Marktforschungsbericht zum maschinellen Lernen in der Logistik: Nach Anwendung (Nachfrageprognose, Routenoptimierung, Bestandsverwaltung, Automatisierung der Lieferkette, vorausschauende Wartung), nach Bereitstellungstyp (Cloud, vor Ort, Hybrid), nach Endverbrauchsbranche (Einzelhandel, Fertigung, Transport und Lagerung, Lebensmittel und Getränke, Gesundheitswesen), nach Komponente (Software, Dienstleistungen, Plattform) und nach Region (Nordamerika, Europa, Südamerika, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika) – Prognose bis 2034.
Laut MRFR-Analyse wurde die Marktgröße für maschinelles Lernen in der Logistik auf 3,03 (Milliarden US-Dollar) geschätzt 2022. Die Branche des maschinellen Lernens in der Logistik wird voraussichtlich von 3,67 (Milliarden US-Dollar) im Jahr 2023 auf 20,8 (Milliarden US-Dollar) wachsen 2032. Die CAGR (Wachstumsrate) des Marktes für maschinelles Lernen in der Logistik wird im Prognosezeitraum (2024 – 2032) voraussichtlich bei etwa 21,24 % liegen.
Wichtige Trends des maschinellen Lernens im Logistikmarkt hervorgehoben p>
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik wird von mehreren Schlüsselfaktoren bestimmt. Die zunehmende Komplexität von Lieferketten und der Optimierungsbedarf veranlassen Unternehmen, Lösungen für maschinelles Lernen einzusetzen. Zu diesem Trend tragen auch eine höhere Effizienz, eine verbesserte Bedarfsprognose und die Möglichkeit zur effektiven Verwaltung großer Datenmengen bei. Darüber hinaus hat die wachsende Bedeutung der Echtzeit-Datenanalyse erheblichen Einfluss auf Logistikabläufe und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen und Verbraucherpräferenzen zu reagieren. Unternehmen suchen zunehmend nach Möglichkeiten, Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu steigern, was maschinelles Lernen erleichtern kann.
Die Möglichkeiten im Bereich der maschinellen Lernlogistik sind enorm und müssen noch vollständig erforscht werden oder gefangen genommen. Die prädiktive Analyse bietet erhebliche Chancen, da sie Unternehmen dabei helfen kann, Nachfrageverschiebungen zu antizipieren und die Bestandsverwaltung zu optimieren. Darüber hinaus bieten automatisierte Routing- und optimierte Liefersysteme eine Chance für eine verbesserte betriebliche Effizienz. Die Integration von maschinellem Lernen mit der Internet-of-Things-Technologie (IoT) ermöglicht eine bessere Nachverfolgung und Bestandsverwaltung und sorgt so für mehr Transparenz und Zuverlässigkeit im Logistikbetrieb. Unternehmen, die diese Technologien nutzen können, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und erhebliche Leistungsverbesserungen erzielen.
In jüngster Zeit zeigen Trends einen Aufwärtstrend bei der Einführung von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Logistikunternehmen investieren zunehmend in fortschrittliche Technologien, um Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. Der Aufstieg autonomer Fahrzeuge und Drohnen in der Zustellung nimmt ebenfalls immer mehr zu und zeigt, wie maschinelles Lernen die Transportmethoden verändert. Während Unternehmen versuchen, sich an die sich entwickelnde Logistiklandschaft anzupassen, gibt es einen wachsenden Trend zu kollaborativen Plattformen, die maschinelles Lernen für einen besseren Datenaustausch und eine bessere Integration über Lieferketten hinweg nutzen. Diese Entwicklungen läuten eine transformative Phase in der Logistik ein, in der traditionelle Praktiken durch intelligente Technologien ergänzt werden.
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung
Maschinelles Lernen in Logistikmarkttreibern
Erhöhte Effizienz und Kostensenkung
Die Branche des maschinellen Lernens im Logistikmarkt verzeichnet ein erhebliches Wachstum, das durch die Notwendigkeit einer verbesserten betrieblichen Effizienz und Kosten angetrieben wird Reduktion. Unternehmen in verschiedenen Sektoren, darunter Einzelhandel, Fertigung und Transport, sind einem intensiven Wettbewerb ausgesetzt, der sie dazu zwingt, nach innovativen Lösungen zu suchen, um an der Spitze zu bleiben. Mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen können Logistikunternehmen ihre Lieferketten optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagen, die Routenplanung verbessern und Verzögerungen minimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit können Algorithmen für maschinelles Lernen Ineffizienzen erkennen und umsetzbare Erkenntnisse empfehlen, wodurch die Betriebskosten erheblich gesenkt werden.
