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    Machine Learning In Logistic Market

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

    Rapport d’étude de marché sur l’apprentissage automatique dans la logistique : par application (prévision de la demande, optimisation des itinéraires, gestion des stocks, automatisation de la chaîne d’approvisionnement, maintenance prédictive), par type de déploiement (Cloud, sur site, hybride), par secteur d’utilisation finale (vente au détail, fabrication, transport et entreposage, aliments et boissons, soins de santé), par composant (logiciels, services, plate-forme) et par région (Amérique du Nord, Europe, Amérique du Sud, Asie-Pacifique...

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

    Aperçu du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique

    Selon l'analyse MRFR, la taille du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique a été estimée à 3,03 (milliards USD) en 2022. L’industrie du marché de l’apprentissage automatique dans la logistique devrait passer de 3,67 (milliards USD) en 2023 à 20,8 (milliards USD) d’ici 2032. Le TCAC (taux de croissance) du marché de l’apprentissage automatique sur la logistique devrait être d’environ 21,24 % au cours de la période de prévision (2024 - 2032).

    Les principales tendances du marché de la logistique mises en évidence par l'apprentissage automatique p>

    Le marché de l'apprentissage automatique sur la logistique est motivé par plusieurs facteurs clés. La complexité croissante des chaînes d’approvisionnement et le besoin d’optimisation incitent les entreprises à adopter des solutions de machine learning. Une efficacité accrue, une meilleure prévision de la demande et la capacité de gérer efficacement de grands ensembles de données contribuent également à cette tendance. De plus, l’importance croissante accordée à l’analyse des données en temps réel influence considérablement les opérations logistiques, permettant aux entreprises de réagir rapidement à l’évolution des conditions du marché et des préférences des consommateurs. Les entreprises recherchent de plus en plus de moyens de rationaliser leurs opérations, de réduire leurs coûts et d'améliorer la satisfaction de leurs clients, ce que le machine learning peut faciliter.

    Les opportunités dans le secteur de la logistique du machine learning sont vastes et doivent encore être pleinement explorées. ou capturé. L’analyse prédictive offre des perspectives significatives, car elle peut aider les entreprises à anticiper les évolutions de la demande et à optimiser la gestion des stocks. De plus, le routage automatisé et les systèmes de livraison optimisés offrent une chance d’améliorer l’efficacité opérationnelle. L'intégration de l'apprentissage automatique avec la technologie Internet des objets (IoT) permet un meilleur suivi et une meilleure gestion des stocks, créant ainsi plus de transparence et de fiabilité dans les opérations logistiques. Les organisations qui peuvent tirer parti de ces technologies bénéficieront d'un avantage concurrentiel et d'améliorations significatives de leurs performances.

    Récemment, les tendances ont montré une trajectoire ascendante dans l'adoption de solutions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Les entreprises de logistique investissent de plus en plus dans des technologies avancées pour automatiser les processus et améliorer les capacités de prise de décision. L’essor des véhicules autonomes et des drones dans la livraison devient également de plus en plus important, démontrant comment l’apprentissage automatique remodèle les méthodes de transport. Alors que les organisations cherchent à s'adapter à l'évolution du paysage logistique, on observe une tendance croissante vers des plateformes collaboratives qui utilisent l'apprentissage automatique pour un meilleur partage et une meilleure intégration des données dans les chaînes d'approvisionnement. Ces développements marquent une phase de transformation dans la logistique, où les pratiques traditionnelles sont renforcées par des technologies intelligentes.

    Aperçu du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique

    Source : recherche primaire, recherche secondaire, Base de données MRFR et examen par les analystes

    Apprentissage automatique dans les moteurs du marché de la logistique

    Efficacité accrue et réduction des coûts

    Le secteur du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique connaît une croissance significative, motivée par la nécessité d'améliorer l'efficacité opérationnelle et les coûts. réduction. Les entreprises de plusieurs secteurs, notamment la vente au détail, l’industrie manufacturière et les transports, sont confrontées à une concurrence intense qui les oblige à rechercher des solutions innovantes pour garder une longueur d’avance. Les technologies d'apprentissage automatique permettent aux entreprises de logistique d'optimiser leurs chaînes d'approvisionnement en prédisant la demande, en améliorant la planification des itinéraires et en minimisant les retards. En analysant de grandes quantités de données en temps réel, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier les inefficacités et recommander des informations exploitables, réduisant ainsi considérablement les coûts opérationnels.

    Par exemple, l'analyse prédictive peut prévoir les fluctuations de la demande et ajuster les niveaux de stock en conséquence, minimisant ainsi les ruptures de stock et les situations de surstock. De plus, l'adoption de solutions d'apprentissage automatique contribue à réduire les erreurs humaines, améliorant ainsi la précision et la fiabilité globales des opérations logistiques. Les entreprises qui tirent parti de l'apprentissage automatique peuvent également prendre des décisions éclairées concernant le personnel et l'allocation des ressources, améliorant ainsi encore la productivité. À mesure que le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique évolue, il devient de plus en plus évident que les entreprises qui adoptent l'apprentissage automatique bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif, se traduisant par une rentabilité améliorée et une croissance soutenue dans un paysage de marché en évolution rapide.

