次世代サプライチェーン市場: 2030年までの予測

Next-Gen Supply Chain Market: Forecast to 2030

次世代サプライチェーン市場、2030年までに125億ドルを達成へ次世代サプライチェーン市場（物流の未来）：技術別（モノのインターネット、人工知能、AR/VR、ブロックチェーン、ロボティクス＆オートメー... もっと見る

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Logistics IQ ロジスティクス IQ	2020年10月12日	US$4,000 シングルユーザライセンス (PDF) ライセンス・価格情報・注文方法はこちら	357	118	英語

サマリー

次世代サプライチェーン市場、2030年までに125億ドルを達成へ
次世代サプライチェーン市場（物流の未来）：技術別（モノのインターネット、人工知能、AR/VR、ブロックチェーン、ロボティクス＆オートメーション、5G、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティ、デジタルツイン、ドライバーレス車両＆ドローン、ウェアラブル＆モバイルデバイス、3Dプリント）、エンドユーザー産業別、地域別-2030年までの予測

レポート概要

低コストのデータストレージとクラウドコンピューティングの魅力により、企業は短期間で大量のデータを取得・処理し、価値あるビジネスインサイトを見出すことができるようになり、サプライチェーンのエンドツーエンドのデジタル化を実現することができるようになったのです。COVID-19の大流行から学んだように、企業はサプライチェーン計画、調達、販売・業務計画、顧客サービスを含む様々な社内プロセスにわたる重要な物流機能において技術的な変化を導入し始めています。ドイツポストDHLグループは「戦略2025」の下、2025年までにデジタル化に約20億ユーロを投じ、デジタル化投資は2025年までに少なくとも15億ユーロの年間利益につながると予想されています。

次世代サプライチェーン市場は、サプライチェーンソフトウェア、ロボット工学と自動化、自律走行車、偽造品追跡などが牽引し、2030年までに1250億米ドルに達すると予想されます。デジタルサプライチェーンの実現要因としては、モノのインターネット（IoT）、人工知能（AI）、3Dプリンティング、クラウドコンピューティング、ビッグデータと予測分析、ロボットと自動化、データ取得、無人自動車とドローン、デジタルツイン、ブロックチェーン、拡張・仮想現実、ウェアラブル＆モバイルデバイス、5G接続が挙げられる。

デジタルサプライチェーンの主な推進要因としては、サプライチェーンデータプロセスの可視性と透明性の向上に対する需要、モノのインターネット（IoT）の迅速な導入、サプライチェーン革新への投資の増加、電子商取引による巨大な需要などが挙げられます。企業はデジタル革命を受け入れ、リアルタイムでの製品の可視化、戦略的な調達と最適化、エンドツーエンドの可視化、在庫の可視化と最適化、リアルタイムの製造資産情報、マイクロフルフィルメント、効率的なラストマイル配送、動的な需要と供給の同期化など、サプライチェーン4.0の可能性を最大限に活用し始めている。デジタルサプライチェーンを取り巻くテクノロジーと機会の急増は、企業がこれらの機能のアウトソーシングを真剣に検討する必要があることを意味しています。これは、SCaaS（Supply Chain as a Service）という新しいビジネスモデルへの大きな移行となるでしょう。

IoTによるデジタルサプライチェーン市場の立ち上がり
組織は、正確な資産追跡の実現、在庫管理の改善、予知保全、需要主導のサプライチェーンネットワークの確立のために、センサーや通信機器を導入し、サプライチェーン管理におけるIoTの活用を検討しています。物流会社はかなり以前から、スマートセンサーを使用して自動データ収集・処理を増やし、GPSを使用して貨物の可視性を向上させ、充填率を改善してきました。Jabil社の例で言えば、同社のインテリジェント・デジタル・サプライチェーン（IDSC）ソリューションは、Jabil InControl™、調達ソリューション、サプライチェーンソリューションなど、サプライチェーン全体で最高の戦略、イノベーション、設計を実現し、優れた財務パフォーマンスと顧客体験を提供するものである。

5Gがもたらす次世代サプライチェーン市場の変革
5Gは、高速データ通信、品質向上、遅延低減を実現するモバイルネットワークで、2020年以降に普及すると予想されています。サプライチェーンで使用されるスマートデバイスの増加に伴い、ネットワーク上ですべてのデバイスを処理することが課題となっていますが、5Gを利用すれば、最小のアイテムでさえも追跡でき、V2X通信や倉庫での拡張現実によるオーダーフルフィルメントに対応することができます。5Gは、遠隔地やモバイルのセンサーから膨大な量のデータを収集し、リアルタイムで分析して、輸送管理の最適化と予測分析を可能にする可能性があります。世界中の5万以上の倉庫で、数百万台のモバイルロボットが資材のピッキング、保管、仕分け、輸送を行い、すべてがWMS/TMSで接続されると想定されます。そのためには、4G LTEまたは5Gの高速で安定したセキュアな接続が本当に重要になります。2019年6月、AT&T Business、Samsung Austin Semiconductor、Samsung Electronics Americaは、LTEやWi-Fiと組み合わせて5Gを使用し、自動誘導車、デジタルツインなどの主要なユースケースを説明する、アメリカ初の製造業に特化した5Gイノベーションゾーンを公開しました。

人工知能とサプライチェーン4.0市場
サプライチェーンにおけるAIは、複雑なデータを分析し、将来の需要を予測することで、プロセスの絶え間ない変化、製品ライフサイクルの短縮、需要の不確実性の増大といった主要な課題に対処するために活用されています。AIはすでに、需要予測、在庫管理、倉庫管理、車両管理など、サプライチェーンの計画・最適化に導入されています。サプライチェーンが動的で、応答性が高く、エコシステムとプロセスに相互接続する必要がある場合、IBM® Sterling Supply Chain Suite のようなソリューションは、エンドツーエンドの可視性、リアルタイムの洞察、推奨アクションを提供して、混乱を顧客エンゲージメント、成長、利益のための機会に変えることができます。

ロジスティクス4.0市場におけるロボット（AGV、AMR、ASRS、ピッキングロボット）の時代
電子商取引の増加により、ロボットは倉庫や仕分けセンターに進出し、マイクロフルフィルメントやラストワンマイルデリバリーにも導入されつつあります。自律移動型ロボット（AMR）は、受注から配送までのロジスティクス・チェーン全体で活用され、注文の迅速な処理、注文の正確性の向上、破損の低減、労働生産性の向上をもたらしています。また、Amazon、JD、Walmartなどの大手小売業者では、倉庫の自動化に向けて、商品の梱包や仕分けにロボットが使用されています。自動搬送車（AGV）は現在、自律型フォークリフト、カート、パレットムーバーとして倉庫に配備されています。Shopifyが6 River Systemsを4億5000万ドルで買収し、TeradyneがAutoGuide Mobile RobotsとMobile Industrial Robots（MiR）をそれぞれ1億6500万ドルと2億7200万ドルで買収するなどの最近の動きは、倉庫と物流におけるこの破壊的技術の背景にあるものです。これ以外にも、KUKA（Midea Group）がSwisslogを、KIONがDematicとEgeminを、トヨタがVanderlandeとBastian Solutionsを、日立がJR Automationを、KorberがCocheio Groupを、村田機械がAGE ABを買収するなどの大きなM&Aもある。

配送ロボットとドローンによるラストマイルデリバリー市場（LMD）の展開
ラスト・マイル・サービスは、有名小売店から地元企業まで、競合他社との重要な差別化要因として認識されています。ドローンや無人地上機（UGV）がラストワンマイルデリバリーに姿を現しています。アマゾンは、宅配ロボットのスカウトをテストしており、より大規模に拡大することを計画している。フェデックスはピザハットと協力し、ピザ配達のためのフェデックスのSameDay Botをテストしている。また、ラストマイル配送の問題とその解決に向けて取り組んでいる配送ロボットに関連したいくつかの類似した傾向を見ることができる。ドライバーレス配送のスタートアップ企業であるNuroは、日本のソフトバンク・ビジョン・ファンドから9億4000万ドルの融資を受けたばかりで、食料品の配送ではKrogerと、ピザの配送ではDomino'sと提携している。キウイボットは、大学キャンパスでも同様のサービスを提供している。カリフォルニア大学バークレー校とカリフォルニア大学ロサンゼルス校は、フードデリバリーロボット「キウイボット」をいち早く迎え入れた大学である。

ロジスティクスの未来を実現するドローン
DHLやAmazonなどの企業が、ラストマイル配送のためにドローンをテストしています。DHLはすでに、マイクロドローンのmd4-1000 UAVであるParcelcopterをテストし、荷物の配送を行っています。ボーイングは、半径15～30キロメートル以内に最大227キロの貨物を配送できる無人電動垂直離着陸貨物飛行体（CAV）を打ち出している。2019年6月、アマゾンは5ポンドまでの荷物を30分で配達する宅配ドローン「プライム・エア」の最新版を発表した。ドローンは配送だけでなく、倉庫などのサプライチェーンにも大きな影響を与えることが予想されます。将来的には、ドローンは匿名で在庫を追跡する最良の方法となり、商品を迅速に移動させるために使用することも可能です。ウォルマートはすでに、カタログや在庫管理のために倉庫用ドローンをテストしています。PINCは、設備や倉庫の在庫を追跡するために使用される屋外技術をベースに、2014年にPINC Airの屋内在庫技術の開発を開始しました。これとは別に、DroneScanシステムは、倉庫で製品やパレットをスキャンするための2つの画期的なソリューションを提供しています。ドローンとドローンスキャンのペイロードで構成されるHadedaシステムは、高い位置にある棚に到達し、パレットのバーコードをスキャンしながら通路を計画的に移動します。

マイクロフルフィルメント市場の変化
マイクロフルフィルメントは、配送センターをエンドカスタマーに近づけることで、企業がオンライン配送モデルで事業を展開し、小売業者のラストマイル配送のコストを削減することを可能にします。マイクロフルフィルメントセンターは、ハイエンドの自動化システム、AI、分析を活用して商品を迅速に配送する小規模な倉庫です。Takeoff TechnologiesやFabric（Commonsense Robotics）などの企業は、自動倉庫システム、フロアベースのフリーローミングロボット、ビンラック構造、ラック構造内のリフト/荷役装置をもたらすことで、自動化されたマイクロフルフィルメントセンターに注力している。最近、テイクオフテクノロジーズは、Knapp社に1億5千万ドルを発注し、同社のロボット式マイクロピッキングセンターを50カ所に展開することを発表した。倉庫自動化ソリューションのパイオニアであるDematicも、Dematic MultishuttleとGoods-to-Personピッキングソリューションでマイクロフルフィルメント向けソリューションを拡張している。

