查看購物車
  • Simplified Chinese
  • English
  • Japanese
封面
市場調查報告書
商品編碼
1544568

物流市場中的生成式人工智慧、機會、成長動力、產業趨勢分析與預測，2024-2032

Generative AI in Logistics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032
出版日期: | 出版商: Global Market Insights Inc. | 英文 270 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格
簡介目錄

物流中的生成式人工智慧從 2024 年到 2032 年的複合年成長率將超過 33.2%，這主要是由永續發展舉措的興起所推動的。

最近，人工智慧在很大程度上被用來創造更永續的物流實踐，例如最佳化路線以減少燃料消耗和排放。人工智慧與機器人技術的整合也提高了自動化倉庫操作（包括分類、包裝和運輸）的生產率並減少了體力勞動。對人工智慧技術的不斷成長的投資，以及物流公司和人工智慧公司之間開發創新解決方案的策略合作夥伴關係，將推動市場成長。例如，2024 年 5 月，英國政府發放了 180 萬英鎊資金，協助中小企業利用人工智慧實現貨運脫碳。

物流行業的生成式人工智慧分為類型、組件、部署模型、應用程式、最終用戶和區域。

透過部署模型，到 2032 年，本地部署領域的產業價值可能會實現利潤豐厚的成長。這些解決方案進一步提供了對敏感資料的更好控制，以確保專有資訊和客戶資料保持安全並符合嚴格的資料保護法規。

在應用方面，風險管理領域的生成式人工智慧物流市場資料將在2024年至2032年實現記錄性擴張。災害和市場風險。識別和減輕對物流系統和資料的潛在網路威脅的日益普及也將有利於細分市場的成長。

由於透過預測需求同時管理庫存和路線來最佳化供應鏈營運的需求不斷成長，歐洲生成式人工智慧在物流行業的佔有率將在 2032 年之前擴大。生成式人工智慧正在幫助該地區的物流公司最佳化營運，以限制環境影響，例如最大限度地減少空運行。這符合歐盟嚴格的環境法規和永續發展目標，為整個非洲大陸的綠色物流實踐做出貢獻。

目錄

第 1 章：方法與範圍

第 2 章：執行摘要

第 3 章：產業洞察

  • 產業生態系統分析
  • 供應商格局
    • 保險提供者
    • 分銷管道
    • 最終用戶
  • 利潤率分析
  • 技術與創新格局
  • 專利分析
  • 重要新聞和舉措
  • 監管環境
  • 衝擊力
    • 成長動力
      • 供應鍊和路線規劃最佳化
      • 倉庫管理需求增加
      • 需求預測的準確性
      • 實現成本效益
  • 產業陷阱與挑戰
      • 數據品質和可用性
      • 整合的複雜性
  • 成長潛力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL分析

第 4 章：競爭格局

  • 介紹
  • 公司市佔率分析
  • 競爭定位矩陣
  • 戰略展望矩陣

第 5 章：市場估計與預測：按類型，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 變分自動編碼器 (VAE)
  • 生成對抗網路（GAN）
  • 循環神經網路 (RNN)
  • 長短期記憶 (LSTM) 網路
  • 其他

第 6 章：市場估計與預測：按組成部分，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 軟體
  • 服務

第 7 章：市場估計與預測：按部署模式，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 雲
  • 本地

第 8 章：市場估計與預測：按應用分類，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 路線最佳化
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 需求預測
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 倉庫和庫存管理
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 供應鏈自動化
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 預測性維護
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 風險管理
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 客製化物流解決方案
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他
  • 其他
    • 變分自動編碼器 (VAE)
    • 生成對抗網路（GAN）
    • 循環神經網路 (RNN)
    • 長短期記憶 (LSTM) 網路
    • 其他

第 9 章：市場估計與預測：按最終用戶分類，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 公路運輸
  • 鐵路運輸
  • 航空
  • 航運和港口

第 10 章：市場估計與預測：按地區分類，2021-2032 年

  • 主要趨勢
  • 北美洲
    • 美國
    • 加拿大
  • 歐洲
    • 英國
    • 德國
    • 法國
    • 義大利
    • 西班牙
    • 俄羅斯
    • 北歐人
    • 歐洲其他地區
  • 亞太地區
    • 中國
    • 印度
    • 日本
    • 韓國
    • 澳新銀行
    • 東南亞
    • 亞太地區其他地區
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
    • 拉丁美洲其他地區
  • MEA
    • 南非
    • 沙烏地阿拉伯
    • 阿拉伯聯合大公國
    • MEA 的其餘部分

第 11 章：公司簡介

  • Blue Yonder
  • C.H. Robinson
  • DHL
  • FedEx Corp
  • Google Cloud
  • IBM
  • LeewayHertz
  • Microsoft
  • Nexocode
  • PackageX
  • Salesforce
  • SAP SE
  • Schneider Electric
  • UPS (United Parcel Services)
  • XenonStack
  • XPO Logistics
簡介目錄
Product Code: 10098

Generative AI in Logistics Market size will depict over 33.2% CAGR from 2024 to 2032, majorly propelled by the rise in sustainability initiatives.