    Progrès technologiques

    Les progrès technologiques sont un autre moteur clé qui alimente la croissance de l'industrie du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique. Avec l’évolution continue des algorithmes, des logiciels et de la puissance de calcul, les entreprises de logistique sont désormais en mesure d’exploiter des techniques sophistiquées d’apprentissage automatique pour résoudre des défis logistiques complexes. Cette avancée permet de meilleures capacités de traitement des données et entraîne une précision prédictive améliorée. À mesure que les technologies d’apprentissage automatique évoluent, elles proposent des solutions innovantes qui répondent aux défis logistiques traditionnels, tels que le suivi en temps réel, la prévision de la demande et l’optimisation du service client. Les entreprises qui investissent dans les technologies modernes se retrouvent souvent mieux équipées pour gérer efficacement leurs chaînes d'approvisionnement, offrant ainsi une expérience fluide à leurs clients.

    L'accent croissant sur l'analyse des données

    L'accent mis sur l'analyse des données dans le secteur de la logistique augmente rapidement, contribuant de manière significative à la croissance de la machine. Apprentissage dans l’industrie du marché de la logistique. Les organisations reconnaissent la valeur des données comme un atout essentiel pour prendre des décisions commerciales. Alors que de plus en plus d’entreprises commencent à collecter et analyser des données provenant de diverses sources, l’importance de l’apprentissage automatique dans l’interprétation de ces données est de plus en plus reconnue. La capacité d'extraire des informations exploitables à partir d'ensembles de données complexes permet aux prestataires logistiques d'optimiser leurs opérations, d'améliorer les niveaux de service client et de prendre des décisions basées sur les données. L'intégration de l'apprentissage automatique dans l'analyse des données permet aux entreprises de logistique de prédire les tendances et d'améliorer leurs offres de services, conduisant finalement à une planification et une exécution plus stratégiques.

    Apprentissage automatique dans les informations sur le segment de marché de la logistique

    Apprentissage automatique dans les applications du marché de la logistique

    En 2023, le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique est évalué à 3,67 milliards de dollars, démontrant un intérêt croissant pour utiliser des technologies d’apprentissage automatique dans diverses applications. Chaque segment au sein de la catégorie plus large des applications joue un rôle central dans la refonte de l’efficacité opérationnelle. La prévision de la demande, évaluée à 0,755 milliard de dollars en 2023, est cruciale car elle permet aux entreprises de prédire avec précision la demande des clients, garantissant des niveaux de stock optimaux et atténuant les risques de rupture de stock ou de surstock, conduisant à des économies de coûts significatives. L'optimisation des itinéraires suit de près avec une valorisation de 0,698 milliard USD, axée sur l'amélioration de l'efficacité des livraisons, la réduction des coûts de transport et l'amélioration de la satisfaction des clients en garantissant des livraisons dans les délais.

    L'importance croissante de ce segment est motivée par la demande croissante du commerce électronique et le besoin de solutions de livraison ponctuelles sur le dernier kilomètre. La gestion des stocks s'élève à 0,599 milliard USD, visant à rationaliser les entrepôts grâce à une meilleure visibilité et un meilleur contrôle des action. Une gestion efficace des stocks conduit à une meilleure utilisation du capital et à une minimisation des coûts de détention. L'automatisation de la chaîne d'approvisionnement, un secteur évalué à 0,862 milliard de dollars, incarne la tendance à l'automatisation des processus logistiques, à l'amélioration de la vitesse et à la réduction des erreurs humaines. Ce domaine gagne du terrain à mesure que les entreprises s’efforcent d’opérer de manière transparente dans un environnement hautement concurrentiel.

    Enfin, la maintenance prédictive, évaluée à 0,755 milliard USD, est essentielle pour réduire les temps d'arrêt et prolonger le cycle de vie des équipements logistiques en anticipant les besoins de maintenance avant qu'ils ne dégénèrent en pannes coûteuses. Chacun de ces segments contribue à un paysage évolutif caractérisé par une efficacité opérationnelle et une rentabilité accrues, reflétant la trajectoire de croissance globale du marché. À mesure que les applications de l'apprentissage automatique transforment les pratiques logistiques, la valorisation boursière prévue atteindra 20,8 milliards de dollars d'ici 2032, portée par l'innovation et le besoin pressant de solutions logistiques améliorées dans un environnement de marché en évolution rapide. La forte croissance dans ces segments met en évidence à la fois les opportunités et les défis rencontrés dans la mise en œuvre de technologies avancées au sein du secteur de la logistique.

