Globale Markttrends für generative KI in der Logistik, Prognosebericht 2025–2037
Der Markt für generative KI in der Logistik wird von 2025 bis 2037 voraussichtlich um 63,09 Milliarden USD wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von rund 33,5 % entspricht. Im Jahr 2025 wird der Branchenwert der generativen KI in der Logistik voraussichtlich bei 1,97 Milliarden USD liegen.
Generative KI in Lieferketten bietet die Möglichkeit, durchgängige Logistikabläufe zu beschleunigen. Unternehmen haben diese Eigenschaft erkannt und trainieren Modelle anhand ihrer eigenen Datensätze, um KI für optimierte Produktivität und Effizienz zu implementieren. Darüber hinaus ist die vorausschauende Wartung ein weiterer Schlüsselbereich, in dem generative KI Unternehmen dabei geholfen hat, die Fließbandmaschinen zu ermitteln, die in Zukunft am wahrscheinlichsten ausfallen, und so die Anlageneffektivität (OEE) zu verbessern – eine wichtige Fertigungskennzahl. Siemens und Microsoft haben im Oktober 2023 eine Partnerschaft geschlossen, um branchenübergreifende KI strategisch einzuführen und Copiloten für Rohstoffmanagement, Vertriebsnetzwerke, Produktionsprozesse und Kundenanforderungen zu orchestrieren.
Eine solche Reaktionsfähigkeit, Belastbarkeit und Effizienz der Lieferkette bestimmen die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Herkömmliche Supply-Chain-Management-Lösungen basieren auf erfahrungsorientierter Entscheidungsfindung und etablierten Methoden, bei denen Logistikpartner mithilfe heuristischer Algorithmen und historischer Datenanalysen die Komplexität der Bestandsverwaltung, Bedarfsprognose und Vertriebsplanung bewältigen. Diese Methoden konnten die Komplexität moderner Logistik oft nicht bewältigen und unterstützten im Gegenzug die generative KI bei der Einführung auf dem Logistikmarkt. Aufgrund der Nachfrageschwankungen und des Vorhandenseins komplexer Lieferkettennetzwerke sind die Fertigungs- und Logistiksektoren ein fruchtbarer Boden für generative KI-Anwendungen.
Das Aufkommen von ChatGPT im öffentlichen Raum weckte ein Interesse am KI-Chatbot-Sektor. Die Ankündigung von Microsoft im Januar 2023, 10,0 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, verstärkte diesen Trend und forderte andere Technologieanbieter auf, sich diesem Trend zu widersetzen. Später im März 2023 stellte Google Bard und Project Magi vor, während Meta im Februar 2023 ein Sprachmodell mit 65 Milliarden Parametern namens LlaMA vorstellte. Gleichzeitig deuten OECD-Daten auch darauf hin, dass KI 27 % der Aufgaben in den OECD-Ländern, einschließlich der Bestandsverwaltung und des Kundenservice, problemlos automatisieren könnte. Frühanwender des KI-gestützten Lieferkettenmanagements verzeichneten eine Reduzierung der Logistikkosten um 15 %, verbesserte Serviceniveaus um 65 % und Lagerbestände um 35 %.
Generative KI im Logistiksektor: Wachstumstreiber und Herausforderungen
Wachstumstreiber
- Fokus auf Kostensenkung, Belastbarkeit und Nachhaltigkeit: Transport und Logistik haben einen enormen wirtschaftlichen Wert. Laut dem UNCTAD Global Trade Update-Bericht erreichte der Welthandel im Jahr 2021 mit 28,5 Billionen US-Dollar seinen Höhepunkt – ein Anstieg um das Zehnfache seit 1980, während der weltweite Intralogistiksektor im Jahr 2022 47,2 Milliarden US-Dollar ausmachte und bis Ende 2030 voraussichtlich einen Wert von 45,5 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einem jährlichen Wachstum von 15 % entspricht. Diese Zahlen unterstreichen die ausgedehnten Transportnetzwerke, die seit Jahren die Grundlage für Handel und Globalisierung bilden. Effiziente Logistik und robuste Lieferketten sind eine entscheidende Komponente für reibungslose Handelsabläufe in allen Branchen.
Generative KI-Systeme prognostizieren Kundennachfragetrends, mögliche Störungen anhand historischer Daten und Bestandsherausforderungen, wodurch die Lagerbestände optimiert und Engpässe minimiert werden. Es wird erwartet, dass eine Verlagerung von prädiktiven Analysen hin zu präskriptiven Analysen in Zukunft wichtige Workflow-Komponenten automatisieren wird. Dabei wird die generative KI aufgrund der steigenden Menge an generierten Daten im Mittelpunkt stehen. Es wird geschätzt, dass die generierten Daten bis 2025 200 Milliarden iPhone 14s entsprechen werden, was etwa 181 Zettabytes entspricht. Diese Daten, gepaart mit wachsender Rechenleistung, ermöglichen die Erstellung anspruchsvoller Modelle für komplexe Aufgaben.