ブロックチェーンによるデジタルサプライチェーン市場
サプライチェーンにおけるブロックチェーンは、製造、組み立て、輸送中に複数のパートナーと信頼できる自動化された方法で情報を転送することにより、製品の出所、真正性、トレーサビリティを確立するものです。マースクとIBMは、ブロックチェーン技術を利用した国境を越えた当事者間の取引に取り組んでおり、プロセスの効率化に貢献しています。マースクとIBMは、国際貿易に関わる複数の当事者間でデジタル・コラボレーションを可能にするため、ブロックチェーン対応の出荷ソリューション・スマートコントラクト「TradeLens」を共同開発しました。Walmartは、Hyperledger Fabricブロックチェーンベースの食品トレーサビリティシステムを真正性と証明のために使用開始しました。

3Dプリンティングがデジタルサプライチェーン4.0市場に与える影響
3Dプリント技術が身近になったことで、企業は3Dをオンデマンド製造に活用し、サプライチェーンを効率化し始めています。3Dプリンティングにより、現地の施設でオンデマンドでデザインを3Dプリントできるようになり、大幅な輸送・物流コストの削減が可能になりました。DHLは、自動車やテクノロジー関連の顧客のために現在保管しているスペアパーツのレプリカを3Dプリントすることで、この将来のコンセプトをテストしました。同様に、Mercedes-Benz Trucks社は、スペアパーツの配送の遅れを解消するために、顧客が貨物トラック用の30種類以上のスペアパーツを3Dプリントできるようにすることを発表しました。

デジタルツインによる次世代サプライチェーン市場の最適化
デジタルツインは、製品設計、生産、IoTの仮想モデルを作成し、企業が適切なサプライチャイナネットワークを持つための新しい設計を実現するためのもう一つの画期的な技術である。デジタルツインは、材料表面から重要なインフラまでのより詳細な洞察と可視性を提供し、その結果、現場でプロアクティブな意思決定が行われるようになります。ロジスティクスにおける現在の使用例には、包装・容器、出荷、倉庫・配送センター、物流インフラ、物流ネットワークなどのデジタルツインがあります。最近、AspenTechとHexagon PPMは、EPC企業向けのデジタルツインワークフローソリューションを実現するために提携しました。このパートナーシップは、プロセス産業のメーカーが大規模で複雑なプロジェクトの財務リスクをよりよく管理することを目的としています。EPCワークフローはこれまで、構想から建設までのライフサイクルを通じて進行する文書主導のプロセスであり、これは非効率、遅延、文書の紛失、ミスコミュニケーション（特に複数の外部契約者や企業が関わっている場合）につながることがあります。

サプライチェーンマネジメントとロジスティクス 4.0 市場における新興企業の台頭
これからのサプライチェーンは、インテリジェントかつ顧客中心である必要があり、顧客に一貫した価値を提供するために、継続的な改善とイノベーションに重点を置く必要があります。このため、ロジスティクスとサプライチェーンの市場を変革するために、テクノロジー主導のソリューションの必要性が高まっています。新興企業は、これまで大企業のみに限られていた技術を活用し、革新的なデジタルサプライチェーンソリューションを打ち出しており、必要な分野に的を絞ってビジネスプロセスを合理化しています。

本調査で検討した主なプレイヤー

IBM、オラクル、マンハッタン・アソシエイツ、JDAソフトウェア、SAP、インフォー、エピコア・ソフトウェア、デカルト・システムズ・グループ、ワイズテック・グローバル、キナクシス、E2オープン、ロジリティ、クーパ、バスウェア、ジャガー、GEP、ブラボーソリューション、ザイカス、PTC、ハイジャンプ、IFS、シスコ、マイクロソフト、インテル、オムパートナーズ、H. Robinson, Dematic (KION), Swisslog (KUKA), SSI SCHAEFER, ダイフク, 村田機械, TGW Logistics Group, Yale Materials Handling Corporation, Zebra Technologies, Honeywell AIDC, Honeywell Intelligrated, Data Logic, DMLogic, Nulogy, SICK AG, ABB, Jabil, Siemens, Logistyx Technologies, Advantech iLogistics, PINC, UPS, Righthand Robotics, BluJay Solutions, Locus Systems, Brightpearl, Veridian, Avetta.AIMMS, One Network Enterprises, Siemens, Siemens, SICK AG, Zebra Technologies, Siemens, KUKA, SSI SCHAEFER, SSI SCHAEFER, ダイフク, 村田機械, TGW Logistics, Yale Materials Handling Corporation, Zebra Technologies AIMMS、One Network Enterprises、LEGACY Supply Chain Services、Apex Supply Chain Technologies、Kuebix、SEKO Logistics、Landstar、CSX、Arviem、Tapestry Solutions、FedEx Supply Chain、DHL Supply Chain、XPO Logistics、Rider Supply Chain Solutions、NFI Logistics、XPO Logistics、GEODIS North America (OHL), Lineage Logistics、Kenco Logistic Services LLC (KLS), DSC Logistics、Cainiao Network (Alibaba), アマゾン

本レポートを通じて回答される主な質問

ポストパンデミックのシナリオにおいて、次世代サプライチェーン市場に影響を与える主要トレンドとドライバーは何か？
次世代サプライチェーン市場の主要技術・地域別の収益見通し（TAM）および2030年までの予測は？
次世代サプライチェーン領域における主な投資・M&Aは？
サプライチェーン＆ロジスティクスエコシステムにおける主要参入企業（主要カテゴリ別）とは？
今後10年間のデジタルサプライチェーンの成長と成功を決定付ける戦略的必須条件と行動要請とは何か？