    Machine Learning dans les informations sur les types de marché de la logistique

    Source : recherche primaire, recherche secondaire, Base de données MRFR et examen par les analystes

    Apprentissage automatique dans les informations sur les types de déploiement du marché de la logistique p>

    Le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique, évalué à 3,67 milliards de dollars en 2023, présente un paysage dynamique dans son Segment Type de déploiement, qui comprend les solutions cloud, sur site et hybrides. Alors que les organisations accordent de plus en plus d’importance à l’efficacité de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les déploiements basés sur le cloud sont devenus essentiels, offrant une évolutivité et une flexibilité essentielles aux opérations logistiques basées sur les données. Les solutions sur site sont également importantes et attrayantes pour les entreprises qui donnent la priorité à la sécurité et au contrôle des données au sein de leur infrastructure. Les modèles hybrides combinent les avantages des déploiements cloud et sur site, permettant aux organisations de tirer parti des avantages de chaque approche en fonction de leurs besoins uniques.

    Ces types de déploiement reflètent les tendances plus larges du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique, où la croissance rapide du marché est tirée par la demande de solutions logistiques rentables, une efficacité opérationnelle améliorée et une prise de décision améliorée en temps réel. capacités de fabrication. À mesure que le marché évolue, des opportunités se présentent pour des technologies innovantes qui intègrent davantage l'apprentissage automatique dans l'apprentissage automatique.processus logistiques, s’alignant sur la tendance croissante de transformation numérique dans l’industrie. Grâce à des données robustes sur l'apprentissage automatique sur le marché de la logistique mettant en évidence cette dynamique, les parties prenantes peuvent mieux élaborer leur approche au sein de ce marché en expansion rapide.

    Apprentissage automatique sur le marché de la logistique, utilisation finale, perspectives sur l'industrie < /p>

    Le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique est sur le point de connaître une croissance significative, avec une valorisation globale du marché atteignant 3,67 milliards de dollars en 2023 et devrait progresser considérablement d’ici 2032. L’industrie de l’utilisation finale joue un rôle crucial sur ce marché, car les technologies d’apprentissage automatique facilitent une plus grande efficacité et des capacités prédictives dans tous les secteurs. Dans le secteur du commerce de détail, l'amélioration de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et l'analyse du comportement des clients entraînent des améliorations opérationnelles. Le secteur manufacturier bénéficie de calendriers de production optimisés et de techniques de maintenance prédictive, garantissant une utilisation efficace des ressources.

    Le transport et l'entreposage dominent en utilisant l'apprentissage automatique pour l'optimisation des itinéraires et la gestion des stocks, ce qui entraîne une réduction des coûts et un service amélioré. livraison. Le secteur de l'alimentation et des boissons s'appuie sur ces technologies pour surveiller la fraîcheur et la conformité des chaînes d'approvisionnement, tandis que la santé utilise de plus en plus l'apprentissage automatique pour la logistique de la distribution des médicaments et de la gestion des équipements. La segmentation du marché de l'apprentissage automatique sur la logistique souligne les diverses applications de ces technologies dans tous les secteurs, mettant en évidence les tendances actuelles de l'automatisation et de la prise de décision basée sur les données en tant que moteurs de croissance clés dans ce paysage en évolution.

    Apprentissage automatique dans les informations sur les composants du marché de la logistique

    En 2023, le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique était évalué à environ 3,67 milliards de dollars, reflétant sa croissance substantielle. potentiel au sein du segment Composants, englobant les logiciels, les services et les plates-formes. La catégorie Logiciels joue un rôle essentiel en facilitant l'automatisation et en améliorant l'efficacité opérationnelle, tandis que les Services se concentrent sur l'optimisation des processus de la chaîne d'approvisionnement et l'amélioration des capacités de prise de décision grâce à des analyses avancées. Les plates-formes jouent un rôle essentiel, fournissant un cadre complet pour l'intégration des capacités d'apprentissage automatique dans les opérations logistiques.

    Les tendances actuelles du marché sont influencées par la demande croissante d'informations basées sur les données, qui sont propulsées par la transformation numérique en cours dans tous les domaines. diverses industries. L’accent croissant mis sur l’analyse des données en temps réel et la modélisation prédictive présente d’importantes opportunités d’expansion du marché. Cependant, des défis tels que les problèmes de confidentialité des données et le besoin de professionnels qualifiés dans ce domaine peuvent entraver les progrès. Dans l’ensemble, le segment des composants du marché de l’apprentissage automatique sur la logistique est prêt à connaître une croissance, ce qui aura un impact significatif sur l’efficience et l’efficacité de la logistique dans les années à venir. Avec un taux de croissance prévu de plus de 21,24 entre 2024 et 2032, les données du marché indiquent une trajectoire prometteuse pour les investissements dans des solutions technologiques.

    Apprentissage automatique sur les perspectives régionales du marché de la logistique

    Le marché de l'apprentissage automatique sur la logistique devrait connaître une croissance significative dans diverses régions. En 2023, l'Amérique du Nord détient une part majoritaire avec une valorisation de 1,171 milliard USD, qui devrait atteindre 7,629 milliards USD d'ici 2032, soulignant sa domination portée par les progrès technologiques et une infrastructure logistique solide. L'Europe suit avec une valorisation actuelle de 0,937 milliard USD, qui devrait atteindre 5,617 milliards USD, soutenue par des investissements croissants dans des solutions logistiques intelligentes.