Der Aufstieg von Umwelt-, Sozial- und Corporate-Governance-Protokollen (ESG) hat einen starken Einfluss auf die gesamte Lieferkette. Transparenz in Bezug auf Schadstoffemissionen, CO2-Fußabdruck und konforme Arbeitspraktiken werden voraussichtlich verbindlicher und strenger. Trotz der hohen Anfangskosten wird Gen-KI in der Logistik für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein, um ESG-Standards zu erfüllen. Investitionen in Lagerverwaltungssysteme (WMS) optimieren die Auftragsabwicklung, den Lagerbestand und die Koordinierung der kilometerweiten Lieferung. Im Juni 2022 erhielt Logiwa im Rahmen seiner Serie-B-Runde eine Finanzierung in Höhe von 16,4 Millionen US-Dollar für die Entwicklung KI-integrierter fortschrittlicher Analyse- und Automatisierungsalgorithmen für seine WMS-Plattform. Diese cloudbasierte Lösung steigert die Arbeitseffizienz um 40 % und die Auftragsabwicklungskapazität um 200 %. - Zunehmender Schwerpunkt auf Vertriebs- und Marketinganalysetaktiken: Mit generativen KI-Systemen können präzisere Vertriebs- und Marketingdaten abgerufen werden. Durch den Einsatz KI-gestützter Lösungen können Logistikdienstleister die Erwartungen ihrer Kunden besser vorhersagen. Durch die Analyse des Kundenverhaltens und die Anwendung prädiktiver Analysen können Sie die nächsten Schritte planen. Logistikdienstleister können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Effizienz steigern, indem sie KI-gestützte Lösungen nutzen, um Markttrends zu verfolgen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Daher wurden Vertriebs- und Marketingstatistiken verwendet, um potenzielle Kunden zu identifizieren.
- Die Entstehung innovativer Lösungen: Die Schaffung kreativer Lösungen durch verschiedene Branchenakteure ist ein bemerkenswerter Trend in der generativen KI im Logistiksektor. Diese hochmodernen Initiativen verändern die generative KI-Landschaft in der Logistik, indem sie Allianzen mit etablierten Unternehmen nutzen, um einzigartige und maßgeschneiderte Lösungen bereitzustellen. Mithilfe generativer KI lässt sich die Nachfrage genauer vorhersagen. KI-Algorithmen können Nachfragetrends abschätzen, indem sie große Datensätze auswerten. Dadurch können Logistikunternehmen Fehlbestände reduzieren und die Bestandsverwaltung optimieren.
Herausforderungen
- Unzureichende Sichtbarkeit: Auch wenn generative KI im Logistiksektor zahlreiche Vorteile bietet. In der Logistikbranche hat generative KI mehrere Nachteile, beispielsweise mangelnde Transparenz zwischen Lieferanten und Kunden. Generative KI erfordert keine menschliche Beteiligung und bietet Verbrauchern direkte Lösungen. Dies kann jedoch dazu führen, dass Kunden Bedenken hinsichtlich der Sichtbarkeit haben. Unzureichende Kommunikation und mangelnde Offenheit zwischen den beteiligten Interessengruppen könnten möglicherweise die Ausbreitung der generativen KI im Logistikmarkt behindern.
- Integration kann komplex sein: Es kann schwierig sein, generative KI in Logistiksysteme zu integrieren. Zahlreiche Logistikunternehmen nutzen veraltete Systeme, die möglicherweise nicht mit den neuesten KI-Innovationen kompatibel sind. Der Austausch oder die Aufrüstung dieser Systeme kann teuer und zeitaufwändig sein. Für die Umsetzung generativer KI sind spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten erforderlich. Es kann sehr schwierig und teuer sein, die Belegschaft in der Nutzung und Bedienung von KI-Technologien zu schulen.