Predictive Analytics kann beispielsweise Nachfrageschwankungen vorhersagen und Lagerbestände entsprechend anpassen, um so Fehlbestände und Überbestände zu minimieren. Darüber hinaus trägt der Einsatz maschineller Lernlösungen dazu bei, menschliches Versagen zu reduzieren und dadurch die Gesamtgenauigkeit und Zuverlässigkeit im Logistikbetrieb zu verbessern. Unternehmen, die maschinelles Lernen nutzen, können auch fundierte Entscheidungen in Bezug auf Personal- und Ressourcenzuweisung treffen und so die Produktivität weiter steigern. Während sich der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik weiterentwickelt, wird es immer deutlicher, dass Unternehmen, die maschinelles Lernen nutzen, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen werden, der sich in einer sich schnell verändernden Marktlandschaft in einer verbesserten Rentabilität und nachhaltigem Wachstum niederschlägt.
Fortschritte in der Technologie
Technologische Fortschritte sind ein weiterer wichtiger Treiber für das Wachstum der Marktbranche für maschinelles Lernen in der Logistik. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Algorithmen, Software und Rechenleistung sind Logistikunternehmen nun in der Lage, ausgefeilte Techniken des maschinellen Lernens zu nutzen, um komplexe logistische Herausforderungen zu lösen. Dieser Fortschritt ermöglicht bessere Datenverarbeitungsfunktionen und führt zu einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit. Mit zunehmender Reife der Technologien für maschinelles Lernen bieten sie innovative Lösungen an, die sich mit traditionellen Logistikherausforderungen befassen, wie z. B. Echtzeitverfolgung, Bedarfsprognose und Optimierung des Kundenservice. Unternehmen, die in moderne Technologien investieren, sind häufig besser in der Lage, Lieferketten effektiv zu verwalten und ihren Kunden ein nahtloses Erlebnis zu bieten.
Wachsende Betonung der Datenanalyse
Der Schwerpunkt auf Datenanalysen im Logistiksektor nimmt rapide zu und trägt erheblich zum Wachstum der Maschine bei Lernen in der Logistikmarktbranche. Unternehmen erkennen den Wert von Daten als entscheidenden Vermögenswert für Geschäftsentscheidungen. Da immer mehr Unternehmen damit beginnen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu analysieren, wird zunehmend erkannt, wie wichtig maschinelles Lernen für die Interpretation dieser Daten ist. Die Fähigkeit, umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen, ermöglicht es Logistikdienstleistern, ihre Abläufe zu optimieren, den Kundenservice zu verbessern und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Die Integration von maschinellem Lernen in die Datenanalyse ermöglicht es Logistikunternehmen, Trends vorherzusagen und ihre Serviceangebote zu verbessern, was letztendlich zu einer strategischeren Planung und Ausführung führt.
Einblicke in das Marktsegment „Maschinelles Lernen in der Logistik“
Einblicke in maschinelles Lernen in der Logistikmarktanwendung
Im Jahr 2023 wird der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik auf 3,67 Milliarden US-Dollar geschätzt, was ein wachsendes Interesse daran zeigt Einsatz maschineller Lerntechnologien in verschiedenen Anwendungen. Jedes Segment innerhalb der breiteren Anwendungskategorie spielt eine entscheidende Rolle bei der Neugestaltung der betrieblichen Effizienz. Die Nachfrageprognose im Wert von 0,755 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 ist von entscheidender Bedeutung, da sie es Unternehmen ermöglicht, die Kundennachfrage genau vorherzusagen, optimale Lagerbestände sicherzustellen und das Risiko von Fehlbeständen oder Überbeständen zu mindern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Direkt dahinter folgt Route Optimization mit einer Bewertung von 0,698 Milliarden US-Dollar. Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Liefereffizienz, der Senkung der Transportkosten und der Steigerung der Kundenzufriedenheit durch die Sicherstellung pünktlicher Lieferungen.
Die wachsende Bedeutung dieses Segments wird durch die steigende E-Commerce-Nachfrage und den Bedarf an zeitnahen Lieferlösungen auf der letzten Meile vorangetrieben. Das Bestandsmanagement beläuft sich auf 0,599 Milliarden US-Dollar und zielt darauf ab, Lager durch bessere Transparenz und Kontrolle zu rationalisieren Aktie. Eine effektive Bestandsverwaltung führt zu einer besseren Kapitalausnutzung und einer Minimierung der Lagerkosten. Supply Chain Automation, ein Sektor mit einem Wert von 0,862 Milliarden US-Dollar, verkörpert den Trend zur Automatisierung von Logistikprozessen, zur Erhöhung der Geschwindigkeit und zur Reduzierung menschlicher Fehler. Dieser Bereich gewinnt an Bedeutung, da Unternehmen in einem hart umkämpften Umfeld nach reibungslosen Abläufen streben.