    La région APAC s'élève à 0,625 milliard USD en 2023 et devrait atteindre 3,269 milliards USD, reflétant l'adoption croissante des technologies d'apprentissage automatique dans les économies à croissance rapide de la région. L'Amérique du Sud, évaluée à 0,39 Les milliards USD et MEA, avec une valorisation de 0,547 milliards USD, sont également en hausse, atteignant 1,509 milliards USD et 2,766 milliards USD, respectivement, d'ici 2032. La croissance du marché est soutenue par la demande d'automatisation et d'efficacité des opérations logistiques, et bien que l'Amérique du Nord reste le leader, l'APAC émerge comme un acteur important, indiquant des opportunités prometteuses dans ce secteur. durée>

    Apprentissage automatique sur les perspectives régionales du marché de la logistique

    Source : recherche primaire, recherche secondaire, Base de données MRFR et examen par les analystes

    Apprentissage automatique sur le marché de la logistique, acteurs clés et perspectives concurrentielles

    Le marché de l'apprentissage automatique sur la logistique connaît une phase de transformation avec diverses avancées technologiques qui façonnent son paysage. Alors que la logistique s'appuie de plus en plus sur l'analyse des données et les capacités d'apprentissage automatique, de nombreuses entreprises exploitent ces technologies pour améliorer leur efficacité opérationnelle et leurs processus décisionnels. Les perspectives concurrentielles sur ce marché révèlent une pléthore de stratégies utilisées par des acteurs clés pour obtenir un avantage concurrentiel, stimuler l’innovation et répondre aux demandes changeantes des clients. Des facteurs tels que l'analyse prédictive, la gestion des stocks et les solutions de chaîne d'approvisionnement optimisées sont prioritaires alors que les organisations cherchent à rationaliser leurs opérations et à réduire leurs coûts.

    Cet environnement concurrentiel met également l'accent sur la collaboration et les partenariats, qui sont essentiels pour exploiter les nouvelles technologies et répondre aux exigences d'un écosystème logistique en évolution rapide. En se concentrant sur Microsoft sur le marché de l'apprentissage automatique sur la logistique, la société a établi une présence solide en utilisant sa vaste infrastructure cloud et ses algorithmes avancés d'apprentissage automatique. Les points forts de Microsoft résident dans sa plateforme Azure Machine Learning, qui offre une suite complète d'outils permettant aux entreprises de concevoir, créer et déployer des modèles de machine learning spécifiques aux besoins logistiques.

    Cela permet aux organisations d'améliorer leur prévisions, gérer intelligemment les stocks et optimiser l'acheminement et les livraisons. De plus, l'engagement de Microsoft à intégrer l'intelligence artificielle dans les processus logistiques permet une plus grande automatisation et efficacité. Les puissantes capacités des solutions d'apprentissage automatique de Microsoft le positionnent comme un redoutable concurrent sur le marché de la logistique, attirant les organisations cherchant à transformer leurs opérations et à adopter des solutions technologiques innovantes. D'autre part, Oracle s'est taillé une niche importante dans le secteur de l'apprentissage automatique dans la logistique. Commercialisez grâce à sa suite complète de solutions basées sur le cloud.

    Oracle se démarque en mettant l'accent sur la fourniture de solutions de bout en bout pour la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en tirant parti de l'apprentissage automatique pour améliorer la visibilité et l'efficacité opérationnelle. L'intégration de l'apprentissage automatique dans les offres logistiques d'Oracle permet aux entreprises d'obtenir des informations exploitables à partir des données, d'optimiser leurs réseaux de chaîne d'approvisionnement et de réduire les coûts opérationnels. Les points forts d'Oracle incluent sa vaste expérience en matière de planification des ressources d'entreprise et de gestion de la chaîne d'approvisionnement, qu'elle combine avec des capacités d'analyse avancées pour répondre aux exigences uniques du secteur de la logistique. En se concentrant sur l'innovation et l'adaptation aux tendances du marché, Oracle est bien placé pour renforcer son influence dans le secteur de la logistique du machine learning.

    Les entreprises clés du marché de l'apprentissage automatique dans la logistique comprennent

    • Microsoft
    • Oracle
    • Kinaxis
    • ClearMetal
    • IBM
    • ai
    • Google
    • Salesforce
    • Siemens
    • Llamasoft
    • SAP
    • Solutions BluJay
    • Amazon

    Apprentissage automatique dans les développements de l'industrie du marché de la logistique

    Le marché de l'apprentissage automatique sur la logistique a connu récemment des progrès significatifs, en particulier avec des acteurs majeurs comme Microsoft, Oracle. , et IBM améliorant leurs capacités grâce à des solutions innovantes. Les entreprises se concentrent sur l’intégration d’analyses basées sur l’IA pour optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement, améliorer l’efficacité et réduire les coûts. En termes d'acquisitions, Microsoft a acquis Nuance Communications pour renforcer ses portefeuilles d'IA et d'apprentissage automatique, ce qui pourrait influencer les applications logistiques. De même, C3.ai a noué des partenariats stratégiques pour améliorer ses offres, stimulant ainsi la croissance du secteur.

