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市场调查报告书
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物流市场中的生成式人工智慧、机会、成长动力、产业趋势分析与预测，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个工作天内

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简介目录

物流中的生成式人工智慧从 2024 年到 2032 年的复合年增长率将超过 33.2%，这主要是由永续发展倡议的兴起所推动的。

最近，人工智慧在很大程度上被用来创造更永续的物流实践，例如优化路线以减少燃料消耗和排放。人工智慧与机器人技术的整合也提高了自动化仓库操作（包括分类、包装和运输）的生产率并减少了体力劳动。对人工智慧技术的不断增长的投资，以及物流公司和人工智慧公司之间开发创新解决方案的策略合作伙伴关係，将推动市场成长。例如，2024 年 5 月，英国政府发放了 180 万英镑资金，协助中小企业利用人工智慧实现货运脱碳。

物流行业的生成式人工智慧分为类型、组件、部署模型、应用程式、最终用户和区域。

透过部署模型，到 2032 年，本地部署领域的产业价值可能会实现利润丰厚的成长。这些解决方案进一步提供了对敏感资料的更好控制，以确保专有资讯和客户资料保持安全并符合严格的资料保护法规。

在应用方面，风险管理领域的生成式人工智慧物流市场资料将在2024年至2032年实现记录性扩张。灾害和市场风险。识别和减轻对物流系统和资料的潜在网路威胁的日益普及也将有利于细分市场的成长。

由于透过预测需求同时管理库存和路线来优化供应链营运的需求不断增长，欧洲生成式人工智慧在物流行业的份额将在 2032 年之前扩大。生成式人工智慧正在帮助该地区的物流公司优化运营，以限制环境影响，例如最大限度地减少空运行。这符合欧盟严格的环境法规和永续发展目标，为整个非洲大陆的绿色物流实践做出贡献。

目录

第 1 章：方法与范围

第 2 章：执行摘要

第 3 章：产业洞察

  • 产业生态系统分析
  • 供应商格局
    • 保险提供者
    • 分销管道
    • 最终用户
  • 利润率分析
  • 技术与创新格局
  • 专利分析
  • 重要新闻和倡议
  • 监管环境
  • 衝击力
    • 成长动力
      • 供应炼和路线规划优化
      • 仓库管理需求增加
      • 需求预测的准确性
      • 实现成本效益
  • 产业陷阱与挑战
      • 数据品质和可用性
      • 整合的复杂性
  • 成长潜力分析
  • 波特的分析
  • PESTEL分析

第 4 章：竞争格局

  • 介绍
  • 公司市占率分析
  • 竞争定位矩阵
  • 战略展望矩阵

第 5 章：市场估计与预测：按类型，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 变分自动编码器 (VAE)
  • 生成对抗网路（GAN）
  • 循环神经网路 (RNN)
  • 长短期记忆 (LSTM) 网络
  • 其他的

第 6 章：市场估计与预测：按组成部分，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 软体
  • 服务

第 7 章：市场估计与预测：按部署模式，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 云
  • 本地

第 8 章：市场估计与预测：按应用划分，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 路线优化
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 需求预测
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 仓库和库存管理
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 供应链自动化
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 预测性维护
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 风险管理
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 客製化物流解决方案
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的
  • 其他的
    • 变分自动编码器 (VAE)
    • 生成对抗网路（GAN）
    • 循环神经网路 (RNN)
    • 长短期记忆 (LSTM) 网络
    • 其他的

第 9 章：市场估计与预测：按最终用户划分，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 公路运输
  • 铁路运输
  • 航空
  • 航运和港口

第 10 章：市场估计与预测：按地区划分，2021-2032 年

  • 主要趋势
  • 北美洲
    • 我们
    • 加拿大
  • 欧洲
    • 英国
    • 德国
    • 法国
    • 义大利
    • 西班牙
    • 俄罗斯
    • 北欧人
    • 欧洲其他地区
  • 亚太地区
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 韩国
    • 澳新银行
    • 东南亚
    • 亚太地区其他地区
  • 拉丁美洲
    • 巴西
    • 墨西哥
    • 阿根廷
    • 拉丁美洲其他地区
  • MEA
    • 南非
    • 沙乌地阿拉伯
    • 阿联酋
    • MEA 的其余部分

第 11 章：公司简介

  • 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
简介目录
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