Schließlich ist die vorausschauende Wartung mit einem Wert von 0,755 Milliarden US-Dollar von entscheidender Bedeutung für die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Verlängerung des Lebenszyklus von Logistikgeräten, indem der Wartungsbedarf vorhergesehen wird, bevor er zu kostspieligen Ausfällen führt. Jedes dieser Segmente trägt dazu bei sich entwickelnde Landschaft, die durch erhöhte betriebliche Effizienz und Kosteneffizienz gekennzeichnet ist und den allgemeinen Wachstumskurs des Marktes widerspiegelt. Da Anwendungen des maschinellen Lernens die Logistikpraktiken verändern, wird der erwartete Marktwert bis 2032 20,8 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben durch Innovation und den dringenden Bedarf an verbesserten Logistiklösungen in einem sich schnell verändernden Marktumfeld. Das robuste Wachstum in diesen Segmenten verdeutlicht sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen, denen sich die Implementierung fortschrittlicher Technologien in der Logistikbranche gegenübersieht.
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung
Einblicke in maschinelles Lernen im Logistikmarkt und Bereitstellungstypen p>
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik, der im Jahr 2023 auf 3,67 Milliarden US-Dollar geschätzt wird, weist eine dynamische Landschaft auf Segment „Bereitstellungstyp“, das Cloud-, On-Premises- und Hybridlösungen umfasst. Da Unternehmen zunehmend Wert auf Effizienz im Supply Chain Management legen, sind Cloud-basierte Bereitstellungen von zentraler Bedeutung geworden, da sie Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, die für datengesteuerte Logistikabläufe von entscheidender Bedeutung sind. Auch On-Premise-Lösungen sind von Bedeutung und attraktiv für Unternehmen, die Datensicherheit und Kontrolle innerhalb ihrer Infrastruktur priorisieren. Hybridmodelle kombinieren die Vorteile von Cloud- und On-Premise-Bereitstellungen und ermöglichen es Unternehmen, die Vorteile beider Ansätze entsprechend ihren individuellen Anforderungen zu nutzen.
Diese Bereitstellungstypen spiegeln die breiteren Trends im Markt für maschinelles Lernen in der Logistik wider, wo das schnelle Marktwachstum durch die Nachfrage nach kostengünstigen Logistiklösungen, verbesserter betrieblicher Effizienz und verbesserten Entscheidungen in Echtzeit vorangetrieben wird. Fähigkeiten herstellen. Mit der Weiterentwicklung des Marktes ergeben sich Möglichkeiten für innovative Technologien, die maschinelles Lernen weiter in die Technik integrierenLogistikprozesse im Einklang mit dem wachsenden Trend der digitalen Transformation in der Branche. Mit robusten Marktdaten für maschinelles Lernen in der Logistik, die diese Dynamik verdeutlichen, können Stakeholder ihren Ansatz in diesem schnell wachsenden Markt besser strategisch gestalten.
Einblicke in maschinelles Lernen im Logistikmarkt und in die Endverbrauchsbranche < /p>
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik steht vor einem deutlichen Wachstum, wobei die Gesamtmarktbewertung 2017 3,67 Milliarden US-Dollar erreicht 2023 und voraussichtlich bis 2032 deutlich voranschreiten. Die Endverbrauchsindustrie spielt in diesem Markt eine entscheidende Rolle, da maschinelle Lerntechnologien branchenübergreifend eine höhere Effizienz und Vorhersagefähigkeiten ermöglichen. Im Einzelhandel führen ein verbessertes Lieferkettenmanagement und Kundenverhaltensanalysen zu betrieblichen Verbesserungen. Der Fertigungssektor profitiert von optimierten Produktionsplänen und vorausschauenden Wartungstechniken, die eine effektive Nutzung von Ressourcen gewährleisten.
Transport und Lagerhaltung dominieren durch den Einsatz von maschinellem Lernen zur Routenoptimierung und Bestandsverwaltung, was zu geringeren Kosten und verbessertem Service führt Lieferung. Der Lebensmittel- und Getränkesektor verlässt sich auf diese Technologien, um Lieferketten auf Frische und Compliance zu überwachen, während das Gesundheitswesen zunehmend maschinelles Lernen für die Logistik bei der Medikamentenverteilung und dem Gerätemanagement einsetzt. Die Segmentierung des Marktes für maschinelles Lernen in der Logistik unterstreicht die vielfältigen Anwendungen dieser Technologien in allen Branchen und hebt die anhaltenden Trends der Automatisierung und datengesteuerten Entscheidungsfindung als wichtige Wachstumstreiber in dieser sich entwickelnden Landschaft hervor.