    La demande croissante d'analyse prédictive et d'automatisation dans la logistique pousse des entreprises comme SAP et Salesforce à développer des solutions sur mesure qui répondent aux besoins changeants du marché. Pendant ce temps, ClearMetal, reconnu pour son optimisation des stocks grâce à l'apprentissage automatique, continue d'élargir sa clientèle, démontrant l'acceptation croissante de ces technologies. Le marché est également impacté par la tendance actuelle à la transformation numérique, incitant les organisations à rechercher des solutions avancées d’analyse de données et d’apprentissage automatique pour gérer plus efficacement la logistique. Dans l’ensemble, la combinaison de fusions, d’innovation et d’accent mis sur l’efficacité reflète un paysage dynamique sur le marché de l’apprentissage automatique dans la logistique.

    Apprentissage automatique dans les informations sur la segmentation du marché de la logistique

     

    1. Apprentissage automatique dans les perspectives des applications du marché de la logistique
      1. Prévision de la demande
      2. Optimisation des itinéraires
      3. Gestion des stocks
      4. Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
      5. Maintenance prédictive 
    1. Apprentissage automatique sur le marché de la logistique Type de déploiement Perspectives
      1. Cloud
      2. Sur site
      3. Hybride 
    1. Apprentissage automatique sur le marché de la logistique, utilisation finale, perspectives de l'industrie
      1. Commerce de détail
      2. Fabrication
      3. Transport et entreposage
      4. Aliments et boissons
      5. Soins de santé 
    1. Apprentissage automatique dans les perspectives des composants du marché de la logistique
      1. Logiciel
      2. Services
      3. Plateforme 
    1. Apprentissage automatique dans les perspectives régionales du marché de la logistique
      1. Amérique du Nord
      2. Europe
      3. Amérique du Sud
      4. Asie-Pacifique
      5. Moyen-Orient et Afrique
    TABLE DES MATIÈRES
    1. RÉSUMÉ EXÉCUTIF
    1.1. Aperçu du marché
    1.2. Principales conclusions
    1.3. Segmentation du marché
    1.4. Paysage concurrentiel
    1.5. Défis et opportunités
    1.6. Perspectives d'avenir
    2. INTRODUCTION AU MARCHÉ
    2.1. Définition
    2.2. Portée de l'étude
    2.2.1. Objectif de recherche
    2.2.2. Hypothèse
    2.2.3. Limites
    3. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE
    3.1. Présentation
    3.2. Exploration de données
    3.3. Recherche secondaire
    3.4. Recherche primaire
    3.4.1. Entretiens primaires et processus de collecte d'informations
    3.4.2. Répartition des principaux répondants
    3.5. Modèle de prévision
    3.6. Estimation de la taille du marché
    3.6.1. Approche ascendante
    3.6.2. Approche descendante
    3.7. Triangulation des données
    3.8. Validation
    4. DYNAMIQUE DU MARCHÉ
    4.1. Présentation
    4.2. Pilotes
    4.3. Contraintes
    4.4. Opportunités
    5. ANALYSE DES FACTEURS DE MARCHÉ
    5.1. Analyse de la chaîne de valeur
    5.2. Analyse des cinq forces de Porter
    5.2.1. Pouvoir de négociation des fournisseurs
    5.2.2. Pouvoir de négociation des acheteurs
    5.2.3. Menace des nouveaux entrants
    5.2.4. Menace des remplaçants
    5.2.5. Intensité de la rivalité
    5.3. Analyse d'impact du COVID-19
    5.3.1. Analyse d'impact sur le marché
    5.3.2. Impact régional
    5.3.3. Analyse des opportunités et des menaces
    6. APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE, PAR APPLICATION (MILLIARDS USD)
    6.1. Prévision de la demande
    6.2. Optimisation des itinéraires
    6.3. Gestion des stocks
    6.4. Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
    6.5. Maintenance prédictive
    7. APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT (MILLIARDS USD)
    7.1. Nuage
    7.2. Sur site
    7.3. Hybride
    8. APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE (MILLIARDS USD)
    8.1. Vente au détail
    8.2. Fabrication
    8.3. Transport et entreposage
    8.4. Aliments et boissons
    8.5. Santé
    9. APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE, PAR COMPOSANTE (MILLIARDS USD)
    9.1. Logiciel
    9.2. Prestations
    9.3. Plateforme
    10. APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE, PAR RÉGION (MILLIARDS USD)
    10.1. Amérique du Nord
    10.1.1. États-Unis
    10.1.2. Canada
    10.2. Europe
    10.2.1. Allemagne
    10.2.2. Royaume-Uni
    10.2.3. France
    10.2.4. Russie
    10.2.5. Italie
    10.2.6. Espagne
    10.2.7. Reste de l'Europe
    10.3. Asie-Pacifique
    10.3.1. Chine
    10.3.2. Inde
    10.3.3. Japon
    10.3.4. Corée du Sud
    10.3.5. Malaisie
    10.3.6. Thaïlande
    10.3.7. Indonésie
    10.3.8. Reste de l'APAC
    10.4. Amérique du Sud
    10.4.1. Brésil
    10.4.2. Mexique
    10.4.3. Argentine
    10.4.4. Reste de l'Amérique du Sud
    10.5. MEA
    10.5.1. Pays du CCG
    10.5.2. Afrique du Sud
    10.5.3. Reste de la MEA
    11. PAYSAGE CONCURRENTIEL
    11.1. Présentation
    11.2. Analyse concurrentielle
    11.3. Analyse des parts de marché
    11.4. Stratégie de croissance majeure sur le marché de l'apprentissage automatique dans la logistique
    11.5. Analyse comparative concurrentielle