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1   はじめに   22
1.1   次世代サプライチェーン   22
1.2   サプライチェーンイノベーションのインパクト   23
1.2.1   上流   23
1.2.2   工場内   23
1.2.3   下流   23
1.2.4   エンド・ツー・エンドのサプライチェーンにまたがる   23
1.2.5   これはどういうことなのでしょうか？   24
1.3   技術的なステージ   24
2   ドライバー＆チャレンジ   24
2.1   ドライバ   24
2.1.1   Eコマースからの巨大な需要   24
2.1.2   人件費と安全性への配慮   27
2.1.3   はじめに人工知能とサプライチェーンにおけるブロックチェーン   28
2.1.3.1   サプライチェーン中核機能の定義とブロックチェーン   29
2.1.3.1.1   サプライチェーンとは何か、その限界は何か？   29
2.1.3.1.2   ブロックチェーンとは何か、その限界は何か？   30
2.1.3.1.3   ブロックチェーンはサプライチェーンマネジメントをどのように強化するのか？   31
2.1.3.1.4   サプライチェーンにおけるブロックチェーンの活用事例   31
2.1.3.1.4.1   海運・物流   31
2.1.3.1.4.2   製造   32
2.1.3.1.4.3   航空   32
2.1.3.1.4.4   小売、医薬品、消費財   33
2.1.4   IoT、データアナリティクス、クラウドコンピューティングの急速な普及   35
2.1.5   拡張現実と5Gコネクティビティと既存技術の融合   36
2.1.5.1   オーグメンテッドリアリティ（AR）   36
2.1.5.2   5G技術   37
2.1.6   サプライチェーンイノベーションへの投資拡大   39
2.1.7   エンド・ツー・エンドのリアルタイムな可視化と透明性の向上   40
2.1.7.1   サプライチェーンをリアルタイムで可視化する主なメリット   41
2.1.8   消費者需要の変化によるサプライチェーンマネジメントプロセス   42
2.2   課題   44
2.2.1   技能労働者の不足   44
2.2.2   顧客側でのHigh Expectationの設定   46
2.2.3   政府の政策と規制   49
2.2.3.1   米中貿易戦争   50
2.2.3.2   宅配ロボット・ドローンの規制について   50
2.2.4   サイバーリスク   51
2.2.4.1   サプライチェーンにおける組織のサイバーセキュリティについて   51
2.2.4.2   サプライチェーンにおけるサイバーセキュリティのためのコンプライアンス要件   51
2.2.4.3   推薦の言葉   52
2.2.5   よりカスタマイズされた、またはパーソナライズされた製品およびサービスに対する需要   53
2.2.5.1   パーソナライゼーションの重要性   53
2.2.5.2   サプライチェーンへの影響   53
2.2.5.3   自動化するための環境がより複雑に   54
2.2.5.4   ソフトウェアとハードウェアの組み合わせ   54
2.2.6   オムニチャネルロジスティクス＆フルフィルメント   54
2.2.6.1   オムニチャネルの体験と期待   55
2.2.6.2   オムニチャネル・フルフィルメントのための倉庫改革   56
3   次世代サプライチェーン技術別市場シェア（USD Million）   58
3.1   クラウドコンピューティングとストレージ   58
3.1.1   アナリティクス機能の高度化   58
3.1.1.1   複数のプラットフォームの統合   59
3.1.1.2   地理的・政治的境界の撤廃   59
3.1.1.3   セキュリティ対策の強化   59
3.1.1.4   IT能力の向上   59
3.1.1.5   市場のボラティリティに適応する   59
3.1.1.6   スケーラビリティ（拡張性）の向上   59
3.1.1.7   コスト削減   59
3.1.1.8   データ分析が飛躍的に向上し、エンド・ツー・エンドの可視化と継続的な改善が可能になりました。   60
3.2   ロボティクスとオートメーション   60
3.2.1   オートメーションの未来。自律移動型ロボット（AMR)   61
3.2.2   マイクロフルフィルメント。都市型倉庫の新コンセプト   62
3.3   プレディクティブ・アナリティクス   62
3.4   ウェアラブル＆モバイルテクノロジー   63
3.4.1   サプライチェーンにおけるウェアラブルテクノロジーとは？   63
3.4.2   ウェアラブルはサプライチェーンをどう改善するのか？   63
3.4.2.1   スピードと正確さ   64
3.4.2.2   非効率性の特定   64
3.4.2.3   安全性と品質の向上   64
3.4.2.4   サプライチェーンにおけるウェアラブルテクノロジーに関する最終的な考察   65
3.4.2.5   Bluetoothを搭載したウェアラブル端末の普及が進んでいる   65
3.4.2.6   顧客はますますオムニチャネル・ロジスティクス・ソリューションを求めている   65
3.5   3Dプリンティング   66
3.5.1   はじめに   66
3.5.2   3Dプリンティングの経済性   66
3.6   ドライバーレスビークルとドローン   67
3.6.1   自律型貨物ネットワーク(AFN)   67
3.6.2   サプライチェーン＆ロジスティクスにおけるドローンの導入状況   69
3.7   デジタルツイン   70
3.7.1   Complexity and 課題:   71
3.7.2   倉庫・物流インフラ   71
3.8   サイバーセキュリティ   72
3.8.1   サイバーセキュリティフレームワーク   73
3.8.2   Supply Chain サイバーセキュリティ Solution   73
3.9   IoT（インターネット・オブ・シングス）   74
3.9.1   IoTはサプライチェーン全体の可能性をどのように再構築するか   74
3.9.1.1   倉庫監視   74
3.9.1.2   倉庫や特定の場所に荷物がいつ到着するか予測する。   74
3.9.1.3   リアルタイムに位置情報を取得   75
3.9.1.4   コンティンジェンシー・プランニングのアップグレード   75
3.9.2   課題サプライチェーンにおけるIoT導入のために   75
3.9.2.1   有能なチームの欠如   75
3.9.2.2   セキュリティ上の脅威   75
3.9.2.3   データストレージの問題点   76
3.9.2.4   接続の問題   76
3.9.3   サプライチェーン＆ロジスティクスにおけるIoT活用事例   76
3.10   ブロックチェーン   77
3.10.1   COVID-19: Opportunity for ブロックチェーン Integration   78
3.10.2   サプライチェーンにおける信頼と透明性   80
3.11   拡張現実と仮想現実(AR/VR)   80
3.11.1   サプライチェーン＆ロジスティクスでの活用と応用   81
3.11.1.1   倉庫業務   81
3.11.1.2   輸送の最適化   82
3.11.1.3   ナビゲーション   82
3.11.1.4   組立・修理   82
3.11.2   先端技術との融合（例：HoloLens）   82
3.11.2.1   サプライチェーンソフトウェア   82
3.11.2.2   ピッキング   83
3.11.2.3   コラボレーティブ・ロボティクス   83
3.12   人工知能（自然言語処理、機械学習、ディープラーニング）   83
3.12.1   AIはサプライチェーンにどのように適用できるのでしょうか。   86
3.12.1.1   サプライチェーンの透明性を高めることが必要   86
3.12.2   焦点となるサプライチェーンマネジメントの分野は、時間とともに進化する   86
3.12.3   物理的な流れ、情報の流れがAIによって可能になる   87
3.12.4   AIの導入はチャレンジング   90
3.12.5   セキュリティリスクとその他の注意点   91
3.13   5Gコネクティビティ   91
3.13.1   ロジスティクス   93
3.13.2   製品の詳細なモニタリング   93
3.13.3   在庫管理   93
3.13.4   倉庫管理   94
3.13.5   自動化・IoT   94
3.13.6   リアルタイムのデータ共有   94
4   次世代サプライチェーン機能別市場シェア（百万米ドル）   95
4.1   サプライチェーンのためのデザイン   95
4.1.1   の共通戦略サプライチェーンのためのデザイン   95
4.1.2   サプライチェーン成熟度曲線   95
4.2   企画・在庫管理   97
4.2.1   正しい在庫管理技術   97
4.2.2   リスク分析 - 予防と緩和   97
4.2.2.1   リスク評価   98
4.2.2.2   AGCO：COVID-19 リスク分析   98
4.3   サプライヤー・パートナーシップ（ベンダーのパフォーマンスと調達スペンド・アナリティクス）   99
4.4   業務効率化（需要分析・予測）   99
4.4.1   サプライチェーンパフォーマンスを向上させる予測手法   99
4.4.2   主要なフォーキャスト・デマンドプランニングソフトウェア。   100
4.5   ロジスティクスマネジメント   100
4.5.1   業界への新規参入   102
4.5.1.1   新しいビジネスモデルを推進するスタートアップ企業   102
4.5.1.2   新しいプレーヤーがどんどん参入してくる   103
4.6   S＆OP - テクノロジーイネーブルメント   103
5   次世代サプライチェーンサービス別市場占有率   105
5.1   マネージドサービス   105
5.2   プロフェッショナルサービス   106
5.2.1   主なサービス   106
5.2.2   主な担当業務   106
6   次世代サプライチェーンエンドユーザー業界における市場   107
6.1   オートモーティブ   107
6.1.1   課題 faced by オートモーティブ Supply Chain   108
6.1.1.1   部品の視認性・ルーティング不良による自動車の遅れ製造   108
6.1.1.2   Impact of External Factors Significantly Disrupts the オートモーティブ Supply Chain   108
6.1.1.3   Lack of Visibility and High Fixed and Variable Costs Impacts Profitability for オートモーティブ Manufacturers   108
6.1.1.4   Poor Quality 製造 Leads to Failure and Product Recalls   109
6.1.2   現在の課題に対する推奨ソリューション   109
6.1.2.1   Optimize オートモーティブ Parts Visibility, Inventoryマネジメント and Routing Through the Supply Chain   109
6.1.2.2   Introduce Effective Riskマネジメント for the Most Likely and Impactful Potential Issues   109
6.1.2.3   Insist on Deep Visibility and Accurate Cost Controls Throughout the オートモーティブ Supply Chain   109
6.1.2.4   自動車部品メーカーへの厳格な品質報告と可視化の導入   109
6.1.3   Other risks in オートモーティブ Supply Chain   110
6.2   製造   110
6.2.1   Digital 製造 as New Enabler   110
6.2.2   Integrated サプライチェーンソフトウェア: IBM Sterling Supply Chain Suite   110
6.3   小売・Eコマース   111
6.3.1   Eコマースと小売の市場動向   111
6.3.2   自動化・技術採用   111
6.4   ヘルスケア＆ファーマシューティカルズ   112
6.4.1   デジタルサプライチェーンにおける効率と効果   112
6.4.2   新たな技術による破壊   113
6.5   コンシューマーパッケージ製品   114
6.5.1   膨大なデータを分析し、End to Endの可視化を実現   115
6.5.2   バリューチェーン全体での最適化を同時に実現（コンカレントプロセス）   115
6.5.3   Autonomous ロジスティクス and Supply Chain   116
6.6   食品・飲料   116
6.6.1   ドライバー＆チャレンジ   116
6.6.2   F＆Bの業界動向   117
6.6.3   ブロックチェーンとAIによるフードサプライチェーン   117
6.7   3PL   118
6.7.1   Growth and Trends in 3PL Sector   119
6.7.2   の最新技術3PL   120
6.8   その他   121
6.8.1   O＆G部門   121
6.8.2   エネルギー＆パワー   121
6.8.3   航空   121
6.8.4   アグリカルチャー   122
7   次世代サプライチェーン地域別市場シェア（百万米ドル）   123
7.1   北アメリカ   123
7.1.1   米国   123
7.1.2   カナダ   124
7.2   ヨーロッパ   125
7.2.1   イギリス   125
7.2.2   ドイツ   126
7.2.3   フランス   127
7.2.4   イタリア   128
7.2.5   スペイン   129
7.2.6   ロシア   130
7.2.7   オランダ   131
7.2.8   スウェーデン   132
7.2.9   デンマーク   133
7.2.10   フィンランド   134
7.2.11   ノルウェー   135
7.3   アジア太平洋   136
7.3.1   中国   136
7.3.2   日本   137
7.3.3   南朝鮮   138
7.3.4   オーストラリア   139
7.3.5   インド   140
7.3.6   インドネシア   141
7.3.7   タイ   142
7.3.8   マレーシア   143
7.3.9   シンガポール   144
7.3.10   ベトナム   145
7.3.11   フィリピン   146
7.4   中東・アフリカ   147
7.4.1   アラブ首長国連邦   147
7.4.2   サウジアラビア   148
7.4.3   クウェート   149
7.4.4   トルコ   150
7.4.5   イスラエル   151
7.4.6   南アフリカ   152
7.5   ラテンアメリカ   153
7.5.1   メキシコ   153
7.5.2   ブラジル   154
7.5.3   チリ   155
7.5.4   ペルー   156
8   競合の状況   157
8.1   主要なプレーヤー   157
8.1.1   Warehouseマネジメント System (WMS)   157
8.1.2   Transportationマネジメント System (TMS)   158
8.1.3   マテリアルハンドリングシステム   160
8.1.4   無人搬送車（AGV）＆自動移動ロボット（AMR）   163
8.1.5   自動認識・データキャプチャー（AIDC)   165
8.1.6   ラスト・マイル・デリバリー   166
8.1.7   Piece ピッキング Robots   168
8.1.8   オートノミーサービスプロバイダー（ASP）   169
8.1.9   倉庫用ドローン   170
8.1.10   人工知能(AI)   171
8.1.11   IoTアナリティクス   173
8.1.12   ブロックチェーン   174
8.1.13   5G技術   176
8.1.14   自動運転車（Autonomous Vehicle）について   177
8.1.15   マイクロフルフィルメント   179
8.1.16   Third-Party ロジスティクス (3PL)   181
9   会社概要   183
9.1   倉庫設備・ソリューションプロバイダー   183
9.1.1   デマティック（KION）   183
9.1.2   SSI-シェーファー   188
9.1.3   ヴァンダーランデ（TICO）   193
9.1.4   スイスログ（KUKA）   197
9.1.5   希少   199
9.1.6   大福   203
9.1.7   村田機械株式会社   208
9.1.8   希少   211
9.1.9   エレトリック80   215
9.1.10   Beumerグループ   216
9.1.11   ウィトロン・ロジスティクス＋インフォメーション・テクノロジー   219
9.1.12   TGWロジスティクス   224
9.1.13   グレンツェバッハ・メカニカル・エンジニアリング社   227
9.1.14   FIVESグループ   229
9.1.15   ハネウェル・インテリジェント   231
9.1.16   バスチャン・ソリューションズ（TICO）   236
9.1.17   マテリアルハンドリングシステム(MHS)   244
9.1.18   ユングハインリッヒAG   245
9.1.19   LODIGE工業   246
9.1.20   ビアストア・システムズ   247
9.1.21   インターレイク・マカルクス   248
9.1.22   カーデックス   249
9.1.23   オートストア   250
9.1.24   DMW＆H   251
9.1.25   ウェストファーレン   252
9.1.26   GUOZI   253
9.1.27   シースン   254
9.1.28   JATEN   255
9.2   AGV＆AMRプロバイダー   256
9.2.1   ギークプラス   256
9.2.2   クイックトロン（フラッシュホールド）   257
9.2.3   ForwardX Robotics   258
9.2.4   グレーオレンジ   259
9.2.5   ヒクロボット   260
9.2.6   移動型産業用ロボット（MiR）   261
9.2.7   インヴィア・ロボティクス   262
9.2.8   6 リバーシステムズ（Shopify）   263
9.2.9   Fetch Robotics   264
9.2.10   IAMロボティクス   265
9.2.11   ローカス・ロボティクス   266
9.2.12   ベクナロボティクス   267
9.2.13   ウェイポイントロボティクス   268
9.2.14   トンプキンス・ロボティクス   269
9.2.15   スカログ   270
9.2.16   OTTOモーターズ（クリアパスロボティクス）   271
9.2.17   GIDEONブラザーズ   272
9.2.18   マガジーノ   273
9.2.19   NextShift Robotics   274
9.2.20   オートガイドモバイルロボット（テラダイン社）   275
9.2.21   エイラテック・ロボティクス   276
9.2.22   Aethon（STエンジニアリング）   277
9.2.23   ブルーム   278
9.2.24   HAIロボティクス   279
9.2.25   バイオニックハイブ   280
9.2.26   反対   281
9.2.27   パル・ロボティクス   282
9.2.28   マシューズ・オートメーション・ソリューションズ   283
9.2.29   CAJAロボティクス   284
9.2.30   オムロン（アデプトテクノロジー）   285
9.2.31   ガイダンス・オートメーション（マシューズ・インターナショナル）   286
9.2.32   シリウス   287
9.2.33   SMPロボティクス   288
9.2.34   MALUイノベーション   289
9.2.35   ユーロテック(ローパッド)   290
9.2.36   DSオートメーション   291
9.2.37   ロクラ   292
9.2.38   ネオボティクス   293
9.2.39   ジョンビーン・テクノロジーズ（JBT株式会社）   294
9.2.40   トランスボティクス（スコットグループ）   295
9.2.41   CSG華翔   296
9.2.42   EKオートメーション   297
9.2.43   オーシャネーション   298
9.2.44   ウェルウィット・ロボティクス   299
9.2.45   ロジスティック・ジェット   300
9.3   Piece ピッキング Robots   301
9.3.1   バークシャーグレー   301
9.3.2   ライトハンドロボティクス   302
9.3.3   キンドレッド   303
9.3.4   OSARO   304
9.3.5   プラスワンロボティクス   305
9.4   Warehouseマネジメント System Providers   306
9.4.1   ジェイディーエー   306
9.4.2   インフォア   308
9.4.3   オラクル   309
9.4.4   エスエイピー   311
9.4.5   マンハッタンアソシエイツ   313
9.4.6   ハイジャンプ   315
9.5   自動認識・捕捉   316
9.5.1   ゼブラテクノロジー   316
9.5.2   ハネウェル   318
9.5.3   データロジック   320
9.5.4   佐藤   322
9.5.5   シック   323
9.6   オートノミーサービスプロバイダー（ASP）   327
9.6.1   シーグリッド   327
9.6.2   BALYO   328
9.6.3   株式会社ブレーン   329
9.6.4   ブルーボティクス   330
9.6.5   KOLLMORGEN   331
9.6.6   オートノミック・ソリューションズ社（ASI）   332
9.6.7   MOVEL AI   333
9.6.8   MOV AI   334
9.6.9   フリーダムロボティクス   335
9.6.10   ロボマインダ   336
9.6.11   ペルセプチン   337
9.7   倉庫用ドローン   338
9.7.1   UVL ロボティクス   338
9.7.2   アイシー（HARDISグループ）   339
9.7.3   エアマップ   340
9.8   配送ロボット   341
9.8.1   スターシップ   341
9.8.2   NURO AI   342
9.8.3   テレショップ   343
9.8.4   キウイボット   344
9.8.5   ロビーテクノロジー   345
10   付録   346
10.1   大型トラックの世界出荷台数   346
10.2   自律走行型トラックの世界出荷台数   347
10.3   模倣品による世界的な損失   348
10.4   次世代技術導入によるグローバルなコスト削減   349
10.5   ロジスティクスGDPへの貢献   350
10.6   道路交通GDPへの貢献   352
10.7   倉庫業の対GDP比   354

