la IA generativa en la logística al aprovechar asociaciones con actores establecidos para ofrecer soluciones únicas y personalizadas.La IA generativa se utiliza cada vez más para predecir la demanda con mayor precisión. Al analizar grandes conjuntos de datos, los modelos de IA pueden pronosticar las tendencias de la demanda, lo que permite a las empresas de logística optimizar la gestión de inventario y reducir tanto el exceso como el desabastecimiento. La IA generativa está transformando la optimización de rutas al procesar datos en tiempo real sobre el tráfico, el clima, y horarios de entrega. Esto permite a los proveedores de logística identificar las rutas más eficientes, reduciendo el consumo de combustible y los tiempos de entrega. La automatización impulsada por la IA en los almacenes es una tendencia creciente, y la IA generativa permite operaciones robóticas más sofisticadas. Esto incluye tareas como clasificar, empaquetar e incluso gestionar devoluciones, mejorando la eficiencia operativa y reduciendo los costos laborales. Se está aprovechando la IA generativa para ofrecer servicios más personalizados a los clientes. Esto incluye proporcionar información de seguimiento en tiempo real, opciones de entrega personalizadas y comunicación proactiva sobre el estado del envío, mejorando así la satisfacción del cliente. Por ejemplo, en febrero de 2024, Maersk, un actor en la industria de buques portacontenedores, probó modelos de IA generativa para la previsión de la demanda, con el objetivo de aumentar la precisión de las predicciones y permitir la planificación de la capacidad. <h2>IA generativa en el análisis del mercado logístico</h2> Obtenga más información sobre los segmentos clave que dan forma a este mercado  Descargar muestra gratuita Según el tipo, el mercado se divide en codificadores variacionales (VAE), redes generativas adversas (GAN), redes neuronales recurrentes (RNN) y largas y cortas. -Redes de memoria a término (LSTM), y otras. Se espera que el segmento VAE posea más del 30% de la cuota de mercado para 2032. Los VAE pueden optimizar la asignación de recursos generando datos sintéticos para entrenar modelos logísticos, lo que reduce la necesidad de datos extensos del mundo real. Las anomalías en las operaciones logísticas se pueden detectar aprendiendo la distribución de los datos normales y señalando las desviaciones de los mismos. Los VAE pueden simular varios escenarios de riesgo en la logística, lo que permite a las empresas prepararse mejor y mitigar riesgos como las interrupciones en el suministro. cadenas o eventos inesperados. Los VAE pueden pronosticar las demandas en logística ayudando en la gestión de inventario y operaciones eficientes de la cadena de suministro. Los VAE pueden optimizar los algoritmos de optimización de rutas, lo que genera ahorros de costos y tiempos de entrega más rápidos. Obtenga más información sobre los segmentos clave que dan forma a este mercado  Descargue una muestra gratuita Según el modo de implementación, la IA generativa en el mercado de logística se clasifica en nube y local. En 2023, el segmento de la nube poseía más del 57,5% de la cuota de mercado. La implementación de la nube permite una infraestructura escalable, lo que permite a las empresas de logística manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, lo cual es crucial para los modelos de IA generativa. Las soluciones basadas en la nube suelen ofrecer modelos de pago por uso,reducir los costos iniciales para las empresas de logística y hacer que la adopción de la IA sea más accesible. La implementación de la nube brinda flexibilidad para experimentar con diferentes modelos y algoritmos de IA, lo que permite a las empresas de logística adaptarse rápidamente a la dinámica cambiante del mercado. Se puede acceder a las soluciones de IA basadas en la nube desde cualquier lugar con una conexión a Internet, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real y la colaboración a través de redes logísticas distribuidas. ¿Busca datos específicos de la región?   ;Descargar muestra gratuita América del Norte dominó la IA generativa en el mercado de la logística, generando más de 274 millones de dólares en ingresos en 2023. La infraestructura de TI desarrollada en América del Norte respalda la implementación de modelos complejos de IA generativa en la logística. , permitiendo la toma de decisiones y la optimización en tiempo real. Las estrictas normas de seguridad y privacidad de datos impulsan la adopción de soluciones de IA generativa que garantizan el cumplimiento en las operaciones logísticas. El floreciente sector del comercio electrónico en América del Norte alimenta la demanda de soluciones logísticas impulsadas por IA, incluida la IA generativa para la gestión de inventario y la optimización de la entrega de última milla. La región de Asia Pacífico, que