Generative KI im Logistikmarkt: Wichtige Erkenntnisse
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Basisjahr |
2024 |
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Prognosejahr |
2025-2037 |
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CAGR |
33,5 % |
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Marktgröße im Basisjahr (2024) |
1,51 Milliarden US-Dollar |
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Prognostizierte Marktgröße für das Jahr 2037 |
64,6 Milliarden US-Dollar |
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Regionaler Umfang |
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Generative KI in der Logistiksegmentierung
Komponente (Software, Lösung)
Das Lösungssegment wird bis 2037 voraussichtlich rund 53,1 % des Marktanteils generativer KI im Logistikmarkt ausmachen. Diese Marktkategorie besteht hauptsächlich aus umfassenden Softwareprogrammen und -systemen, die sich nahtlos in aktuelle Logistikprozesse einfügen und durchgängige Automatisierungs- und Optimierungsfunktionen bieten. Der Wunsch des Marktes nach umfassenden, sofort einsetzbaren Systemen, die ein breites Spektrum an logistischen Herausforderungen bewältigen, von der Bestandsverwaltung bis zur Routenoptimierung, wird durch die Vorrangigkeit von Lösungen gegenüber diskreten Softwarekomponenten unterstrichen. Obwohl das Software-Untersegment von entscheidender Bedeutung ist, besteht es in der Regel aus eigenständigen Programmen oder Instrumenten, die bestimmte Aspekte des Logistikprozesses ansprechen. Obwohl diese Tools für gezielte Verbesserungen unerlässlich sind, bieten sie nicht den umfangreichen Funktionsumfang, der in Volllösungen zu finden ist.
Bereitstellung (cloudbasiert, vor Ort)
Bis Ende 2037 wird das Cloud-Segment voraussichtlich mehr als 63,9 % des Marktanteils generativer KI im Logistikmarkt ausmachen. Der Aufstieg des Segments ist auf die Vorteile von Cloud Computing für die Logistik und seine Fähigkeit zur Prozessoptimierung zurückzuführen. Logistikunternehmen' Der erhebliche Bedarf an Datenspeicherung für Betriebsmanagement und Analyse ist eine treibende Kraft für das Wachstum des Segments. Beispielsweise haben 21 % der Führungskräfte in der Lieferkette cloudbasierte Technologien in ihren gesamten Arbeitsablauf integriert. Bei 97 % von ihnen laufen etwa drei Viertel ihrer Lieferketten in der Cloud.
Logistikdienstleister können Lieferungen, Lieferungen und Lieferungen dank cloudbasierter Logistikmanagementsysteme in Echtzeit verfolgen und verwalten. Logistikdienstleister können Kosten sparen und die Effizienz steigern, indem sie diese Echtzeitdaten nutzen, um Lagerbestände, Lieferpläne und Routenoptimierung besser einzuschätzen. Cloud Computing ermöglicht auch Logistikdienstleistern eine bessere Zusammenarbeit zwischen Kunden und Lieferanten. Logistikorganisationen können die Koordination und Zusammenarbeit verbessern, indem sie mithilfe cloudbasierter Kommunikationstechnologie Informationen und Daten in Echtzeit mit ihren Lieferanten und Kunden teilen.
Unsere eingehende Analyse des Marktes für generative KI im Logistikmarkt umfasst die folgenden Segmente
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Komponente |
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Bereitstellung |
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Endnutzer |
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Diesen Bericht anpassenGenerative KI in der Logistikbranche – Regionale Zusammenfassung
Nordamerikanische Marktanalyse
Es wird geschätzt, dass die nordamerikanische Industrie bis 2037 einen Großteil des Umsatzanteils von 44,9 % dominieren wird. Der zunehmende Einsatz moderner Automatisierungslösungen für verschiedene Industriebetriebe und der zunehmende Einsatz von Technologie in allen Sektoren sind für den Erfolg der Region verantwortlich. Die wichtigsten Sektoren' Die wachsende Nachfrage nach Lieferkettenmanagement und Logistik sowie die wachsende industrielle Infrastruktur erhöhen den Bedarf an generativer KI in der Logistik in der gesamten Region. Durch die Investition von 40 Milliarden US-Dollar in neue Maschinen konnte United Parcel Service, Inc. seine tägliche Verarbeitungskapazität von 60 Millionen Paketen im Jahr 2022 auf 70 Millionen Pakete im Jahr 2023 steigern.
Die Vormachtstellung der strongUSA in der Logistikbranche ist auf ihre erheblichen Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung, die starke Präsenz des Landes als Technologieriese und seine innovative Kultur zurückzuführen. Darüber hinaus erleichtert die hochentwickelte Infrastruktur in der Region die reibungslose Integration von IoT- und KI-Technologien und erhöht so die betriebliche Effektivität.
Marktanalyse im asiatisch-pazifischen Raum
Es wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Raum im Bereich der generativen KI im Logistikmarkt im Prognosezeitraum aufgrund des Bevölkerungswachstums in der Region eine stabile CAGR verzeichnen wird. In jeder anderen Branche steigt die Nachfrage nach Lagerbeständen aufgrund des wachsenden Bedarfs an Lifestyle-Produkten, die vom täglichen Bedarf bis hin zu technischen Notwendigkeiten reichen. Da die Lieferkette und das Logistikmanagement immer ausgefeilter werden, wird der Bedarf an generativer KI in der Logistikbranche zunehmen.