出品物の一覧です。

EXHIBIT1: eCommerce is continuting to grow at rapid pace and disrupting traditional retail
EXHIBIT 2: ピッキング and Packing rates are the difference between less and more efficient companies
EXHIBIT 3:Estimated Hourly Labour Costs, In Euros - 2019 (ヨーロッパ)
EXHIBIT 4:Use-cases of blockchain in supply chain
EXHIBIT 5:ブロックチェーン + IoT addresses critical pain points
EXHIBIT 6:Benefit of ブロックチェーン can be realized through optimizing several functions
EXHIBIT 7:ブロックチェーン in Track and Trace solutions in Pharma
EXHIBIT 8:Augmented Reality ＆ ROI Importance
EXHIBIT 9: Supply Chain ＆ロジスティクス Technological Investment
EXHIBIT10: Real Time Supply Chainマネジメント
EXHIBIT11: Annual Change in Online Spend: Thanksgiving and Black Friday (YoY Change: 2019 vs 2018)
EXHIBIT12: Online Sales on Biggest Shopping Days (2017, 2018 ＆ 2019)
EXHIBIT13: Salary by Years of Experience in ロジスティクス and Supply Chain
EXHIBIT14: Salary by Job Function in ロジスティクス
EXHIBIT15: How Shoppers want to return online purchases
EXHIBIT16: Performance of E-commerce Marketing Initatives
EXHIBIT17: Top Events to Impact Supply Chain (2013-18); Similar to what COVID-19 is in 2020
EXHIBIT18: Importance Of Online Shopping Personalization By Channel
EXHIBIT19: Traditional commerce vs Omnichannel commerce
EXHIBIT 20: 課題 in Omnichannel ロジスティクス
EXHIBIT 21:Cloud computing will be driven by adoption of more decentralised computing and storage required by increasingly decentralised requirements of next-generation of supply chains
EXHIBIT 22:Mobile Robots (AGV and AMRs) will be the biggest driver of automation in the forecast period (USD Million)
EXHIBIT 23:We expect almost a quarter of the robots to be AI-powered
EXHIBIT 24:Wearable solutions have the potential to be a $4B market by 2030, and improve the efficiency of overall supply chain (Values in USD million)
EXHIBIT 25: Truck Driver Shortage (2011-2028)
EXHIBIT 26:Autonomous Truck shipments globally will reach1 million units per year by 2030 (Shipments in thousand units)
EXHIBIT 27:Resulting in total economic benefits in excess of USD 40billion per year by 2030
EXHIBIT 28:Driven by different enabling technologies such as AI, IoT and 5G (Values in USD billion)
EXHIBIT 29: Digital Supply Chain Twin Model
EXHIBIT 30: Major Cyber Attack in 2019
EXHIBIT 31: Cellular IoT Connection
EXHIBIT 32:IoT Market in Supply Chain is set to reach c$18B by 2030
EXHIBIT 33: ブロックチェーン will create $176B in Business Value by 2025 and $3.1T by 2030
EXHIBIT 34:Cost of counterfeit products and thefts be in excess of $400B by 2030 globally
EXHIBIT 35:Adoption of blockchain can lead to reduction in c5% of global counterfeit product reduction by 2030, resulting in savings of $26B
EXHIBIT 36: 課題 to integrate AR/VR in Supply Chain ＆ロジスティクス
EXHIBIT 37:AR/VR will be an important enabling technology in the warehouse, but adoption to remain slow due to cost competitiveness of traditional AIDC technologies and lower dependence on human workers in the future
EXHIBIT 38: Key elements of AI
EXHIBIT 39: The evolution of supply chain management disciplines (adopted from Hokey, 2015)
EXHIBIT 40: End-to-end supply chain management activities with the potential AI Tools
EXHIBIT 41: Advantages of AI in supply chain management
EXHIBIT 43:AI’s biggest use case is Autonomous Driving and Autonomous Mobile Robots, both of which need AI to function
EXHIBIT 44: Global mobile data traffic (EB per month)
EXHIBIT 45:We estimate that 5G technology will be an important enabler of next generation supply chain, contributing more than $5B in value to the market by 2030
EXHIBIT 46: Collaboration ＆ Partnership in Supply Chain Design
EXHIBIT 47:サプライチェーン成熟度曲線
EXHIBIT 48:Applications are enabled by サプライチェーンソフトウェア, the market for which is expected to reach $33B by 2025
EXHIBIT 49:Evaluate Value Chain Nodes to idnetify key risks
EXHIBIT 50:Artificial Intelligence for Demand Forecasting – Lennox Case Study
EXHIBIT 51:Technologies Impacting ロジスティクスマネジメント
EXHIBIT 52:Supply Chain and Complexity
EXHIBIT 53: OEM Supplier Characterisitics
EXHIBIT 54:Automation Impact by core merchandising activity
EXHIBIT 56:Impact of IoT on CPG Value Chain
EXHIBIT 57:Traceability through ブロックチェーン
EXHIBIT 58:Global ロジスティクス Costs ＆ 3PL Revenues (USD Billion) – 2010 to 2022E
EXHIBIT 59:United States ロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 60: カナダロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 61: イギリスロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 62: ドイツロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 63: フランスロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 64: イタリアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 65: スペインロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 66: ロシアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 67: オランダロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 68: スウェーデンロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 69: デンマークロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 70: フィンランドロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 71: ノルウェーロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 72: 中国ロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 73: 日本ロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 74: 南朝鮮ロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 75: オーストラリアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 76: インドロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 77: インドネシアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 78: タイロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 79: マレーシアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 80: シンガポールロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 81: ベトナムロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 82: フィリピンロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 83: UAE ロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 84: サウジアラビアロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 85: クウェートロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 86: トルコロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 87: イスラエルロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 88: 南アフリカロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 89: メキシコロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 90: ブラジルロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 91: チリロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 92: ペルーロジスティクス, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 93:Warehouseマネジメント System 主要なプレーヤー
EXHIBIT 94:Transportationマネジメント System 主要なプレーヤー
EXHIBIT 95:マテリアルハンドリングシステム主要なプレーヤー
EXHIBIT 96:AGV/AMR 主要なプレーヤー
EXHIBIT 97: Automatic Identification ＆ Data Capture 主要なプレーヤー
EXHIBIT 98:ラスト・マイル・デリバリー主要なプレーヤー
EXHIBIT 99: Piece ピッキング Robots 主要なプレーヤー
EXHIBIT100:Autonomy Service Provider 主要なプレーヤー
EXHIBIT101:倉庫用ドローン主要なプレーヤー
EXHIBIT102:Artificial Intelligence 主要なプレーヤー
EXHIBIT103:IoTアナリティクス主要なプレーヤー
EXHIBIT104:ブロックチェーン主要なプレーヤー
EXHIBIT105:5G技術主要なプレーヤー
EXHIBIT106:Self-Driving Vehicles / Autonomous Vehicles 主要なプレーヤー
EXHIBIT107:マイクロフルフィルメント主要なプレーヤー
EXHIBIT108: Third Party ロジスティクス (3PL) 主要なプレーヤー
EXHIBIT109:Global Truck Shipments Forecast: 2021 to 2030
EXHIBIT110: 自律走行型トラックの世界出荷台数 Forecast: 2021 to 2030
EXHIBIT111:Losses due to counterfeit products and other thefts : 2021 to 2030
EXHIBIT112: Savings resulting from adoption of ブロックチェーン and other technologies: 2021 to 2030
EXHIBIT113:ロジスティクスGDPへの貢献 : 2011 to 2020
EXHIBIT114:ロジスティクスGDPへの貢献 : 2021 to 2030
EXHIBIT115: 道路交通GDPへの貢献 : 2011 to 2020
EXHIBIT116: 道路交通GDPへの貢献 : 2021 to 2030
EXHIBIT117:WarehousingGDPへの貢献 : 2011 to 2020
EXHIBIT118: WarehousingGDPへの貢献 : 2021 to 2030