Einblicke in maschinelles Lernen in der Logistik-Marktkomponente
Im Jahr 2023 wurde der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik auf etwa 3,67 Milliarden US-Dollar geschätzt, was sein erhebliches Wachstum widerspiegelt Potenzial innerhalb des Komponentensegments, das Software, Services und Plattformen umfasst. Die Kategorie „Software“ spielt eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung der Automatisierung und der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, während sich „Services“ auf die Optimierung von Lieferkettenprozessen und die Verbesserung der Entscheidungsfähigkeiten durch fortschrittliche Analysen konzentrieren. Plattformen dienen als wichtige Wegbereiter und bieten einen umfassenden Rahmen für die Integration maschineller Lernfunktionen in Logistikabläufe.
Aktuelle Markttrends werden durch die steigende Nachfrage nach datengesteuerten Erkenntnissen beeinflusst, die durch die anhaltende digitale Transformation vorangetrieben werden verschiedene Branchen. Die wachsende Bedeutung von Echtzeit-Datenanalysen und prädiktiver Modellierung bietet erhebliche Chancen für die Marktexpansion. Allerdings können Herausforderungen wie Datenschutzbedenken und der Bedarf an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich den Fortschritt behindern. Insgesamt ist das Komponentensegment des Marktes für maschinelles Lernen in der Logistik auf Wachstum eingestellt, was sich in den kommenden Jahren erheblich auf die Effizienz und Effektivität der Logistik auswirken wird. Mit einer prognostizierten Wachstumsrate von über 21,24 von 2024 bis 2032 deuten die Marktdaten auf eine vielversprechende Entwicklung für Investitionen in technologiegetriebene Lösungen hin.
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt – Regionale Einblicke
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik wird in verschiedenen Regionen voraussichtlich ein deutliches Wachstum verzeichnen. Im Jahr 2023 hält Nordamerika einen Mehrheitsanteil mit einem Wert von 1,171 Milliarden US-Dollar, der bis 2032 voraussichtlich auf 7,629 Milliarden US-Dollar steigen wird, was seine Dominanz unterstreicht, die auf technologischen Fortschritten und einer starken Logistikinfrastruktur beruht. Europa folgt mit einer aktuellen Bewertung von 0,937 Milliarden US-Dollar, die voraussichtlich 5,617 Milliarden US-Dollar erreichen wird, unterstützt durch zunehmende Investitionen in intelligente Logistiklösungen.
Die APAC-Region beläuft sich im Jahr 2023 auf 0,625 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich auf 3,269 Milliarden US-Dollar anwachsen, was die zunehmende Einführung maschineller Lerntechnologien in schnell wachsenden Volkswirtschaften in der Region widerspiegelt. Südamerika mit einem Wert von 0,39 Milliarde US-Dollar und MEA mit einer Bewertung von 0,547 Milliarden US-Dollar sind ebenfalls auf dem Vormarsch und erreichen 1,509 Milliarden US-Dollar 2,766 Milliarden US-Dollar bis 2032. Das Marktwachstum wird durch die Nachfrage nach Automatisierung und Effizienz in Logistikabläufen verstärkt, und während Nordamerika weiterhin führend ist, entwickelt sich APAC zu einem bedeutenden Akteur, was auf vielversprechende Chancen in diesem Sektor hinweist. span>
Quelle: Primärforschung, Sekundärforschung, MRFR-Datenbank und Analystenbewertung
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt: Hauptakteure und Wettbewerbseinblicke
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik befindet sich in einer Transformationsphase, in der verschiedene technologische Fortschritte seine Landschaft prägen. Da die Logistik zunehmend auf Datenanalysen und maschinelle Lernfunktionen angewiesen ist, nutzen zahlreiche Unternehmen diese Technologien, um ihre betriebliche Effizienz und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die Wettbewerbseinblicke in diesem Markt offenbaren eine Fülle von Strategien, die von wichtigen Akteuren eingesetzt werden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, Innovationen voranzutreiben und den sich verändernden Kundenanforderungen gerecht zu werden. Faktoren wie prädiktive Analysen, Bestandsverwaltung und optimierte Lieferkettenlösungen werden priorisiert, da Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren und Kosten senken wollen.
Dieses Wettbewerbsumfeld zeigt auch einen Schwerpunkt auf Zusammenarbeit und Partnerschaften, die für die Nutzung neuer Technologien und die Erfüllung der Anforderungen eines schnelllebigen Logistik-Ökosystems unerlässlich sind. Mit dem Fokus auf Microsoft im Markt für maschinelles Lernen in der Logistik, Das Unternehmen hat durch die Nutzung seiner umfangreichen Cloud-Infrastruktur und fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmen eine starke Präsenz aufgebaut. Die Stärken von Microsoft liegen in seiner Azure Machine Learning-Plattform, die Unternehmen eine umfassende Suite von Tools zum Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen bietet, die speziell auf Logistikanforderungen zugeschnitten sind.