Of late, AI is largely leveraged to create more sustainable logistics practices, such as optimizing routes to reduce fuel consumption and emissions. The integration of AI with robotics is also offering enhanced productivity and reduced manual labor in automating warehouse operations, including sorting, packing, and shipping. The growing investments in AI technologies along with the strategic partnerships between logistics companies and AI firms to develop innovative solutions will boost the market growth. For example, in May 2024, the U.K. Government released £1.8m in funding to assist SMEs in using AI to decarbonize freight.

The generative AI in logistics industry is segmented into type, component, deployment model, application, end user, and region.

By deployment model, the industry value from the on-premises segment may witness lucrative growth through 2032. On-premise generative AI solutions offer greater customization to meet specific organizational needs and integration with existing systems. These solutions further provide greater control over sensitive data for ensuring that proprietary information and customer data remain secure and compliant with stringent data protection regulations.

With respect to application, the generative AI in logistics market size from the risk management segment will record expansion from 2024 to 2032. Generative AI models analyze historical data and current conditions to predict potential risks, such as supply chain disruptions, natural disasters, and market fluctuations. The rising adoption for identifying and mitigating potential cyber threats to logistics systems and data will also favor segment growth.

Europe generative AI in logistics industry share will expand through 2032 led by the rising need to optimize supply chain operations by predicting the demand while managing inventory and routing. Generative AI is helping logistics companies in the region optimize their operations to limit environmental impacts, such as minimizing empty runs. This aligns with the European Union's stringent environmental regulations and sustainability targets for contributing to greener logistics practices across the continent.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimates
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021-2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Insurance providers
    • 3.2.2 Distribution channels
    • 3.2.3 End users
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology and innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news and initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Supply chain and route planning optimization
      • 3.8.1.2 Increased demand for warehouse management
      • 3.8.1.3 Accuracy in demand forecasting
      • 3.8.1.4 Achieving cost efficiency
  • 3.9 Industry pitfalls and challenges
      • 3.9.1.1 Data quality and availability
      • 3.9.1.2 Complexity in integration
  • 3.10 Growth potential analysis
  • 3.11 Porter's analysis
  • 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Type, 2021-2032 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Variational Autoencoder (VAE)
  • 5.3 Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 5.4 Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • 5.5 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
  • 5.6 Others

Chapter 6 Market Estimate and Forecast, By Component, 2021-2032 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Software
  • 6.3 Services

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Deployment Mode, 2021-2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Cloud
  • 7.3 On-premises

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021-2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Route optimization
    • 8.2.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.2.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.2.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.2.5 Others
  • 8.3 Demand forecasting
    • 8.3.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.3.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.3.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.3.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.3.5 Others
  • 8.4 Warehouse and inventory management
    • 8.4.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.4.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.4.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.4.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.4.5 Others
  • 8.5 Supply chain automation
    • 8.5.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.5.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.5.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.5.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.5.5 Others
  • 8.6 Predictive maintenance
    • 8.6.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.6.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.6.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.6.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.6.5 Others
  • 8.7 Risk management
    • 8.7.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.7.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.7.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.7.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.7.5 Others
  • 8.8 Customized logistics solutions
    • 8.8.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.8.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.8.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.8.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.8.5 Others
  • 8.9 Others
    • 8.9.1 Variational Autoencoder (VAE)
    • 8.9.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 8.9.3 Recurrent Neural Networks (RNNs)
    • 8.9.4 Long Short-Term Memory (LSTM) networks
    • 8.9.5 Others

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End User, 2021-2032 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 Road Transportation
  • 9.3 Railway Transport
  • 9.4 Aviation
  • 9.5 Shipping, and Ports

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021-2032 ($Bn)

  • 10.1 Key trends
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 U.S.
    • 10.2.2 Canada
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 UK
    • 10.3.2 Germany
    • 10.3.3 France
    • 10.3.4 Italy
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Russia
    • 10.3.7 Nordics
    • 10.3.8 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 China
    • 10.4.2 India
    • 10.4.3 Japan
    • 10.4.4 South Korea
    • 10.4.5 ANZ
    • 10.4.6 Southeast Asia
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 Latin America
    • 10.5.1 Brazil
    • 10.5.2 Mexico
    • 10.5.3 Argentina
    • 10.5.4 Rest of Latin America
  • 10.6 MEA
    • 10.6.1 South Africa
    • 10.6.2 Saudi Arabia
    • 10.6.3 UAE
    • 10.6.4 Rest of MEA

Chapter 11 Company Profiles

  • 11.1 Blue Yonder
  • 11.2 C.H. 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)
  • 11.15 XenonStack
  • 11.16 XPO Logistics