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Table of Contents

Summary

Next-Gen Supply Chain market to hit the mark of $125B by 2030
Next-Generation Supply Chain Market (Future of Logistics) By Technology (Internet of Things, Artificial Intelligence, AR/VR, Blockchain, Robotics & Automation, 5G, Cloud Computing, Cyber Security, Digital Twin, Driverless Vehicles & Drones, Wearables & Mobile Devices, 3D Printing), By End-User Industry, and By Geography – Forecast to 2030

The lure of low-cost data storage and cloud computing has enabled organizations to capture and process large volumes of data in a short period of time in order to find valuable business insights and thus achieve end-to-end digitization of the supply chain. As a learning from COVID-19 pandemic, companies have started implementing technological changes in crucial logistics functions across various internal processes covering supply chain planning, procurement, sales & operational planning and customer services. Under "Strategy 2025" Deutsche Post DHL Group will be spending around EUR 2 billion on digitalization till 2025 and the digitalization investment is expected to lead to yearly benefits of at least EUR 1.5 billion by 2025.

Next Gen Supply Chain market is expected to reach USD 125 billion by 2030 driven by supply chain software, robotics & automation, autonomous vehicles and counterfeit goods tracing. Enablers of digital supply chain include Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), 3D Printing, Cloud Computing, Big Data and Predictive Analytics, Robotics and Automation, Data Capture, Driverless Vehicles and Drones, Digital Twin, Blockchain, Augmented and Virtual Reality, Wearable & Mobile Devices and 5G connectivity.

Major drivers of a digital supply chain include demand for greater visibility and transparency in supply chain data process, faster adoption of internet of things (IoT), increasing investment in supply chain innovation, and huge demand from e-commerce. Companies have started to embrace the digital revolution and are beginning to see the full potential of Supply Chain 4.0 resulting in real-time product visibility, strategic sourcing and optimization, end-to-end visibility, inventory visibility and optimization, real-time manufacturing asset intelligence, micro fulfilment, efficient last mile delivery and dynamic demand & supply synchronization are some of the major benefits of a digital supply chain. The proliferation of technologies and opportunities around the digital supply chain really means companies need to look seriously at outsourcing these functions. This is going to be a major shift towards a new business models as supply chain as a service (SCaaS).

Rise of The Digital Supply Chain Market with IoT
Organizations are looking to leverage IoT in supply chain management by installing sensors and communication devices to achieve accurate asset tracking, improve inventory management, predictive maintenance, and establish demand driven supply chain network. Logistics companies have been using smart sensors to increase automated data collection and processing and GPS to improve visibility of shipments and improve fill-rate for quite some time now. If we take an example of Jabil then their Intelligent Digital Supply Chain (IDSC) solutions enable the best strategies, innovation, and design throughout the supply chain, delivering superior financial performance and customer experience which include Jabil InControl™, Procurement Solutions and Supply Chain solutions.

5G to Revolutionize NextGen Supply Chain Market
Widespread 5G rollout is expected to occur starting 2020, promising mobile networks with high data speeds, improved quality, and reduced latency. With growing number of smart devices being used in supply chain, there is a challenge to handle all on network which can be addressed by 5G to track the even smallest item, V2X communication and order fulfillment through Augmented Reality in warehouses. 5G is likely to enable massive amounts of data to be collected from remote and mobile sensors analyzed in real time to drive transportation management optimization and predictive analytics. Assuming that there will be at millions of mobile robots in more than 50K warehouses globally to pick, store, sort and transport the materials and everything will be connected through WMS/TMS. It makes really important to have a fast, stable and secure connection of 4G LTE or 5G. In June 2019, AT&T Business, Samsung Austin Semiconductor, and Samsung Electronics America unveiled the first manufacturing-focused 5G Innovation Zone in America which explores using 5G in combination with LTE and Wi-Fi to illustrate key use cases like Automated Guided Vehicles, Digital Twin etc.

Artificial Intelligence and Supply Chain 4.0 Market
AI in supply chain is being used to address key challenges such as constant change in process, shorter product lifecycle, and increased demand uncertainty by analyzing complex data and forecast future demand. AI is already being deployed in supply chain planning and optimization, including demand forecasting, inventory management, warehouse management, and fleet management. If supply chain has to be dynamic, responsive and interconnected to the ecosystem and processes the solutions like IBM® Sterling Supply Chain Suite gives you the end-to-end visibility, real-time insights and recommended actions to turn disruptions into opportunities for customer engagement, growth and profit.

The Age of Robotic (AGV, AMR, ASRS, Picking Robots) in Logistics 4.0 Market
The rise in e-commerce has led robots to enter warehouses, sorting centers, and are evening being deployed for micro-fulfillment and last-mile delivery. Autonomous mobile robots (AMRs) are now being used in entire logistics chain, from order intake to customer delivery resulting in faster order fulfillment, greater order accuracy, reduced damages and improved labor productivity. Robots are also being used by large retailers such as Amazon, JD and Walmart to pack and sort items for Warehouse Automation. Automated guided vehicles (AGV) are now being deployed in warehouses as autonomous forklifts, carts and pallet movers. Recent developments like Shopify acquiring 6 River Systems for $450m and Teradyne acquiring AutoGuide Mobile Robots & Mobile Industrial Robots (MiR) for $165m & $272M respectively are the outcomes behind this disruptive technology in the warehouses and logistics. Apart this, there have been some major M&A like KUKA (Midea Group) acquiring Swisslog, KION acquiring Dematic and Egemin, Toyota acquiring Vanderlande & Bastian Solutions, Hitachi acquiring JR Automation, Korber acquiring Cohesio Group and Murata Machinery acquiring AGVE AB as well.

Deploying Last-Mile Delivery Market (LMD) with Delivery Robots and Drones
Last-mile service has been identified as key differentiator amongst competitors, from renowned retailers to local businesses. Drones and unmanned ground vehicles (UGV) are showing up in last mile delivery. Amazon has been testing its Scout delivery robots to deliver packages and has planned to expand it on larger scale. FedEx collaborated with Pizza Hut to test FedEx’s SameDay Bot for pizza delivery. We can also see some similar trends related to delivery robots which are working towards last mile delivery issue and its solution. Driverless delivery start-up Nuro just got a $940 million in financing from Japan’s SoftBank Vision Fund and has partnered with Kroger to deliver the groceries and with Domino’s to deliver the pizzas. KiwiBot is providing similar services for the university campus. The University of California at Berkeley and the University of California, Los Angeles were two of the earliest colleges to welcome the food delivery robots, KiwiBot.