    11.6. Acteurs de premier plan en termes de nombre de développements sur le marché de l’apprentissage automatique sur la logistique
    11.7. Développements clés et stratégies de croissance
    11.7.1. Lancement de nouveaux produits/déploiement de services
    11.7.2. Fusion & Acquisitions
    11.7.3. Coentreprises
    11.8. Matrice financière des principaux acteurs
    11.8.1. Ventes et résultat opérationnel
    11.8.2. Dépenses de R&D des principaux acteurs. 2023
    12. PROFILS D'ENTREPRISE
    12.1. Microsoft
    12.1.1. Aperçu financier
    12.1.2. Produits proposés
    12.1.3. Développements clés
    12.1.4. Analyse SWOT
    12.1.5. Stratégies clés
    12.2. Oracle
    12.2.1. Aperçu financier
    12.2.2. Produits proposés
    12.2.3. Développements clés
    12.2.4. Analyse SWOT
    12.2.5. Stratégies clés
    12.3. Kinaxis
    12.3.1. Aperçu financier
    12.3.2. Produits proposés
    12.3.3. Développements clés
    12.3.4. Analyse SWOT
    12.3.5. Stratégies clés
    12.4. Métal clair
    12.4.1. Aperçu financier
    12.4.2. Produits proposés
    12.4.3. Développements clés
    12.4.4. Analyse SWOT
    12.4.5. Stratégies clés
    12.5. IBM
    12.5.1. Aperçu financier
    12.5.2. Produits proposés
    12.5.3. Développements clés
    12.5.4. Analyse SWOT
    12.5.5. Stratégies clés
    12.6. C3.ai
    12.6.1. Aperçu financier
    12.6.2. Produits proposés
    12.6.3. Développements clés
    12.6.4. Analyse SWOT
    12.6.5. Stratégies clés
    12.7. Google
    12.7.1. Aperçu financier
    12.7.2. Produits proposés
    12.7.3. Développements clés
    12.7.4. Analyse SWOT
    12.7.5. Stratégies clés
    12.8. Salesforce
    12.8.1. Aperçu financier
    12.8.2. Produits proposés
    12.8.3. Développements clés
    12.8.4. Analyse SWOT
    12.8.5. Stratégies clés
    12.9. Siemens
    12.9.1. Aperçu financier
    12.9.2. Produits proposés
    12.9.3. Développements clés
    12.9.4. Analyse SWOT
    12.9.5. Stratégies clés
    12.10. Lamasoft
    12.10.1. Aperçu financier
    12.10.2. Produits proposés
    12.10.3. Développements clés
    12.10.4. Analyse SWOT
    12.10.5. Stratégies clés
    12.11. SAP
    12.11.1. Aperçu financier
    12.11.2. Produits proposés
    12.11.3. Développements clés
    12.11.4. Analyse SWOT
    12.11.5. Stratégies clés
    12.12. Solutions BluJay
    12.12.1. Aperçu financier
    12.12.2. Produits proposés
    12.12.3. Développements clés
    12.12.4. Analyse SWOT
    12.12.5. Stratégies clés
    12.13. Amazon
    12.13.1. Aperçu financier
    12.13.2. Produits proposés
    12.13.3. Développements clés
    12.13.4. Analyse SWOT
    12.13.5. Stratégies clés
    13. ANNEXE
    13.1. Références
    13.2. Rapports associés
    LISTE DES TABLEAUX
    TABLEAU 1. LISTE DES HYPOTHÈSES < /div>
    TABLEAU 2. APPRENTISSAGE MACHINE EN AMÉRIQUE DU NORD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 3. APPRENTISSAGE MACHINE EN AMÉRIQUE DU NORD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 4. APPRENTISSAGE MACHINE EN AMÉRIQUE DU NORD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 5. APPRENTISSAGE MACHINE EN AMÉRIQUE DU NORD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 6. APPRENTISSAGE MACHINE EN AMÉRIQUE DU NORD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 7. APPRENTISSAGE MACHINE AMÉRICAIN DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 8. APPRENTISSAGE MACHINE AMÉRICAIN DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 9. APPRENTISSAGE MACHINE AMÉRICAIN DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 10. APPRENTISSAGE MACHINE AMÉRICAIN DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 11. APPRENTISSAGE MACHINE AMÉRICAIN DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 12. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AU CANADA DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 13. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AU CANADA DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 14. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AU CANADA DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 15. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AU CANADA DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 16. APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE AU CANADA DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 17. APPRENTISSAGE MACHINE EUROPE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 18. APPRENTISSAGE MACHINE EUROPE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 19. APPRENTISSAGE MACHINE EUROPE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 20. APPRENTISSAGE MACHINE EUROPE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 21. APPRENTISSAGE MACHINE EUROPE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 22. APPRENTISSAGE MACHINE EN ALLEMAGNE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 23. APPRENTISSAGE MACHINE EN ALLEMAGNE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 24. APPRENTISSAGE MACHINE EN ALLEMAGNE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 25. APPRENTISSAGE MACHINE EN ALLEMAGNE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 26. APPRENTISSAGE MACHINE EN ALLEMAGNE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 27. APPRENTISSAGE MACHINE AU ROYAUME-UNI DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 28. APPRENTISSAGE MACHINE AU ROYAUME-UNI DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 29. APPRENTISSAGE MACHINE AU ROYAUME-UNI DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 30. APPRENTISSAGE MACHINE AU ROYAUME-UNI DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 31. APPRENTISSAGE MACHINE AU ROYAUME-UNI DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 32. FRANCE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 33. APPRENTISSAGE MACHINE EN FRANCE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 34. FRANCE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 35. FRANCE L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 36. APPRENTISSAGE MACHINE EN FRANCE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 37. APPRENTISSAGE MACHINE EN RUSSIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 38. APPRENTISSAGE MACHINE EN RUSSIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 39. APPRENTISSAGE MACHINE EN RUSSIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 40. APPRENTISSAGE MACHINE EN RUSSIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 41. APPRENTISSAGE MACHINE EN RUSSIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 42. APPRENTISSAGE MACHINE EN ITALIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 43. APPRENTISSAGE MACHINE EN ITALIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 44. APPRENTISSAGE MACHINE EN ITALIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 45. APPRENTISSAGE MACHINE EN ITALIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 46. APPRENTISSAGE MACHINE EN ITALIE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 47. APPRENTISSAGE MACHINE EN ESPAGNE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 48. APPRENTISSAGE MACHINE EN ESPAGNE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 49. APPRENTISSAGE MACHINE EN ESPAGNE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 50. APPRENTISSAGE MACHINE EN ESPAGNE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 51. APPRENTISSAGE MACHINE EN ESPAGNE DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 52. RESTE DE L'EUROPE APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS DE TAILLE et amp; PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 53. RESTE DE L'EUROPE APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS DE TAILLE et amp; PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 54. RESTE DE L'EUROPE APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS DE TAILLE et amp; PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 55. RESTE DE L'EUROPE APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS DE TAILLE et amp; PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 56. RESTE DE L'EUROPE APPRENTISSAGE MACHINE SUR LE MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS DE TAILLE et amp; PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 57. APPRENTISSAGE MACHINE APAC DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 58. APPRENTISSAGE MACHINE APAC DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 59. APPRENTISSAGE MACHINE APAC DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 60. APPRENTISSAGE MACHINE APAC DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 61. APPRENTISSAGE MACHINE APAC DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 62. APPRENTISSAGE MACHINE EN CHINE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 63. APPRENTISSAGE MACHINE EN CHINE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 64. APPRENTISSAGE MACHINE EN CHINE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 65. APPRENTISSAGE MACHINE EN CHINE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 66. APPRENTISSAGE MACHINE EN CHINE, ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 67. APPRENTISSAGE MACHINE EN INDE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 68. APPRENTISSAGE MACHINE EN INDE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 69. APPRENTISSAGE MACHINE EN INDE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 70. APPRENTISSAGE MACHINE EN INDE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 71. APPRENTISSAGE MACHINE EN INDE ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 72. APPRENTISSAGE MACHINE AU JAPON DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 73. APPRENTISSAGE MACHINE AU JAPON DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR TYPE DE DÉPLOIEMENT, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 74. APPRENTISSAGE MACHINE AU JAPON DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR INDUSTRIE D'UTILISATION FINALE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 75. APPRENTISSAGE MACHINE AU JAPON DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR COMPOSANTE, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 76. APPRENTISSAGE MACHINE AU JAPON DANS LES ESTIMATIONS DE LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE & PRÉVISIONS, PAR RÉGION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 77. APPRENTISSAGE MACHINE EN CORÉE DU SUD DANS LA TAILLE DU MARCHÉ DE LA LOGISTIQUE ESTIMATIONS et amp; PRÉVISIONS, PAR APPLICATION, 2019-2032 (MILLIARDS USD)
    TABLEAU 78. SO
    Apprentissage automatique dans la segmentation du marché de la logistique
     