incluye países como Japón, China y la India se están convirtiendo lentamente en centros de IA generativa en la industria logística, impulsadas por el crecimiento económico y el aumento de los ingresos disponibles. China y Japón lideran la inversión en IA, impulsando innovaciones en IA generativa para la logística, como la optimización de rutas impulsada por IA y el mantenimiento predictivo. El diverso panorama de la cadena de suministro de la India estimula la adopción de IA generativa para optimizar los procesos logísticos, mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y mitigar los riesgos. Asia Pacífico adopta tecnologías emergentes, como blockchain e IoT, integrándolas con IA generativa para crear soluciones logísticas sólidas para mejorar la eficiencia y ahorrar costos. El enfoque de Europa en la sostenibilidad impulsa el desarrollo de la IA. Soluciones logísticas impulsadas, incluida la IA generativa para la planificación de rutas ecológicas y la reducción de emisiones. Las iniciativas de Industria 4.0 de Alemania impulsan la integración de la IA generativa en sistemas de logística inteligentes, optimizando las operaciones de almacén y la gestión de inventario. En el Reino Unido, los desafíos logísticos posteriores al Brexit impulsan la adopción de IA generativa para la optimización del despacho de aduanas y la resiliencia de la cadena de suministro. Las iniciativas de ciudades inteligentes de los EAU impulsan la adopción de IA generativa en la logística para sistemas inteligentes de transporte, gestión del tráfico y optimización de la logística urbana. La ubicación estratégica de la región como centro para el comercio transfronterizo impulsa la necesidad de soluciones de IA generativa para optimizar las operaciones logísticas internacionales y los procesos de despacho de aduanas. <h2>IA generativa en la cuota de mercado de la logística</h2> Google Cloud e IBM dominan la IA generativa en la industria logística,manteniendo una cuota de mercado superior al 15%. Las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Google Cloud, incluidos TensorFlow y AutoML, permiten a las empresas de logística desarrollar modelos sofisticados de inteligencia artificial generativa. Su infraestructura en la nube proporciona escalabilidad y agilidad, lo que permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real para la optimización logística. La experiencia de Google en análisis de datos y conocimientos basados en IA ayuda a las empresas de logística a mejorar la visibilidad de la cadena de suministro, la previsión de la demanda y la optimización de rutas. Las ofertas de IA de IBM, como Watson AI y IBM Cloud Pak for Data proporciona capacidades avanzadas de IA generativa adaptadas a la industria de la logística. Sus soluciones impulsadas por IA permiten análisis predictivos, detección de anomalías y toma de decisiones inteligente en procesos logísticos. La experiencia de IBM en nube híbrida y computación de borde facilita la implementación de IA en redes logísticas distribuidas, garantizando baja latencia y privacidad de datos. <h2>IA generativa en la empresa del mercado logístico</h2> Principales actores que operan en la IA generativa en la industria logística se encuentran <ul> <li>Blue Yonder</li> <li>CH Robinson</li> <li>FedEx Corp</li> <li>Google Cloud</li > <li>International Business Machines (IBM)</li> <li>Microsoft</li> <li>PackageX</li> <li>Salesforce</li> </ul> <h2>IA generativa en la industria logística Noticias</h2> <ul> <li>En enero de 2024, IBM presentó "LogiGen AI" una nueva solución de IA generativa diseñada específicamente para las industrias de logística y transporte. Esta solución incorpora capacidades de optimización de rutas, previsión de demanda y detección de anomalías impulsadas por IA, lo que permite a las empresas de logística mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.</li> <li>En diciembre de 2023, UPS implementó algoritmos generativos de IA en su red logística, conocidos como "motor logístico UPS AI", para optimizar la clasificación de paquetes y las rutas de entrega. Este enfoque impulsado por la IA mejora la eficiencia de las entregas, reduce los tiempos de tránsito y minimiza el impacto ambiental, alineándose con los objetivos de sostenibilidad de UPS y las expectativas de los clientes.</li> <li>En junio de 2023, Microsoft lanzó el "Azure AI Logistics Toolkit". , " un conjunto de herramientas de IA generativa diseñado para el sector logístico. Ofrece modelos prediseñados para optimización de rutas, previsión de la cadena de suministro y análisis de riesgos, lo que permite a las empresas de logística acelerar la adopción de la IA e impulsar la excelencia operativa a través de conocimientos basados en datos.