Drones as an enabler for Future of Logistics
Companies such as DHL and Amazon are testing drones for last mile delivery. DHL has already tested Parcelcopter, a Microdrones md4-1000 UAV to deliver a package. Boeing has come up with unmanned electric vertical-takeoff-and-landing cargo air vehicle (CAV) that could deliver up to 227 kg of cargo within a fifteen- to thirty-kilometer radius. In June 2019, Amazon has unveiled the latest version of its Prime Air delivery drone to deliver packages up to five pounds in 30 minutes. Drones are expected to have a major impact on supply chain not just for deliveries but warehouses too. In future drones could be the best way to track inventory anonymously and can even be used to move items quickly. Walmart has already tested warehouse drones to catalog and manage inventory. PINC started developing PINC Air indoor inventory technology in 2014 based on its outdoor technology used for tracking inventory in equipment and storage yards. Apart this, the DroneScan system provides two revolutionary solutions to scanning products and pallets in warehouses. Either the Hadeda system consisting of a Drone and Dronescan payload which reaches the high shelves and methodically moves down the aisles scanning pallet barcodes

The Micro-Fulfillment Market Shift
Micro-fulfillment brings a distribution center closer to the end-customer which allows businesses to operate via an online delivery model and reduce costs of last-mile delivery for retailers. Micro-fulfillment centers are small warehouses that utilize high-end automated systems, AI and analytics to deliver goods rapidly. Companies such as Takeoff Technologies and Fabric (Commonsense Robotics) are focused on automated micro-fulfillment centers by bringing automated storage system, floor-based free roaming robots, bin racking structure, and a lift/load handling device within the racking structure. Recently, Takeoff Technologies announced that it has placed a $150 million order with Knapp, would allow for a 50-site deployment of its robotic micro-pick centers. Even Dematic who is pioneer for warehouse automation solutions, is extending its solutions for Micro-Fulfillment with Dematic Multishuttle and Goods-to-Person picking solutions.

Blockchain for Digital Supply Chain Market
Blockchain in supply chain establishes provenance of products, authenticity and enhances traceability of the products by transferring information with multiple partners during manufacturing, assembly, and transportation in a trusted and automated way. Maersk and IBM are working on cross-border, cross-party transactions that use blockchain technology to help improve process efficiency. Maersk and IBM jointly developed TradeLens, a blockchain-enabled shipping solution smart contracts in order to enable digital collaboration across the multiple parties involved in international trade. Walmart started using Hyperledger Fabric blockchain-based food traceability system for authenticity and provenance.

Impact of 3D Printing on Digital Supply Chain 4.0 Market
With 3D printing technology being made more accessible, companies are starting to use 3D for on-demand manufacturing and streamline their supply chain. 3D printing allows local facilities to 3D print designs on-demand leading to significant transportation and logistics cost reduction. DHL has tested this future concept by 3D printing replicas of spare parts that the organization currently stores for automotive and technology customers. Similarly, Mercedes-Benz Trucks announced it will now allow customers to 3D print more than 30 different spare parts for cargo trucks in an effort to resolve backlogs in spare parts delivery.

Digital Twins to Optimize NextGen Supply Chain Market
Digital twin is another breakthrough technology that creates virtual models of product design, production, and IoT and allows companies to realize new design to have a proper supply china network. Digital twins provide greater insight into and visibility from a material surface to a critical infrastructure resulting in proactive decisions being made deployed in the field. Current use cases in logistics includes digital twins of packaging & container, shipment, warehouses and distribution centers, logistics infrastructure, and logistics networks. Recently, AspenTech and Hexagon PPM have partnered to enable Digital Twin Workflow Solution for EPC Firms. The partnership aims to help manufacturers in process industries better manage the financial risks of big, complex projects as EPC workflows have historically been document driven processes as they progress through the lifecycle, from conception to construction, and this can lead to inefficiencies, delays, lost documents, and miscommunication—especially when multiple external contractors or firms are involved.

Influx of Start-Ups in Supply Chain Management and Logistics 4.0 Market
Future supply chain needs to be both intelligent and customer-centric, combined with continuous improvement and an emphasis on innovation in order to deliver value to customers consistently. This has led to growing need for technology driven solutions in order to transform the logistics and supply chain market. Start-ups are taking advantage technologies that were earlier limited to large companies only to come up with innovative digital supply chain solutions in order to streamline business processes by targeting areas of need.

Key Players considered in this study

IBM, Oracle, Manhattan Associates, JDA Software, SAP, Infor, Epicor Software, Descartes Systems Group, WiseTech Global, Kinaxis, E2Open, Logility, Coupa, Basware, Jaggaer, GEP, BravoSolution, Zycus, PTC, High Jump, IFS, Cisco, Microsoft, Intel, Om Partners, H. Robinson, Dematic (KION), Swisslog (KUKA), SSI SCHAEFER, Daifuku, Murata Machinery,TGW Logistics Group, Yale Materials Handling Corporation, Zebra Technologies, Honeywell AIDC, Honeywell Intelligrated, Data Logic, DMLogic, Nulogy, SICK AG, ABB, Jabil, Siemens, Logistyx Technologies, Advantech iLogistics, PINC, UPS, Righthand Robotics, BluJay Solutions, Locus Systems, Brightpearl, Veridian, Avetta, AIMMS, One Network Enterprises, LEGACY Supply Chain Services, Apex Supply Chain Technologies, Kuebix, SEKO Logistics, Landstar, CSX, Arviem, Tapestry Solutions, FedEx Supply Chain, DHL Supply Chain, XPO Logistics, Ryder Supply Chain Solutions, NFI Logistics, XPO Logistics, GEODIS North America (OHL), Lineage Logistics, Kenco Logistic Services LLC (KLS), DSC Logistics, Cainiao Network (Alibaba), Amazon

Key Questions to be answered through this report

• What are the major trends and drivers impacting the Next Gen Supply Chain Market in post-pandemic scenario?
• What is the revenue outlook (TAM) and forecast till 2030 for Next Gen Supply Chain Market by key technologies and regions?
• What are the key investments and M&A in Next Gen Supply Chain space?
• Who are the major participants across Supply Chain & Logistics Ecosystem by key categories?
• What are the strategic imperative and calls to action that will define growth and success within Digital Supply Chain for next 10 years?