     
     
    • Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par application (en milliards de dollars américains, 2019-2032)
      • Prévision de la demande
      • Optimisation des itinéraires
      • Gestion des stocks
      • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
      • Maintenance prédictive
     
    • Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par type de déploiement (en milliards de dollars, 2019-2032)
      • Cloud
      • Sur site
      • Hybride
     
    • Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par secteur d'utilisation finale (en milliards de dollars américains, 2019-2032)
      • Commerce de détail
      • Fabrication
      • Transport et entreposage
      • Aliments et boissons
      • Soins de santé
     
    • Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par composant (en milliards de dollars, 2019-2032)
      • Logiciel
      • Services
      • Plateforme
     
    • Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par région (en milliards de dollars américains, 2019-2032)
      • Amérique du Nord
      • Europe
      • Amérique du Sud
      • Asie-Pacifique
      • Moyen-Orient et Afrique
     
    Apprentissage automatique dans les perspectives régionales du marché de la logistique (en milliards USD, 2019-2032)
     
     
    • Perspectives de l'Amérique du Nord (milliards USD, 2019-2032)
      • Marché nord-américain du machine learning sur la logistique par type d'application
        • Prévision de la demande
        • Optimisation des itinéraires
        • Gestion des stocks
        • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
        • Maintenance prédictive
      • Marché nord-américain du machine learning sur la logistique, par type de déploiement
        • Cloud
        • Sur site
        • Hybride
      • Marché de l'apprentissage automatique sur la logistique en Amérique du Nord, par type d'industrie d'utilisation finale
        • Commerce de détail
        • Fabrication
        • Transport et entreposage
        • Aliments et boissons
        • Soins de santé
      • Apprentissage automatique en Amérique du Nord sur le marché de la logistique par type de composant
        • Logiciel
        • Services
        • Plateforme
      • Marché de l'apprentissage automatique sur la logistique en Amérique du Nord, par type régional
        • États-Unis
        • Canada
      • Perspectives des États-Unis (milliards USD, 2019-2032)
      • Le marché américain de l'apprentissage automatique sur la logistique par type d'application
        • Prévision de la demande
        • Optimisation des itinéraires
        • Gestion des stocks
        • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
        • Maintenance prédictive
      • Le marché américain du machine learning sur la logistique par type de déploiement
        • Cloud
        • Sur site
        • Hybride
      • Le marché américain de l'apprentissage automatique sur la logistique, par type d'industrie d'utilisation finale
        • Commerce de détail
        • Fabrication
        • Transport et entreposage
        • Aliments et boissons
        • Soins de santé
      • Le marché américain de l'apprentissage automatique sur la logistique par type de composant
        • Logiciel
        • Services
        • Plateforme
      • Perspectives du CANADA (milliards de dollars américains, 2019-2032)
      • CANADA Machine Learning sur le marché de la logistique par type d'application
        • Prévision de la demande
        • Optimisation des itinéraires
        • Gestion des stocks
        • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
        • Maintenance prédictive
      • CANADA Machine Learning sur le marché de la logistique par type de déploiement
        • Cloud
        • Sur site
        • Hybride
      • CANADA Machine Learning sur le marché de la logistique par type d'industrie d'utilisation finale
        • Commerce de détail
        • Fabrication
        • Transport et entreposage
        • Aliments et boissons
        • Soins de santé
      • CANADA Machine Learning sur le marché de la logistique par type de composant
        • Logiciel
        • Services
        • Plateforme
      • Perspectives de l'Europe (milliards USD, 2019-2032)
        • Le marché européen de l'apprentissage automatique sur la logistique par type d'application
          • Prévision de la demande
          • Optimisation des itinéraires
          • Gestion des stocks
          • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
          • Maintenance prédictive
        • Le marché européen du machine learning sur la logistique par type de déploiement
          • Cloud
          • Sur site
          • Hybride
        • Le marché européen de l'apprentissage automatique sur la logistique, par type d'industrie d'utilisation finale
          • Commerce de détail
          • Fabrication
          • Transport et entreposage
          • Aliments et boissons
          • Soins de santé
        • Le marché européen de l'apprentissage automatique sur la logistique par type de composant
          • Logiciel
          • Services
          • Plateforme
        • Le marché européen de l'apprentissage automatique sur la logistique par type régional
          • Allemagne
          • Royaume-Uni
          • France
          • Russie
          • Italie
          • Espagne
          • Reste de l'Europe
        • Perspectives de l'ALLEMAGNE (milliards USD, 2019-2032)
        • ALLEMAGNE Machine Learning sur le marché de la logistique par type d'application
          • Prévision de la demande
          • Optimisation des itinéraires
          • Gestion des stocks
          • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
          • Maintenance prédictive
        • ALLEMAGNE Machine Learning sur le marché de la logistique par type de déploiement
          • Cloud
          • Sur site
          • Hybride
        • ALLEMAGNE Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par type d'industrie d'utilisation finale
          • Commerce de détail
          • Fabrication
          • Transport et entreposage
          • Aliments et boissons
          • Soins de santé
        • ALLEMAGNE Apprentissage automatique sur le marché de la logistique par type de composant
          • Logiciel
          • Services
          • Plateforme
        • Perspectives du Royaume-Uni (milliards USD, 2019-2032)
        • Machine Learning au Royaume-Uni sur le marché de la logistique par type d'application
          • Prévision de la demande
          • Optimisation des itinéraires
          • Gestion des stocks
          • Automatisation de la chaîne d'approvisionnement
          • Maintenance prédictive
        • Machine Learning au Royaume-Uni sur le marché de la logistique par type de déploiement
          • Cloud
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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.”

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    Chemicals and Materials