</li> </ul> <h3>La IA generativa en El informe de investigación de mercado de logística incluye una cobertura en profundidad de la industria con estimaciones y estimaciones. previsiones en términos de ingresos (miles de millones de dólares) de 2021 a 2032,para los siguientes segmentos</h3> Haga clic aquí para ir a la sección Comprar de este informe Mercado, por tipo <ul > <li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes generativas adversas (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Memoria larga a corto plazo (LSTM) redes</li> <li>Otros</li> </ul> Mercado, por componente <ul> <li>Software</li> <li>Servicios </li> </ul> Mercado, por modo de implementación <ul> <li>Nube</li> <li>On-premises</li> </ ul> Mercado,Por aplicación <ul> <li>Optimización de ruta <ul> <li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes adversas generativas (GAN)</li> <li>Recurrente Redes neuronales (RNN)</li> <li>Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otras</li> </ul> </li> <li>Previsión de la demanda <ul> < li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes generativas adversas (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM)< /li> <li>Otros</li> </ul> </li> <li>Gestión de almacenes e inventarios <ul> <li>Autocodificador variacional (VAE)</li> <li>Redes generativas adversarias (GAN) </li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otras</li> </ul> </li> < li>Automatización de la cadena de suministro <ul> <li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes adversas generativas (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Larga Redes de memoria a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otros</li> </ul> </li> <li>Mantenimiento predictivo <ul> <li>Autocodificador variacional (VAE)</li> <li >Redes generativas adversarias (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Redes de memoria a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otras</li> </ ul> </li> <li>Gestión de riesgos <ul> <li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes adversas generativas (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</ li> <li>Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otros</li> </ul> </li> <li>Soluciones logísticas personalizadas <ul> <li>Codificador automático variacional (VAE) )</li> <li>Redes generativas adversas (GAN)</li> <li>Redes neuronales recurrentes (RNN)</li> <li>Redes de memoria a corto plazo (LSTM)</li> <li> Otros</li> </ul> </li> <li>Otros <ul> <li>Codificador automático variacional (VAE)</li> <li>Redes adversas generativas (GAN)</li> <li>Neural recurrente Redes (RNN)</li> <li>Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM)</li> <li>Otras</li> </ul> </li> </ul> Mercado, por usuario final <ul> <li>Transporte por carretera</li> <li>Transporte ferroviario</li> <li>Aviación</li> <li>Envío,y puertos</li> </ul> La información anterior se proporciona para las siguientes regiones y países <ul> <li>América del Norte <ul> <li>EE.UU.</li> <li> Canadá</li> </ul> </li> <li>Europa <ul> <li>Reino Unido</li> <li>Alemania</li> <li>Francia</li> <li>Italia</ li> <li>España</li> <li>Rusia</li> <li>Nórdicos</li> <li>Resto de Europa</li> </ul> </li> <li>Asia Pacífico < ul> <li>China</li> <li>India</li> <li>Japón</li> <li>Corea del Sur</li> <li>ANZ</li> <li>Sudeste Asiático</ li> <li>Resto de Asia Pacífico</li> </ul> </li> <li>América Latina <ul> <li>Brasil</li> <li>México</li> <li>Argentina </li> <li>Resto de América Latina</li> </ul> </li> <li>MEA <ul> <li>EAU</li> <li>Arabia Saudita</li> <li> Sudáfrica</li> <li>Resto de MEA</li> </ul> </li> </ul>   <! -- deshabilitar el inicio del elemento de inspección -->   </div> </div> <div role="tabpanel" class="tab-pane fade" id="tableofcontents"> <div> <h4>Tabla de contenido</h4> </div> <div> <h5 class="p">Contenido del informe Capítulo 1   Metodología y análisis Alcance 1.1   Diseño de la investigación 1.1.1    Enfoque de investigación 1.1.2    Métodos de recopilación de datos 1.2   Estimaciones y cálculos base 1.2.1    Cálculo del año base 1.2.2    Tendencias clave para las estimaciones de mercado 1.3   Modelo de pronóstico 1.4   Investigación primaria y validación 1.4.1    Fuentes primarias 1.4.2    Fuentes de minería de datos 1.5 Definiciones de mercado Capítulo 2 Resumen ejecutivo 2.1 Sinopsis de Industry 3600, 2021-2032 Capítulo 3 Perspectivas de la industria 3.1 Análisis del ecosistema de la industria 3.2   Panorama de proveedores 3.2.1    Proveedores de seguros 3.2.2    Canales de distribución 3.2.3    Usuarios finales 3.3   Análisis del margen de beneficio 3.4   Tecnología y Panorama de la innovación 3.5   Análisis de patentes 3.6   Noticias y noticias clave iniciativas 3.7   Panorama regulatorio 3.8   Fuerzas de impacto 3.8.1   Impulsores de crecimiento 3.8.1.1   Optimización de la cadena de suministro y planificación de rutas 3.8.1.2   Aumento de la demanda de gestión de almacenes 3.8.1.3 Precisión en la previsión de la demanda 3.8.1.4 Lograr eficiencia en costes 3.9 Errores y dificultades