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Tables of Contents

1   Introduction   22
1.1   Next-Gen Supply Chain   22
1.2   Impact of Supply Chain Innovation   23
1.2.1   Upstream   23
1.2.2   Within the factory   23
1.2.3   Downstream   23
1.2.4   Across the end-to-end supply chain   23
1.2.5   What does this all mean?   24
1.3   Technological Stages   24
2   Drivers & Challenges   24
2.1   Drivers   24
2.1.1   Huge Demand from E-commerce   24
2.1.2   Labour Cost and Safety Concerns   27
2.1.3   Introduction of Artificial Intelligence & Blockchain in Supply Chain   28
2.1.3.1   Defining Core Supply Chain Functions and Blockchain   29
2.1.3.1.1   What Is the Supply Chain, and What Are Its Limitations?   29
2.1.3.1.2   What Is Blockchain and What Are Its Limitations?   30
2.1.3.1.3   How Blockchain Will Empower Supply Chain Management   31
2.1.3.1.4   Use Cases of Blockchain in the Supply Chain   31
2.1.3.1.4.1   Shipping and Logistics   31
2.1.3.1.4.2   Manufacturing   32
2.1.3.1.4.3   Aviation   32
2.1.3.1.4.4   Retail, Pharmaceuticals and Consumer Goods   33
2.1.4   Fast adoption of IoT, Data Analytics and Cloud Computing   35
2.1.5   Convergence of Augmented Reality and 5G connectivity with existing technologies   36
2.1.5.1   Augmented Reality (AR)   36
2.1.5.2   5G Technology   37
2.1.6   Increasing investment in Supply Chain Innovation   39
2.1.7   Real Time End-to-End Visibility and More Transparency   40
2.1.7.1   Key Benefits of Real-Time Supply Chain Visibility   41
2.1.8   Consumer Demand changing Supply Chain Management Process   42
2.2   Challenges   44
2.2.1   Shortage of Skilled Workforce   44
2.2.2   Set-up of High Expectation at customer end   46
2.2.3   Government Policy and Regulations   49
2.2.3.1   US-China Trade War   50
2.2.3.2   Regulation on Delivery Robots and Drones   50
2.2.4   Cyber Risk   51
2.2.4.1   Cyber Security for an organization in Supply Chain   51
2.2.4.2   Compliance Requirements for Cyber Security in Supply Chain   51
2.2.4.3   Recommendation   52
2.2.5   Demand for more customized or personalized products and services   53
2.2.5.1   Importance of Personalization   53
2.2.5.2   Impact on Supply Chain   53
2.2.5.3   More complex environment to automate the process   54
2.2.5.4   Combination of Software and Hardware   54
2.2.6   Omni channel logistics & fulfilment   54
2.2.6.1   Omnichannel Experience and Expectation   55
2.2.6.2   Warehouse Transformation for Omnichannel Fulfillment   56
3   Next-Gen Supply Chain Market Share by Technology (USD Million)   58
3.1   Cloud Computing and Storage   58
3.1.1   Advancement in Analytics Capabilities   58
3.1.1.1   Integration of Multiple Platforms   59
3.1.1.2   Removal of Geographic and Political Boundaries   59
3.1.1.3   Enhanced Security Measures   59
3.1.1.4   Increased IT Capabilities   59
3.1.1.5   Adjusting to Market Volatility   59
3.1.1.6   Increased Scalability Abilities   59
3.1.1.7   Reduced Costs   59
3.1.1.8   Data Analysis Grew Exponentially, Providing More End-to-End Visibility and Continuous Improvement.   60
3.2   Robotics and Automation   60
3.2.1   Future of Automation: Autonomous Mobile Robots (AMRs)   61
3.2.2   Micro-Fulfilment: New Concept for Urban Warehouses   62
3.3   Predictive Analytics   62
3.4   Wearable and Mobile Technology   63
3.4.1   What’s Happening with Wearable Technology in the Supply Chain?   63
3.4.2   How Do Wearables Improve the Supply Chain?   63
3.4.2.1   Speed and Accuracy   64
3.4.2.2   Identification of Inefficiencies   64
3.4.2.3   Improved Safety and Quality   64
3.4.2.4   Final Thoughts on Wearable Technology in the Supply Chain   65
3.4.2.5   Bluetooth based wearables are increasingly in use   65
3.4.2.6   Customers require more and more Omnichannel Logistics Solutions   65
3.5   3D Printing   66
3.5.1   Introduction   66
3.5.2   The economics of 3D printing   66
3.6   Driverless Vehicles and Drones   67
3.6.1   Autonomous Freight Network (AFN)   67
3.6.2   Drones Adoption in Supply Chain & Logistics   69
3.7   Digital Twin   70
3.7.1   Complexity and Challenges:   71
3.7.2   Warehouse and Logistics Infrastructure   71
3.8   Cyber Security   72
3.8.1   Cyber Security Frameworks   73
3.8.2   Supply Chain Cyber Security Solution   73
3.9   Internet of things (IoT)   74
3.9.1   How IoT can reshape the entire supply chain potential   74
3.9.1.1   Warehouse monitoring   74
3.9.1.2   Anticipate when the parcel will arrive to warehouse or certain location   74
3.9.1.3   Location-tracking in real time   75
3.9.1.4   Upgrade contingency planning   75
3.9.2   Challenges for IoT adoption in Supply Chain   75
3.9.2.1   Lack of Capable Team   75
3.9.2.2   Security Threats   75
3.9.2.3   Issues with Data Storage   76
3.9.2.4   Connectivity Problems   76
3.9.3   IoT Applications in Supply Chain & Logistics   76
3.10   Blockchain   77
3.10.1   COVID-19: Opportunity for Blockchain Integration   78
3.10.2   Trust and transparency in supply chain   80
3.11   Augmented and Virtual Reality (AR/VR)   80
3.11.1   Usage and Application in Supply Chain & Logistics   81
3.11.1.1   Warehousing Operations   81
3.11.1.2   Transportation Optimization   82
3.11.1.3   Navigation   82
3.11.1.4   Assembly and Repair   82
3.11.2   Integration with advanced technologies (HoloLens as an example)   82
3.11.2.1   Supply Chain Software   82
3.11.2.2   Picking   83
3.11.2.3   Collaborative Robotics   83
3.12   Artificial Intelligence (Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning)   83
3.12.1   How can AI be applied in supply chain?   86
3.12.1.1   More supply chain transparency is needed   86
3.12.2   Focus and supply chain management disciplines evolves over time   86
3.12.3   Physical and information flows are enabled by AI   87
3.12.4   Adopting AI is challenging   90
3.12.5   Security Risks and Other Caveats   91
3.13   5G Connectivity   91
3.13.1   Logistics   93
3.13.2   Detailed product monitoring   93
3.13.3   Inventory management   93
3.13.4   Warehouse management   94
3.13.5   Automatization and IoT   94
3.13.6   Real-time data sharing   94
4   Next-Gen Supply Chain Market Share by Function (USD Million)   95
4.1   Design for Supply Chain   95
4.1.1   Common Strategies of Design for Supply Chain   95
4.1.2   Supply Chain Maturity Curve   95
4.2   Planning and Inventory Management   97
4.2.1   Right Inventory Technology   97
4.2.2   Risk Analysis – Prevention & Mitigation   97
4.2.2.1   Risk Evaluation   98
4.2.2.2   AGCO: COVID-19 Risk Analysis   98
4.3   Supplier Partnership (Vendors’ Performance & Procurement Spend Analytics)   99
4.4   Operational Efficiency (Demand Analysis & Forecasting)   99
4.4.1   Forecasting Methods that Improve Supply Chain Performance   99
4.4.2   Major Forecasting Demand Planning Software:   100
4.5   Logistics Management   100
4.5.1   New entrants to the industry   102
4.5.1.1   Start-ups drive new business models   102
4.5.1.2   New players are increasingly entering the market   103
4.6   S&OP – Technology Enablement   103
5   Next-Gen Supply Chain Market Share by Services   105
5.1   Managed Services   105
5.2   Professional Services   106
5.2.1   Major Services   106
5.2.2   Key Responsibilities   106
6   Next-Gen Supply Chain Market in End-User Industry   107
6.1   Automotive   107
6.1.1   Challenges faced by Automotive Supply Chain   108
6.1.1.1   Poor Visibility and Routing of Parts Results in Delays to Automobile Manufacturing   108
6.1.1.2   Impact of External Factors Significantly Disrupts the Automotive Supply Chain   108
6.1.1.3   Lack of Visibility and High Fixed and Variable Costs Impacts Profitability for Automotive Manufacturers   108
6.1.1.4   Poor Quality Manufacturing Leads to Failure and Product Recalls   109
6.1.2   Solutions recommended for current challenges   109
6.1.2.1   Optimize Automotive Parts Visibility, Inventory Management and Routing Through the Supply Chain   109
6.1.2.2   Introduce Effective Risk Management for the Most Likely and Impactful Potential Issues   109
6.1.2.3   Insist on Deep Visibility and Accurate Cost Controls Throughout the Automotive Supply Chain   109
6.1.2.4   Introduce Stringent Quality Reporting and Visibility for Automobile Suppliers and Manufacturers   109
6.1.3   Other risks in Automotive Supply Chain   110
6.2   Manufacturing   110
6.2.1   Digital Manufacturing as New Enabler   110
6.2.2   Integrated Supply Chain Software: IBM Sterling Supply Chain Suite   110
6.3   Retail & E-commerce   111
6.3.1   Ecommerce and Retail Market Trends   111
6.3.2   Automation and Technologies adopted   111
6.4   Healthcare & Pharmaceuticals   112
6.4.1   Efficiency and Effectiveness for Digital Supply Chain   112
6.4.2   Disruption through emerging technologies   113
6.5   Consumer-Packaged Goods   114
6.5.1   End-to-End visibility with huge data to analyse   115
6.5.2   Optimization across the value chain at the same time (Concurrent Process)   115
6.5.3   Autonomous Logistics and Supply Chain   116
6.6   Food & Beverages   116
6.6.1   Drivers & Challenges   116
6.6.2   F&B Industry Trends   117
6.6.3   Blockchain and AI in Food Supply Chain   117
6.7   3PL   118
6.7.1   Growth and Trends in 3PL Sector   119
6.7.2   Emerging technologies in 3PL   120
6.8   Others   121
6.8.1   O&G sector   121
6.8.2   Energy & Power   121
6.8.3   Aviation   121
6.8.4   Agriculture   122
7   Next-Gen Supply Chain Market Share by Region (USD Million)   123
7.1   North America   123
7.1.1   U.S.   123
7.1.2   Canada   124
7.2   Europe   125
7.2.1   United Kingdom   125
7.2.2   Germany   126
7.2.3   France   127
7.2.4   Italy   128
7.2.5   Spain   129
7.2.6   Russia   130
7.2.7   Netherlands   131
7.2.8   Sweden   132
7.2.9   Denmark   133
7.2.10   Finland   134
7.2.11   Norway   135
7.3   Asia Pacific   136
7.3.1   China   136
7.3.2   Japan   137
7.3.3   South Korea   138
7.3.4   Australia   139
7.3.5   India   140
7.3.6   Indonesia   141
7.3.7   Thailand   142
7.3.8   Malaysia   143
7.3.9   Singapore   144
7.3.10   Vietnam   145
7.3.11   Philippines   146
7.4   Middle East & Africa   147
7.4.1   United Arab Emirates   147
7.4.2   Saudi Arabia   148
7.4.3   Kuwait   149
7.4.4   Turkey   150
7.4.5   Israel   151
7.4.6   South Africa   152
7.5   Latin America   153
7.5.1   Mexico   153
7.5.2   Brazil   154
7.5.3   Chile   155
7.5.4   Peru   156
8   Competitive landscape   157
8.1   Key Players   157
8.1.1   Warehouse Management System (WMS)   157
8.1.2   Transportation Management System (TMS)   158
8.1.3   Material Handling System   160
8.1.4   Automated Guided Vehicles (AGV) & Automated Mobile Robots (AMR)   163
8.1.5   Automatic Identification & Data Capture (AIDC)   165
8.1.6   Last Mile Delivery   166
8.1.7   Piece Picking Robots   168
8.1.8   Autonomy Service Providers (ASP)   169
8.1.9   Warehouse Drones   170
8.1.10   Artificial Intelligence (AI)   171
8.1.11   IoT Analytics   173
8.1.12   Blockchain   174
8.1.13   5G Technology   176
8.1.14   Self-Driving Vehicles (Autonomous Vehicles)   177
8.1.15   Micro-Fulfillment   179
8.1.16   Third-Party Logistics (3PL)   181
9   Company Profiles   183
9.1   Warehouse Equipment and Solution Providers   183
9.1.1   Dematic (KION)   183
9.1.2   SSI-Schaefer   188
9.1.3   Vanderlande (TICO)   193
9.1.4   Swisslog (KUKA)   197
9.1.5   Knapp   199
9.1.6   Daifuku   203
9.1.7   Murata Machinery Ltd.   208
9.1.8   Knapp   211
9.1.9   Elettric 80   215
9.1.10   Beumer Group   216
9.1.11   Witron Logistik + Informatik   219
9.1.12   TGW Logistics   224
9.1.13   Grenzebach Maschinenbau GmbH   227
9.1.14   FIVES Group   229
9.1.15   Honeywell Intelligrated   231
9.1.16   Bastian Solutions (TICO)   236
9.1.17   Material Handling System (MHS)   244
9.1.18   Jungheinrich AG   245
9.1.19   LODIGE Industries   246
9.1.20   ViaStore Systems   247
9.1.21   Interlake Macalux   248
9.1.22   Kardex   249
9.1.23   AutoStore   250
9.1.24   DMW&H   251
9.1.25   Westfalia   252
9.1.26   GUOZI   253
9.1.27   SIASUN   254
9.1.28   JATEN   255
9.2   AGV & AMR providers   256
9.2.1   Geek+   256
9.2.2   Quicktron (Flashhold)   257
9.2.3   ForwardX Robotics   258
9.2.4   GreyOrange   259
9.2.5   HikRobot   260
9.2.6   Mobile Industrial Robots (MiR)   261
9.2.7   InVia Robotics   262
9.2.8   6 River Systems (Shopify)   263
9.2.9   Fetch Robotics   264
9.2.10   IAM Robotics   265
9.2.11   Locus Robotics   266
9.2.12   Vecna Robotics   267
9.2.13   Waypoint Robotics   268
9.2.14   Tompkins Robotics   269
9.2.15   Scallog   270
9.2.16   OTTO Motors (Clearpath Robotics)   271
9.2.17   GIDEON Brothers   272
9.2.18   Magazino   273
9.2.19   NextShift Robotics   274
9.2.20   AutoGuide Mobile Robots (Teradyne)   275
9.2.21   EiraTech Robotics   276
9.2.22   Aethon (ST Engineering)   277
9.2.23   BLEUM   278
9.2.24   HAI Robotics   279
9.2.25   Bionic HIVE   280
9.2.26   Oppent   281
9.2.27   PAL Robotics   282
9.2.28   Matthews Automation Solutions   283
9.2.29   CAJA Robotics   284
9.2.30   Omron (Adept Technology)   285
9.2.31   Guidance Automation (Matthews International)   286
9.2.32   Syrius   287
9.2.33   SMP Robotics   288
9.2.34   MALU Innovation   289
9.2.35   EuroTec (Lowpad)   290
9.2.36   DS Automation   291
9.2.37   ROCLA   292
9.2.38   NeoBotix   293
9.2.39   John Bean Technologies (JBT Corporation)   294
9.2.40   Transbotics (Scott Group)   295
9.2.41   CSG Huaxiao   296
9.2.42   EK Automation   297
9.2.43   OCEANEERING   298
9.2.44   Wellwit Robotics   299
9.2.45   Logistic-Jet   300
9.3   Piece Picking Robots   301
9.3.1   Berkshire Grey   301
9.3.2   Righthand Robotics   302
9.3.3   KINDRED   303
9.3.4   OSARO   304
9.3.5   Plus One Robotics   305
9.4   Warehouse Management System Providers   306
9.4.1   JDA   306
9.4.2   Infor   308
9.4.3   Oracle   309
9.4.4   SAP   311
9.4.5   Manhattan Associates   313
9.4.6   HighJump   315
9.5   Automatic Identification and Capture   316
9.5.1   Zebra Technologies   316
9.5.2   Honeywell   318
9.5.3   Data Logic   320
9.5.4   SATO   322
9.5.5   SICK   323
9.6   Autonomy Service Providers (ASP)   327
9.6.1   SEEGRID   327
9.6.2   BALYO   328
9.6.3   Brain Corporation   329
9.6.4   Bluebotics   330
9.6.5   KOLLMORGEN   331
9.6.6   Autonomous Solutions, Inc. (ASI)   332
9.6.7   MOVEL AI   333
9.6.8   MOV AI   334
9.6.9   FREEDOM ROBOTICS   335
9.6.10   ROBOMINDS   336
9.6.11   PERCEPTIN   337
9.7   Warehouse Drones   338
9.7.1   UVL ROBOTICS   338
9.7.2   Eyesee (HARDIS Group)   339
9.7.3   AIRMAP   340
9.8   Delivery Robots   341
9.8.1   Starship   341
9.8.2   NURO AI   342
9.8.3   Tele Retail   343
9.8.4   Kiwibot   344
9.8.5   Robby Technologies   345
10   Appendix   346
10.1   Global Heavy-Truck Shipments   346
10.2   Global Autonomous Truck Shipments   347
10.3   Global Losses due to Counterfeit Products   348
10.4   Global cost savings from adoption of next-generation technologies   349
10.5   Logistics contribution to GDP   350
10.6   Road Transport contribution to GDP   352
10.7   Warehousing as % of GDP   354