Dadurch können Unternehmen ihre Anforderungen verbessern Erstellen Sie Prognosen, verwalten Sie Lagerbestände intelligent und optimieren Sie Routen und Lieferungen. Darüber hinaus ermöglicht das Engagement von Microsoft, künstliche Intelligenz in Logistikprozesse zu integrieren, eine größere Automatisierung und Effizienz. Die leistungsstarken Fähigkeiten der Machine-Learning-Lösungen von Microsoft positionieren das Unternehmen als starken Konkurrenten auf dem Logistikmarkt und ziehen Unternehmen an, die ihre Abläufe transformieren und innovative technologische Lösungen nutzen möchten. Andererseits hat sich Oracle eine bedeutende Nische im Bereich Machine Learning in der Logistik geschaffen Markt durch seine umfassende Suite cloudbasierter Lösungen.
Oracle zeichnet sich durch seinen Schwerpunkt auf der Bereitstellung von End-to-End-Lösungen für das Lieferkettenmanagement aus und nutzt maschinelles Lernen, um die Transparenz und betriebliche Effizienz zu verbessern. Die Integration von maschinellem Lernen in die Logistikangebote von Oracle ermöglicht es Unternehmen, aus Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, ihre Lieferkettennetzwerke zu optimieren und Betriebskosten zu senken. Zu den Stärken von Oracle gehört seine umfassende Erfahrung in der Unternehmensressourcenplanung und im Lieferkettenmanagement, die es mit fortschrittlichen Analysefunktionen kombiniert, um den besonderen Anforderungen der Logistikbranche gerecht zu werden. Durch die Konzentration auf Innovation und Anpassung an Markttrends ist Oracle gut positioniert, um seinen Einfluss im Bereich der maschinellen Lernlogistik zu stärken.
Zu den wichtigsten Unternehmen im Markt für maschinelles Lernen in der Logistik gehören
Microsoft
Oracle
Kinaxis
ClearMetal
IBM
ai
Google
Salesforce
Siemens
Llamasoft
SAP
BluJay Solutions
Amazon
Maschinelles Lernen in der Logistikmarktbranche: Entwicklungen
Der Markt für maschinelles Lernen in der Logistik hat in letzter Zeit erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere bei großen Playern wie Microsoft und Oracle und IBM erweitern ihre Fähigkeiten durch innovative Lösungen. Unternehmen konzentrieren sich auf die Integration KI-gesteuerter Analysen, um Lieferkettenabläufe zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken. Im Hinblick auf Akquisitionen erwarb Microsoft Nuance Communications, um seine KI- und maschinellen Lernportfolios zu stärken, die sich auf Logistikanwendungen auswirken könnten. In ähnlicher Weise hat C3.ai strategische Partnerschaften geschlossen, um seine Angebote zu verbessern und so das Wachstum in der Branche weiter voranzutreiben.
Die wachsende Nachfrage nach prädiktiven Analysen und Automatisierung in der Logistik zwingt Unternehmen wie SAP und Salesforce dazu, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die den sich verändernden Marktanforderungen gerecht werden. Unterdessen baut ClearMetal, das für seine Bestandsoptimierung durch maschinelles Lernen bekannt ist, seinen Kundenstamm weiter aus und demonstriert damit die zunehmende Akzeptanz dieser Technologien. Der Markt wird auch vom anhaltenden Trend zur digitalen Transformation beeinflusst, der Unternehmen dazu veranlasst, nach fortschrittlichen Datenanalyse- und maschinellen Lernlösungen zu suchen, um die Logistik effektiver zu verwalten. Insgesamt spiegelt die Kombination aus Fusionen, Innovation und einem Fokus auf Effizienz eine dynamische Landschaft auf dem Markt für maschinelles Lernen in der Logistik wider.
