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세계의 물류용 기계학습 시장
Machine Learning in Logistics
상품코드 : 1791903
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 583 Pages
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한글목차

세계의 물류용 기계학습 시장은 2030년까지 107억 달러에 달할 전망

2024년에 33억 달러로 추정되는 세계의 물류용 기계학습 시장은 2024-2030년에 CAGR 21.5%로 성장하며, 2030년에는 107억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 소프트웨어 컴포넌트는 CAGR 23.6%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 78억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간의 CAGR로 16.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 9억 1,030만 달러, 중국은 CAGR 29.1%로 성장 예측

미국의 물류용 기계학습 시장은 2024년에 9억 1,030만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 29.1%로 추이하며, 2030년에는 26억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 16.9%와 19.4%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 18.1%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 물류용 기계학습 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

물류 분야에서 머신러닝이 인기를 끄는 이유

물류 산업은 디지털 전환이 진행되고 있으며, 머신러닝은 운영 최적화, 비용 절감, 효율성 향상에 있으며, 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 기존공급망 관리 시스템은 실시간 수요 예측, 경로 최적화, 재고 관리에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 빅데이터 분석을 통한 머신러닝 알고리즘은 물류 계획의 정확성을 향상시키고, 기업이 지연을 최소화하고 차량 가동률을 최적화하는 데 도움을 주고 있습니다. 전 세계 E-Commerce가 지속적으로 확대되고 당일 배송에 대한 기대가 높아지면서 AI를 활용한 물류 솔루션에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

혁신은 물류 분야에서 머신러닝의 성능을 어떻게 향상시키고 있는가?

최근 AI, 예측 분석, 자율 의사결정 시스템의 발전은 물류 관리에 혁명을 일으키고 있습니다. 머신러닝 모델은 과거 배송 데이터, 날씨 패턴, 교통 상황을 분석하여 배송 경로를 최적화하고 연료 소비를 줄입니다. AI를 활용한 수요 예측은 기업이 재고의 필요성을 예측하고, 재고 부족 및 과잉 재고 상황을 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한 로봇 프로세스 자동화(RPA)는 피킹, 포장, 분류의 효율성을 높여 창고 업무를 간소화합니다. 또한 AI를 활용한 챗봇과 가상비서의 혁신을 통해 배송추적의 실시간 업데이트와 문의에 대한 자동 응답을 제공함으로써 고객 서비스도 개선하고 있습니다.

주요 시장 성장 촉진요인은?

E-Commerce의 급격한 성장, 클라우드 기반 물류 플랫폼의 채택 확대, 비용 효율적인 공급망 솔루션에 대한 수요 증가가 시장 확대의 원동력이 되고 있습니다. 또한 물류기업은 업무 효율성을 높이기 위해 AI를 탑재한 자율주행 배송차량과 드론을 이용한 라스트마일 배송 솔루션에 투자하고 있습니다. 또한 지속가능성에 대한 관심은 기업이 연료 소비를 최적화하고 탄소발자국을 줄이기 위해 머신러닝을 활용하여 세계 환경 목표에 부합하도록 유도하고 있습니다.

어떤 과제와 미래 기회가 존재하는가?

AI 통합의 높은 비용, 데이터 프라이버시에 대한 우려, 기존 물류업체들의 기술적 변화에 대한 저항 등이 문제점으로 지적되고 있습니다. 그러나 미래의 기회는 차량 관리를 위한 AI 기반 예지보전의 확대, 투명성 향상을 위한 AI 기반 블록체인 물류 솔루션의 개발, 5G 지원 스마트 물류 네트워크의 통합에 있습니다. AI를 탑재한 자율 창고와 스마트 운송 시스템의 지속적인 진화는 물류 산업을 더욱 재정의할 것으로 보입니다.

부문

컴포넌트(소프트웨어, 서비스), 배포(클라우드 기반, 온프레미스), 조직(대기업, 중소기업), 애플리케이션(재고 관리, 공급망·플래닝, 운송 관리, 창고 관리, 플릿 관리, 리스크 & 보안·, 기타), 최종사용자(소매 & E-Commerce, 제조업, 헬스케어, 자동차, 식품 및 음료, 소비재, 기타)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계 고유 SLM를 쿼리 하는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Machine Learning in Logistics Market to Reach US$10.7 Billion by 2030

The global market for Machine Learning in Logistics estimated at US$3.3 Billion in the year 2024, is expected to reach US$10.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.5% over the analysis period 2024-2030. Software Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.6% CAGR and reach US$7.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 16.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$910.3 Million While China is Forecast to Grow at 29.1% CAGR

The Machine Learning in Logistics market in the U.S. is estimated at US$910.3 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.6 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 29.1% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 16.9% and 19.4% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 18.1% CAGR.

Global Machine Learning in Logistics Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Machine Learning in Logistics Gaining Popularity?

The logistics industry is undergoing a digital transformation, with machine learning playing a pivotal role in optimizing operations, reducing costs, and enhancing efficiency. Traditional supply chain management systems often struggle with real-time demand forecasting, route optimization, and inventory management. Machine learning algorithms, powered by big data analytics, are improving accuracy in logistics planning, helping companies minimize delays and optimize fleet utilization. As global e-commerce continues to expand and same-day delivery expectations rise, the demand for AI-driven logistics solutions is growing rapidly.

How Are Innovations Enhancing the Performance of Machine Learning in Logistics?

Recent advancements in AI, predictive analytics, and autonomous decision-making systems are revolutionizing logistics management. Machine learning models analyze historical shipping data, weather patterns, and traffic conditions to optimize delivery routes and reduce fuel consumption. AI-powered demand forecasting helps companies anticipate inventory needs, preventing stockouts and overstock situations. Additionally, robotic process automation (RPA) is streamlining warehouse operations by enhancing picking, packing, and sorting efficiency. Innovations in AI-driven chatbots and virtual assistants are also improving customer service by providing real-time shipment tracking updates and automated responses to inquiries.

What Are the Key Market Drivers?

The rapid growth of e-commerce, increasing adoption of cloud-based logistics platforms, and rising demand for cost-efficient supply chain solutions are driving market expansion. Logistics companies are also investing in AI-powered autonomous delivery vehicles and drone-based last-mile delivery solutions to improve operational efficiency. Additionally, sustainability concerns are pushing companies to use machine learning for optimizing fuel consumption and reducing carbon footprints, aligning with global environmental goals.

What Challenges and Future Opportunities Exist?

Challenges include the high cost of AI integration, data privacy concerns, and resistance to technological change among traditional logistics providers. However, future opportunities lie in expanding AI-driven predictive maintenance for fleet management, developing AI-powered blockchain logistics solutions for enhanced transparency, and integrating 5G-enabled smart logistics networks. The continued evolution of AI-powered autonomous warehouses and smart transportation systems will further redefine the logistics industry.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Machine Learning in Logistics market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Organization (Large Enterprises, Small & Medium-Sized Enterprises); Application (Inventory Management Application, Supply Chain Planning Application, Transportation Management Application, Warehouse Management Application, Fleet Management Application, Risk & Security Application, Other Applications); End-User (Retail & E-commerce End-User, Manufacturing End-User, Healthcare End-User, Automotive End-User, Food & Beverage End-User, Consumer Goods End-User, Other End-Users)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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