List of Exhibits:

EXHIBIT 1: eCommerce is continuting to grow at rapid pace and disrupting traditional retail
EXHIBIT 2: Picking and Packing rates are the difference between less and more efficient companies
EXHIBIT 3:Estimated Hourly Labour Costs, In Euros - 2019 (Europe)
EXHIBIT 4:Use-cases of blockchain in supply chain
EXHIBIT 5:Blockchain + IoT addresses critical pain points
EXHIBIT 6:Benefit of Blockchain can be realized through optimizing several functions
EXHIBIT 7:Blockchain in Track and Trace solutions in Pharma
EXHIBIT 8:Augmented Reality & ROI Importance
EXHIBIT 9: Supply Chain & Logistics Technological Investment
EXHIBIT 10: Real Time Supply Chain Management
EXHIBIT 11: Annual Change in Online Spend: Thanksgiving and Black Friday (YoY Change: 2019 vs 2018)
EXHIBIT 12: Online Sales on Biggest Shopping Days (2017, 2018 & 2019)
EXHIBIT 13: Salary by Years of Experience in Logistics and Supply Chain
EXHIBIT 14: Salary by Job Function in Logistics
EXHIBIT 15: How Shoppers want to return online purchases
EXHIBIT 16: Performance of E-commerce Marketing Initatives
EXHIBIT 17: Top Events to Impact Supply Chain (2013-18); Similar to what COVID-19 is in 2020
EXHIBIT 18: Importance Of Online Shopping Personalization By Channel
EXHIBIT 19: Traditional commerce vs Omnichannel commerce
EXHIBIT 20: Challenges in Omnichannel Logistics
EXHIBIT 21:Cloud computing will be driven by adoption of more decentralised computing and storage required by increasingly decentralised requirements of next-generation of supply chains
EXHIBIT 22:Mobile Robots (AGV and AMRs) will be the biggest driver of automation in the forecast period (USD Million)
EXHIBIT 23:We expect almost a quarter of the robots to be AI-powered
EXHIBIT 24:Wearable solutions have the potential to be a $4B market by 2030, and improve the efficiency of overall supply chain (Values in USD million)
EXHIBIT 25: Truck Driver Shortage (2011-2028)
EXHIBIT 26:Autonomous Truck shipments globally will reach 1 million units per year by 2030 (Shipments in thousand units)
EXHIBIT 27:Resulting in total economic benefits in excess of USD 40billion per year by 2030
EXHIBIT 28:Driven by different enabling technologies such as AI, IoT and 5G (Values in USD billion)
EXHIBIT 29: Digital Supply Chain Twin Model
EXHIBIT 30: Major Cyber Attack in 2019
EXHIBIT 31: Cellular IoT Connection
EXHIBIT 32:IoT Market in Supply Chain is set to reach c$18B by 2030
EXHIBIT 33: Blockchain will create $176B in Business Value by 2025 and $3.1T by 2030
EXHIBIT 34:Cost of counterfeit products and thefts be in excess of $400B by 2030 globally
EXHIBIT 35:Adoption of blockchain can lead to reduction in c5% of global counterfeit product reduction by 2030, resulting in savings of $26B
EXHIBIT 36: Challenges to integrate AR/VR in Supply Chain & Logistics
EXHIBIT 37:AR/VR will be an important enabling technology in the warehouse, but adoption to remain slow due to cost competitiveness of traditional AIDC technologies and lower dependence on human workers in the future
EXHIBIT 38: Key elements of AI
EXHIBIT 39: The evolution of supply chain management disciplines (adopted from Hokey, 2015)
EXHIBIT 40: End-to-end supply chain management activities with the potential AI Tools
EXHIBIT 41: Advantages of AI in supply chain management
EXHIBIT 43:AI’s biggest use case is Autonomous Driving and Autonomous Mobile Robots, both of which need AI to function
EXHIBIT 44: Global mobile data traffic (EB per month)
EXHIBIT 45:We estimate that 5G technology will be an important enabler of next generation supply chain, contributing more than $5B in value to the market by 2030
EXHIBIT 46: Collaboration & Partnership in Supply Chain Design
EXHIBIT 47:Supply Chain Maturity Curve
EXHIBIT 48:Applications are enabled by Supply Chain Software, the market for which is expected to reach $33B by 2025
EXHIBIT 49:Evaluate Value Chain Nodes to idnetify key risks
EXHIBIT 50:Artificial Intelligence for Demand Forecasting – Lennox Case Study
EXHIBIT 51:Technologies Impacting Logistics Management
EXHIBIT 52:Supply Chain and Complexity
EXHIBIT 53: OEM Supplier Characterisitics
EXHIBIT 54:Automation Impact by core merchandising activity
EXHIBIT 56:Impact of IoT on CPG Value Chain
EXHIBIT 57:Traceability through Blockchain
EXHIBIT 58:Global Logistics Costs & 3PL Revenues (USD Billion) – 2010 to 2022E
EXHIBIT 59:United States Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 60: Canada Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 61: United Kingdom Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 62: Germany Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 63: France Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 64: Italy Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 65: Spain Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 66: Russia Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 67: Netherlands Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 68: Sweden Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 69: Denmark Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 70: Finland Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 71: Norway Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 72: China Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 73: Japan Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 74: South Korea Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 75: Australia Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 76: India Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 77: Indonesia Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 78: Thailand Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 79: Malaysia Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 80: Singapore Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 81: Vietnam Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 82: Philippines Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 83: UAE Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 84: Saudi Arabia Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 85: Kuwait Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 86: Turkey Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 87: Israel Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 88: South Africa Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 89: Mexico Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 90: Brazil Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 91: Chile Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 92: Peru Logistics, Warehousing and Autonomous Trucks TAM (USD Billion)
EXHIBIT 93:Warehouse Management System Key Players
EXHIBIT 94:Transportation Management System Key Players
EXHIBIT 95:Material Handling System Key Players
EXHIBIT 96:AGV/AMR Key Players
EXHIBIT 97: Automatic Identification & Data Capture Key Players
EXHIBIT 98:Last Mile Delivery Key Players
EXHIBIT 99: Piece Picking Robots Key Players
EXHIBIT 100:Autonomy Service Provider Key Players
EXHIBIT 101:Warehouse Drones Key Players
EXHIBIT 102:Artificial Intelligence Key Players
EXHIBIT 103:IoT Analytics Key Players
EXHIBIT 104:Blockchain Key Players
EXHIBIT 105:5G Technology Key Players
EXHIBIT 106:Self-Driving Vehicles / Autonomous Vehicles Key Players
EXHIBIT 107:Micro-Fulfillment Key Players
EXHIBIT 108: Third Party Logistics (3PL) Key Players
EXHIBIT 109:Global Truck Shipments Forecast: 2021 to 2030
EXHIBIT 110: Global Autonomous Truck Shipments Forecast: 2021 to 2030
EXHIBIT 111:Losses due to counterfeit products and other thefts : 2021 to 2030
EXHIBIT 112: Savings resulting from adoption of Blockchain and other technologies: 2021 to 2030
EXHIBIT 113:Logistics contribution to GDP : 2011 to 2020
EXHIBIT 114:Logistics contribution to GDP : 2021 to 2030
EXHIBIT 115: Road Transport contribution to GDP : 2011 to 2020
EXHIBIT 116: Road Transport contribution to GDP : 2021 to 2030
EXHIBIT 117:Warehousing contribution to GDP : 2011 to 2020
EXHIBIT 118: Warehousing contribution to GDP : 2021 to 2030

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