Einblicke in die Segmentierung des Logistikmarktes durch maschinelles Lernen
Machine Learning in Logistics Market Application Outlook
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply Chain Automation
Predictive Maintenance
Machine Learning in Logistics Market Deployment Type Outlook
Cloud
On-Premises
Hybrid
Machine Learning in Logistics Market End Use Industry Outlook
Einzelhandel
Manufacturing
Transportation and Warehousing
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Machine Learning in Logistics Market Component Outlook
Software
Dienste
Plattform
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt – regionaler Ausblick
Nordamerika
Europa
Südamerika
Asien-Pazifik
Naher Osten und Afrika
INHALTSVERZEICHNIS
1. ZUSAMMENFASSUNG
1.1. Marktübersicht
1.2. Wichtigste Erkenntnisse
1.3. Marktsegmentierung
1.4. Wettbewerbslandschaft
1.5. Herausforderungen und Chancen
1.6. Zukunftsaussichten
2. MARKTEINFÜHRUNG
2.1. Definition
2.2. Umfang der Studie
2.2.1. Forschungsziel
2.2.2. Annahme
2.2.3. Einschränkungen
3. FORSCHUNGSMETHODE
3.1. Übersicht
3.2. Data Mining
3.3. Sekundärforschung
3.4. Primärforschung
3.4.1. Primärer Interview- und Informationsbeschaffungsprozess
3.4.2. Aufschlüsselung der Hauptbefragten
3.5. Prognosemodell
3.6. Schätzung der Marktgröße
3.6.1. Bottom-Up-Ansatz
3.6.2. Top-Down-Ansatz
3.7. Datentriangulation
3.8. Validierung
4. MARKTDYNAMIK
4.1. Übersicht
4.2. Treiber
4.3. Einschränkungen
4.4. Möglichkeiten
5. MARKTFAKTORANALYSE
5.1. Analyse der Wertschöpfungskette
5.2. Porters Fünf-Kräfte-Analyse
5.2.1. Verhandlungsmacht der Lieferanten
5.2.2. Verhandlungsmacht der Käufer
5.2.3. Bedrohung durch neue Marktteilnehmer
5.2.4. Bedrohung durch Ersatzspieler
5.2.5. Intensität der Rivalität
5.3. COVID-19-Auswirkungsanalyse
5.3.1. Marktauswirkungsanalyse
5.3.2. Regionale Auswirkungen
5.3.3. Chancen- und Bedrohungsanalyse
6. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT, NACH ANWENDUNG (MILLIARDEN USD)
6.1. Bedarfsprognose
6.2. Routenoptimierung
6.3. Bestandsverwaltung
6.4. Automatisierung der Lieferkette
6,5. Vorausschauende Wartung
7. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT, NACH EINSATZART (MILLIARDEN USD)
7.1. Wolke
7.2. Vor Ort
7.3. Hybrid
8. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE (MILLIARDEN USD)
8.1. Einzelhandel
8.2. Herstellung
8.3. Transport und Lagerung
8.4. Lebensmittel und Getränke
8,5. Gesundheitswesen
9. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT, NACH KOMPONENTEN (MILLIARDEN USD)
9.1. Software
9.2. Dienste
9.3. Plattform
10. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT, NACH REGIONALEN (MILLIARDEN USD)
10.1. Nordamerika
10.1.1. USA
10.1.2. Kanada
10.2. Europa
10.2.1. Deutschland
10.2.2. Großbritannien
10.2.3. Frankreich
10.2.4. Russland
10.2.5. Italien
10.2.6. Spanien
10.2.7. Restliches Europa
10.3. APAC
10.3.1. China
10.3.2. Indien
10.3.3. Japan
10.3.4. Südkorea
10.3.5. Malaysia
10.3.6. Thailand
10.3.7. Indonesien
10.3.8. Rest von APAC
10.4. Südamerika
10.4.1. Brasilien
10.4.2. Mexiko
10.4.3. Argentinien
10.4.4. Rest von Südamerika
10,5. MEA
10.5.1. GCC-Länder
10.5.2. Südafrika
10.5.3. Rest von MEA
11. WETTBEWERBSLANDSCHAFT
11.1. Übersicht
11.2. Wettbewerbsanalyse
11.3. Marktanteilsanalyse
11.4. Wichtige Wachstumsstrategie im Markt für maschinelles Lernen in der Logistik
11.5. Wettbewerbs-Benchmarking
11.6. Führende Akteure in Bezug auf die Anzahl der Entwicklungen auf dem Markt für maschinelles Lernen in der Logistik
11.7. Wichtige Entwicklungen und Wachstumsstrategien
11.7.1. Neue Produkteinführung/Servicebereitstellung
11.7.2. Fusion & Akquisitionen
11.7.3. Joint Ventures
11.8. Finanzmatrix der Hauptakteure
11.8.1. Umsatz und Betriebsergebnis
11.8.2. F&E-Ausgaben der Hauptakteure. 2023
12. UNTERNEHMENSPROFILE
12.1. Microsoft
12.1.1. Finanzübersicht
12.1.2. Angebotene Produkte
12.1.3. Wichtige Entwicklungen
12.1.4. SWOT-Analyse
12.1.5. Schlüsselstrategien
12.2. Oracle
12.2.1. Finanzübersicht
12.2.2. Angebotene Produkte
12.2.3. Wichtige Entwicklungen
12.2.4. SWOT-Analyse
12.2.5. Schlüsselstrategien
12.3. Kinaxis
12.3.1. Finanzübersicht
12.3.2. Angebotene Produkte
12.3.3. Wichtige Entwicklungen
12.3.4. SWOT-Analyse
12.3.5. Schlüsselstrategien
12.4. ClearMetal
12.4.1. Finanzübersicht
12.4.2. Angebotene Produkte
12.4.3. Wichtige Entwicklungen
12.4.4. SWOT-Analyse
12.4.5. Schlüsselstrategien
12,5. IBM
12.5.1. Finanzübersicht
12.5.2. Angebotene Produkte
12.5.3. Wichtige Entwicklungen
12.5.4. SWOT-Analyse
12.5.5. Schlüsselstrategien
12,6. C3.ai
12.6.1. Finanzübersicht
12.6.2. Angebotene Produkte
12.6.3. Wichtige Entwicklungen
12.6.4. SWOT-Analyse
12.6.5. Schlüsselstrategien
12,7. Google
12.7.1. Finanzübersicht
12.7.2. Angebotene Produkte
12.7.3. Wichtige Entwicklungen
12.7.4. SWOT-Analyse
12.7.5. Schlüsselstrategien
12,8. Salesforce
12.8.1. Finanzübersicht
12.8.2. Angebotene Produkte
12.8.3. Wichtige Entwicklungen
12.8.4. SWOT-Analyse
12.8.5. Schlüsselstrategien
12.9. Siemens
12.9.1. Finanzübersicht
12.9.2. Angebotene Produkte
12.9.3. Wichtige Entwicklungen
12.9.4. SWOT-Analyse
12.9.5. Schlüsselstrategien
12.10. Lamasoft
12.10.1. Finanzübersicht
12.10.2. Angebotene Produkte
12.10.3. Wichtige Entwicklungen
12.10.4. SWOT-Analyse
12.10.5. Schlüsselstrategien
12.11. SAP
12.11.1. Finanzübersicht
12.11.2. Angebotene Produkte
12.11.3. Wichtige Entwicklungen
12.11.4. SWOT-Analyse
12.11.5. Schlüsselstrategien
12.12. BluJay-Lösungen
12.12.1. Finanzübersicht
12.12.2. Angebotene Produkte
12.12.3. Wichtige Entwicklungen
12.12.4. SWOT-Analyse
12.12.5. Schlüsselstrategien
12.13. Amazon
12.13.1. Finanzübersicht
12.13.2. Angebotene Produkte
12.13.3. Wichtige Entwicklungen
12.13.4. SWOT-Analyse
12.13.5. Schlüsselstrategien
13. ANHANG
13.1. Referenzen
13.2. Verwandte Berichte
TABELLENLISTE
TABELLE 1. LISTE DER ANNAHMEN < /div>
TABELLE 2. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN NORDAMERIKA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 3. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN NORDAMERIKA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 4. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN NORDAMERIKA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 5. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN NORDAMERIKA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 6. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN NORDAMERIKA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 7. SCHÄTZUNGEN DER US-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 8. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEN USA &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 9. SCHÄTZUNGEN DER US-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 10. SCHÄTZUNGEN DER US-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 11. SCHÄTZUNGEN DER US-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 12. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN KANADA &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 13. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN KANADA &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 14. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN KANADA &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 15. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN KANADA &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 16. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN KANADA &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 17. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN EUROPA &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 18. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN EUROPA &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 19. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN EUROPA &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 20. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN EUROPA &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 21. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN EUROPA &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 22. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEUTSCHLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 23. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEUTSCHLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 24. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEUTSCHLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 25. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEUTSCHLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 26. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN DEUTSCHLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 27. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IM BRITISCHEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 28. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IM UK &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 29. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IM BRITISCHEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 30. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IM BRITISCHEN &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTE, 2019–2032 (Milliarden USD)
