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    Machine Learning In Logistic Market

    ID: MRFR/ICT/30694-HCR
    100 Pages
    Aarti Dhapte
    September 2025

    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.

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    Machine Learning In Logistic Market Research Report - Global Forecast till 2034 Infographic
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    Table of Contents

    Machine Learning in Logistics Market Overview

    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.

    Überblick über maschinelles Lernen im Logistikmarkt

    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.

    Maschinelles Lernen in logistischen Markttypeinblicken

    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>

    Maschinelles Lernen in regionalen Einblicken in den Logistikmarkt

    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

     

    1. Machine Learning in Logistics Market Application Outlook
      1. Bedarfsprognose
      2. Routenoptimierung
      3. Bestandsverwaltung
      4. Supply Chain Automation
      5. Predictive Maintenance 
    1. Machine Learning in Logistics Market Deployment Type Outlook
      1. Cloud
      2. On-Premises
      3. Hybrid 
    1. Machine Learning in Logistics Market End Use Industry Outlook
      1. Einzelhandel
      2. Manufacturing
      3. Transportation and Warehousing
      4. Essen und Trinken
      5. Gesundheitswesen 
    1. Machine Learning in Logistics Market Component Outlook
      1. Software
      2. Dienste
      3. Plattform 
    1. Maschinelles Lernen im Logistikmarkt – regionaler Ausblick
      1. Nordamerika
      2. Europa
      3. Südamerika
      4. Asien-Pazifik
      5. 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
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              • Transport und Lagerung
              • Essen und Trinken
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            • Übriges Südamerika: Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
              • Software
              • Dienstleistungen
              • Plattform
            • MEA-Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
              • MEA Machine Learning im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
                • Bedarfsprognose
                • Routenoptimierung
                • Bestandsverwaltung
                • Supply-Chain-Automatisierung
                • Vorausschauende Wartung
              • MEA Machine Learning im Logistikmarkt nach Bereitstellungstyp
                • Cloud
                • Vor Ort
                • Hybrid
              • MEA-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Endanwendungsbranchentyp
                • Einzelhandel
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                • Gesundheitswesen
              • MEA Machine Learning im Logistikmarkt nach Komponententyp
                • Software
                • Dienstleistungen
                • Plattform
              • MEA-Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach regionalem Typ
                • GCC-Länder
                • Südafrika
                • Rest von MEA
              • GCC-LÄNDER Ausblick (Milliarden USD, 2019–2032)
              • GCC-LÄNDER Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
                • Bedarfsprognose
                • Routenoptimierung
                • Bestandsverwaltung
                • Supply-Chain-Automatisierung
                • Vorausschauende Wartung
              • GCC-LÄNDER Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
                • Cloud
                • Vor Ort
                • Hybrid
              • GCC-LÄNDER Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
                • Einzelhandel
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                • Essen und Trinken
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              • GCC-LÄNDER Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Komponententyp
                • Software
                • Dienstleistungen
                • Plattform
              • Ausblick für Südafrika (in Milliarden US-Dollar, 2019–2032)
              • SÜDAFRIKA Markt für maschinelles Lernen im Logistikmarkt nach Anwendungstyp
                • Bedarfsprognose
                • Routenoptimierung
                • Bestandsverwaltung
                • Supply-Chain-Automatisierung
                • Vorausschauende Wartung
              • SÜDAFRIKA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Bereitstellungstyp
                • Cloud
                • Vor Ort
                • Hybrid
              • SÜDAFRIKA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Endanwendungsbranchentyp
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                • Dienstleistungen
                • Plattform
              • REST OF MEA Outlook (Milliarden USD, 2019–2032)
              • REST OF MEA Markt für maschinelles Lernen in der Logistik nach Anwendungstyp
                • Bedarfsprognose
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    “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.”

    Victoria Milne Founder
    Case Study

    Chemicals and Materials