de la industria desafíos 3.9.1.1   Calidad y disponibilidad de datos 3.9.1.2   Complejidad en la integración 3.10    Análisis de potencial de crecimiento 3.11   Análisis de Porter 3.12   Análisis PESTEL Capítulo 4 Panorama competitivo, 2023 4.1 Introducción 4.2 Análisis de la participación de mercado de la empresa 4.3   Matriz de posicionamiento competitivo 4.4   Matriz de perspectiva estratégica Capítulo 5    Estimaciones de mercado y Pronóstico, por tipo, 2021-2032 ($Bn) 5.1   Tendencias clave 5.2   Codificador automático variacional (VAE ) 5.3   Redes generativas de confrontación (GAN) 5.4 Redes neuronales recurrentes (RNN) 5,5 Redes de memoria a corto plazo (LSTM) 5,6 Otros Capítulo 6 Estimación y análisis del mercado Previsión, por componente, 2021-2032 (miles de millones de dólares) 6.1 Tendencias clave 6.2 Software 6.3 Servicios Capítulo 7 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por modo de implementación, 2021-2032 ($Bn) 7.1   Tendencias clave 7.2   Nube 7.3   local Capítulo 8   Estimaciones de mercado y Previsión, por aplicación, 2021-2032 (miles de millones de dólares) 8.1 Tendencias clave 8.2 Optimización de rutas 8.2.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.2.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.2.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.2.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.2.5    Otros 8.3   Previsión de la demanda 8.3.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.3.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.3.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.3.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.3.5    Otros 8.4   Gestión de almacenes e inventarios 8.4.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.4.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.4.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.4.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.4.5    Otros 8.5   Automatización de la cadena de suministro 8.5.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.5.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.5.3    Redes Neuronales Recurrentes (RNN) 8.5.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.5.5    Otros 8.6   Mantenimiento predictivo 8.6.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.6.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.6.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.6.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.6.5    Otros 8.7   Gestión de riesgos 8.7.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.7.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.7.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.7.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.7.5    Otros 8.8   Soluciones logísticas personalizadas 8.8.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.8.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.8.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.8.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.8.5    Otros 8.9   Otros 8.9.1    Autocodificador variacional (VAE) 8.9.2    Redes generativas adversarias (GAN) 8.9.3    Redes neuronales recurrentes (RNN) 8.9.4    Redes de memoria larga a corto plazo (LSTM) 8.9.5    Otros Capítulo 9 Estimaciones y estimaciones de mercado Previsión, por usuario final, 2021-2032 (miles de millones de dólares) 9.1 Tendencias clave 9.2 Transporte por carretera 9.3 Transporte Ferroviario 9.4 Aviación 9.5 Transporte Marítimo y Puertos Capítulo 10 Estimaciones y estimaciones de mercado Pronóstico, por región, 2021-2032 (miles de millones de dólares) 10.1 Tendencias clave 10.2 América del Norte 10.2.1   EE.UU. 10.2.2 Canadá 10.3 Europa 10.3.1 Reino Unido 10.3.2 ; Alemania 10.3.3   Francia 10.3.4   Italia 10.3.5    ;España 10.3.6   Rusia 10.3.7   Nórdicos 10.3.8   Resto de Europa 10.4   Asia Pacífico 10.4.1   China 10.4.2   India 10.4.3   Japón 10.4.4   Corea del Sur 10.4.5   ANZ 10.4.6   Sudeste Asiático 10.4.7   Resto de Asia Pacífico 10.5   Latín América 10.5.1   Brasil 10.5.2   México 10.5.3   Argentina 10.5.4   Resto de América Latina 10.6   MEA 10.6.1   Sudáfrica 10.6.2   Arabia Saudita 10.6.3   EAU 10.6.4   Resto de MEA Capítulo 11 Perfiles de empresas 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    PaqueteX 11.11    Salesforce 11.12    SAP SE 11.13    Schneider Electric 11.14    UPS (United Parcel Services) 11.15    Pila de xenón 11.16    XPO Logística         </h5> </div> </div> <div role="tabpanel " class="desvanecimiento del panel de pestañas" id="tableoffigure"> <div></div> <div> <h5 class="p"><ul> <li>Azul allá</li> <li>CH Robinson </li> <li>FedEx Corp</li> <li>Google Cloud</li> <li>International Business Machines (IBM)</li> <li>Microsoft</li> <li>PackageX</li > <li>Salesforce</li> </ul> </h5><h2></h2> </div> </div>

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