TABELLE 31. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IM UK &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 32. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN FRANKREICH &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 33. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN FRANKREICH &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 34. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN FRANKREICH &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 35. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN FRANKREICH &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 36. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN FRANKREICH &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 37. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN RUSSLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 38. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN RUSSLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 39. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN RUSSLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 40. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN RUSSLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 41. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN RUSSLAND &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 42. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN ITALIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 43. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN ITALIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 44. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN ITALIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 45. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN ITALIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 46. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN ITALIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 47. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN SPANIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 48. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN SPANIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 49. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN SPANIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 50. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN SPANIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 51. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN SPANIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 52. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT IM ÜBRIGEN EUROPA GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 53. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT IM ÜBRIGEN EUROPA GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 54. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT IM ÜBRIGEN EUROPA GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 55. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT IM ÜBRIGEN EUROPA GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 56. MASCHINENLERNEN IM LOGISTIKMARKT IM ÜBRIGEN EUROPA GRÖSSENSCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 57. SCHÄTZUNGEN DER APAC-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 58. SCHÄTZUNGEN DER APAC-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 59. SCHÄTZUNGEN DER APAC-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 60. SCHÄTZUNGEN DER APAC-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 61. SCHÄTZUNGEN DER APAC-MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 62. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN CHINA &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 63. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN CHINA &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 64. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN CHINA &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 65. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN CHINA &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 66. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN CHINA &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 67. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN INDIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 68. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN INDIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 69. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN INDIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 70. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN INDIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 71. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK IN INDIEN &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 72. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR JAPANISCHES MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 73. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR JAPANISCHES MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH EINSATZART, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 74. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR JAPANISCHES MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH ENDANWENDUNGSINDUSTRIE, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 75. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR JAPANISCHES MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH KOMPONENTEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 76. SCHÄTZUNGEN DER MARKTGRÖSSE FÜR JAPANISCHES MASCHINENLERNEN IN DER LOGISTIK &Ampere; PROGNOSE, NACH REGIONALEN, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 77. MARKTGRÖSSE FÜR MASCHINENLERNEN IN SÜDKOREA IN DER LOGISTIK SCHÄTZUNGEN & PROGNOSE, NACH ANWENDUNG, 2019–2032 (MILLIARDEN USD)
TABELLE 78. SO
Maschinelles Lernen in der Logistikmarktsegmentierung
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendung (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
Cloud
Vor Ort
Hybrid
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endverbrauchsbranche (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponente (Milliarden USD, 2019–2032)
Software
Dienstleistungen
Plattform
Maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Regionen (Milliarden USD, 2019–2032)
Nordamerika
Europa
Südamerika
Asien-Pazifik
Naher Osten und Afrika
Machine Learning in Logistics Market Regional Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
Nordamerika-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
Nordamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Nordamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
Nordamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Nordamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Nordamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach regionalem Typ
USA
Kanada
US Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