Angetrieben durch steigende verfügbare Einkommen und Wirtschaftswachstum entwickelt sich China allmählich zu einem Zentrum für generative KI im Logistiksektor. China ist führend bei KI-Investitionen, die Fortschritte in der generativen KI für die Logistik vorantreiben, einschließlich vorausschauender Wartung und KI-gesteuerter Routenoptimierung.
Das vielfältige Lieferkettenumfeld in Indien fördert den Einsatz generativer KI, um die Transparenz der Lieferkette zu verbessern, logistische Abläufe zu beschleunigen und Risiken zu reduzieren. Das Land übernimmt Spitzentechnologien wie Blockchain und IoT und kombiniert sie mit generativer KI, um zuverlässige Logistiklösungen zu entwickeln, die Kosten sparen und die Produktivität steigern. So verkündete das Logistiktechnologieunternehmen Pidge, das seine Dienste bereits in zahlreichen großen und mittelgroßen indischen Städten anbietet, im Juni 2023 die Ankunft der digitalen Parität in der meist unorganisierten Logistikbranche. Mit seiner branchenweit ersten Low-Code- und Self-Service-Logistik-Technologieplattform (Software-as-a-Services) wird die Einführung das Logistikgeschäft völlig verändern.
Unternehmen dominieren die generative KI in der Logistiklandschaft
- IBM
- Unternehmensübersicht
- Geschäftsstrategie
- Wichtige Produktangebote
- Finanzielle Leistung
- Wichtige Leistungsindikatoren
- Risikoanalyse
- Neueste Entwicklung
- Regionale Präsenz
- SWOT-Analyse
- Deutsche Post AG
- Google Cloud
- Microsoft Corp.
- UPS (United Parcel Services) Major
- Schneider Electric
- C.H. Robinson
- XPO Logistics
- FedEx Corp.
- A.P. Moller – Maersk AS
Mit Marktanteilen der generativen KI in der Logistik von mehr als 15 % sind Google Cloud und IBM führend im Bereich der generativen KI im Logistiksektor. TensorFlow und AutoML, zwei der KI- und ML-Tools von Google Cloud, ermöglichen Logistikunternehmen die Erstellung komplexer generativer KI-Modelle. Aufgrund der Flexibilität und Agilität der Cloud-Architektur ist eine Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit zur Logistikoptimierung möglich. Logistikorganisationen profitieren von Googles Kompetenz in der Datenanalyse und den KI-gestützten Erkenntnissen, die die Transparenz der Lieferkette, Nachfrageprognosen und Routenoptimierung verbessern.
Mit Produkten wie Watson AI und IBM Cloud Pak for Data bietet IBM hochmoderne generative KI-Funktionen, die speziell für den Logistiksektor entwickelt wurden. Prädiktive Analysen, Anomalieerkennung und intelligente Entscheidungsfindung in Logistikprozessen werden durch seine KI-gesteuerten Lösungen ermöglicht. Geringe Latenz und Datenschutz werden durch die Expertise von IBM im Bereich Edge Computing und Hybrid Cloud gewährleistet, was die Einführung von KI in verteilten Logistiknetzwerken erleichtert.
Hier sind einige führende Akteure auf dem Markt für generative KI in der Logistik
In the News
- Im Juni 2024 gaben Microsoft Corp. und Hitachi Ltd. eine milliardenschwere Partnerschaft bekannt, die voraussichtlich in den nächsten drei Jahren stattfinden und soziale Innovationen durch generative KI beschleunigen wird. Mit einem prognostizierten Umsatz von 18,9 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2024 wird Hitachi durch diese strategische Vereinbarung die Expansion des Lumada-Geschäfts vorantreiben. Darüber hinaus werden betriebliche Effizienz- und Produktivitätssteigerungen für die 270.000 Mitarbeiter der Hitachi-Gruppe gefördert.
- Im September 2024 gab IBM bekannt, dass es den Umfang seiner Beratungsdienste und -lösungen erweitert hat, um Kunden dabei zu unterstützen, mehr aus den Cloud-Anwendungen und -Technologien von Oracle herauszuholen und generative KI durch einen offenen, koordinierten Ansatz zu erweitern. Aktuellen Daten des IBM Institute for Business Value zufolge werden die durchschnittlichen Kosten für den Rechenverbrauch zwischen 2023 und 2025 voraussichtlich um 89 % steigen.
Autorenangaben: Abhishek Verma
- Report ID: 6478
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