US-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
US-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
US-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
US-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
KANADA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
KANADA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
KANADA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
KANADA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
KANADA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Europe Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
Europa Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Europa Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
Europa Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Europa Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Europa Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach regionalem Typ
Deutschland
Großbritannien
Frankreich
Russland
Italien
Spanien
Restliches Europa
Ausblick für Deutschland (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
DEUTSCHLAND Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
DEUTSCHLAND Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
DEUTSCHLAND Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
DEUTSCHLAND Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
UK Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
Britischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Britischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
UK-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Britischer Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
FRANKREICH-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
FRANKREICH Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
FRANKREICH Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
FRANKREICH Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
FRANKREICH Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
RUSSLAND-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
RUSSLAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
RUSSLAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
RUSSLAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
RUSSLAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
ITALIEN Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
ITALIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
ITALIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
ITALIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
ITALIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
SPANIEN-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
SPANIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
SPANIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
SPANIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
SPANIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Ausblick für das übrige Europa (Milliarden USD, 2019–2032)
Übriges Europa: Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Übriges Europa: Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
Übriges Europa: Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endverbrauchsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Übriges Europa: Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
APAC-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
APAC-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
APAC-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
APAC-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
APAC Machine Learning im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
APAC-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach regionalem Typ
China
Indien
Japan
Südkorea
Malaysia
Thailand
Indonesien
Rest von APAC
CHINA-Ausblick (in Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
CHINA-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
CHINA-Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
CHINA-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
CHINA-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
INDIEN-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
INDIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
INDIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
INDIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
INDIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
JAPAN Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
JAPAN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
JAPAN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
JAPAN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
JAPAN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Ausblick für SÜDKOREA (Milliarden USD, 2019–2032)
SÜDKOREA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
SÜDKOREA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
SÜDKOREA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
SÜDKOREA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
MALAYSIA Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
MALAYSIA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
MALAYSIA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
MALAYSIA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
MALAYSIA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
THAILAND Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
THAILAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
THAILAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
THAILAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
THAILAND Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Ausblick für Indonesien (Milliarden USD, 2019–2032)
INDONESIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
INDONESIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
INDONESIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endverbrauchsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
INDONESIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Rest of APAC Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
REST OF APAC Machine Learning in Logistics Market nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
REST OF APAC Machine Learning in Logistics Market nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
REST OF APAC Machine Learning in Logistics Market nach Endverbrauchsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
REST OF APAC Machine Learning in Logistics Market nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Südamerika-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
Südamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
Südamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
Südamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
Südamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Südamerikanischer Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach regionalem Typ
Brasilien
Mexiko
Argentinien
Restliches Südamerika
BRASILIEN-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
BRASILIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
BRASILIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
BRASILIEN Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
BRASILIEN Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
Software
Dienstleistungen
Plattform
Mexiko-Ausblick (Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
MEXIKO Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
Bedarfsprognose
Routenoptimierung
Bestandsverwaltung
Supply-Chain-Automatisierung
Vorausschauende Wartung
MEXIKO Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
Cloud
Vor Ort
Hybrid
MEXIKO Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
Einzelhandel
Fertigung
Transport und Lagerung
Essen und Trinken
Gesundheitswesen
MEXIKO Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Komponententyp
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Customer Strories
“I am very pleased with how market segments have been
defined in a
relevant way for my purposes (such as "Portable Freezers & refrigerators" and
"last-mile").
In general the report is well structured. Thanks very much for your efforts.”