フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの市場調査レポート：2032年までの予測

Generative AI in Fulfillment & Logistics Market Research Report Forecast Till 2032

フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの市場調査レポート：2032年までの予測市場概要フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場は、レビュー期間中に43.... もっと見る

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Market Research Future マーケットリサーチフューチャー (MRFR)	2024年4月21日	US$4,950 シングルユーザライセンス(PDF/印刷不可) ライセンス・価格情報注文方法はこちら	207	英語

サマリー

フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの市場調査レポート：2032年までの予測

市場概要

フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場は、レビュー期間中に43.6%のCAGRを記録すると予測される。ロジスティクス産業におけるジェネレーティブAIの利点の増大と、スタートからゴールまでの生産ネットワークの進歩におけるジェネレーティブAIの能力の増大は、フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場の発展を後押しする主要な市場促進要因である。
自動車業界はジェネレーティブAIによって再形成されつつあり、自動車にインテリジェンスを浸透させ、個人の好みや要望に応じてカスタマイズされたドライビング体験を生み出している。これらの自動車は現在、その外観、ショー、制御を変えることができ、クライアントの決定と一貫して調整する完全にカスタマイズ可能な運転体験を提供する。例えば、PCビジョンやLiDARなどの技術革新を通じて、ジェネレーティブAIは車両が周囲の状況を理解するのをサポートする。AIフレームワークは、周囲の詳細な3Dガイドを作成することができ、車両が障害物、歩行者、異なる車両をより正確に検出することを可能にします。ジェネレーティブAIは、独立した車両が継続的な選択をするのを助ける。これらのフレームワークは、様々な運転状況を模倣し、例えば、安全なルートを保証するために、速度を落とすか、速度を上げるか、別の車線に移動するかなど、理想的な応答を行うことができる。
市場区分
フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場は、提供に基づき、ソリューションとサービスに二分される。タイプ別では、VAE（Variational Autoencoder）、GAN（Generative Adversarial Networks）、RNN（Recurrent Neural Networks）、LSTM（Long Short-Term Memory）ネットワークに分類される。
用途別では、フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場は、倉庫オペレーション、最適化と管理、サプライチェーンオペレーション、予測メンテナンス、ロジスティクスネットワーク設計、在庫管理、不正検出、カスタマーサービスオペレーション、自律型ロボティクス、データ分析とレポーティング、その他に分類される。
産業別では、自動車、製薬・ヘルスケア、半導体・エレクトロニクス、小売・Eコマース、食品・飲料、その他に分類される。
地域別洞察
北米のフルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAI市場は、2022年に54.0%を占めた。この地域のフルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAI産業は巨大であり、フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの知名度も高まっている。フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの活用は、組織がマテリアルハンドリングと輸送タスクにおける有効性、効率性、健康性をさらに発展させようとするにつれて、今後非常に長い間に根本的に満たされるはずである。

米国、カナダ、メキシコは、フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの北米市場を含む3つの国家部分を構成している。人工意識を使ってオリジナルの素材や手配を提供することは、「ジェネレーティブAI」として知られている。米国におけるフルフィルメントとロジスティクスに関して、ジェネレーティブAIは複数の方法で活用することができる。
フルフィルメントとロジスティクスにおける欧州のジェネレーティブAI市場は、国別にドイツ、英国、フランス、スペイン、イタリア、北欧、バルカン諸国、その他の欧州に分割されている。ジェネレーティブAIは、欧州におけるフルフィルメントとロジスティクスの最適化に不可欠な装置として登場した。この技術革新は、プロセスのロボット化と合理化、人的ミスの減少、一般的な機能的有効性への取り組みを支援することができる。
主要プレーヤー
市場の主要プレーヤーは、Microsoft Corporation、Secondmind、Waredock Estonia LLC、SAP SE、Blue Yonder、OSA Commerce、DAT Solutions LLC、IBM Corporation、Oracle Corporation、ITRex Group、Accenture、LEEWAYHERTZ、DHL Group Industries Corporationである。

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目次
1 エグゼクティブ・サマリー 22
2 市場紹介 24
2.1 定義 24
2.2 調査範囲 24
2.3 調査目的 24
2.4 市場構造 25
3 調査方法 26
3.1 概要 26
3.2 データフロー 28
3.2.1 データマイニングプロセス 28
3.3 購入データベース： 29
3.4 二次ソース： 30
3.4.1 二次調査のデータフロー： 31
3.5 一次調査： 32
3.5.1 一次調査のデータフロー： 33
3.5.2 一次調査：実施したインタビューの数 34
3.5.3 一次調査：対象地域 34
3.6 市場規模推定のためのアプローチ： 35
3.6.1 収益分析アプローチ 35
3.7 データ予測 36
3.7.1 データ予測手法 36
3.8 データモデリング 37
3.8.1 ミクロ経済要因分析： 37
3.8.2 データモデリング： 38
3.9 チームとアナリストの貢献 40
4 市場ダイナミクス
4.1 導入 42
4.2 ドライバ
4.2.1 ロジスティクス業界におけるジェネレーティブAIの利点の拡大 43
4.2.2 エンド・ツー・エンドのサプライチェーン最適化におけるジェネレーティブ AI の可能性の拡大 43
4.2.3 人工知能（AI）と機械学習（ml）の急速な技術進歩 44
4.3 阻害要因
4.3.1 高い初期投資が必要 45
4.3.2 データ・セキュリティとプライバシー・リスク 46
4.3.3 法的規制遵守の問題 46
4.4 チャンス 47
4.4.1 電子商取引の急増と顧客の期待の高まり 47
4.4.2 物流企業全体における最適化と自動化のニーズの高まり 48
4.4.3 物流業務における予知保全（PDM）の需要 48
4.5 課題 49
4.5.1 展開と拡張性
4.5.2 モデルの訓練と最適化 50
4.50 5.3 解釈可能性と説明可能性
4.5.4 リアルタイム適応と動的環境 50
4.6 トレンド 50
4.6.1 自律走行車とロボット工学 50
4.6.2 スマートコントラクトとブロックチェーン技術 50
4.6.3 パーソナライズされた顧客体験 51
4.6.4 リアルタイムのデータ分析と意思決定 51
4.6.5 AI主導のシミュレーションとモデリング 51
4.6.6 ロボット工学と自動化 51
5 市場要因分析 52
5.1 バリューチェーン分析 52
5.1.1 データソース
5.1.2 AIの開発と研究 53
5.1.3 ソリューション・プロバイダー 53
5.1.4 エンドユーザー
5.2 ポーターの5つの力モデル 54
5.2.1 新規参入者の脅威 54
5.2.2 供給者の交渉力 55
5.2.3 代替品の脅威
5.2.4 買い手の交渉力 55
5.2.5 ライバルの激しさ
5.3 市場のスウォット分析 56
5.4 市場ペスト分析 57
5.5 ユースケース分析
5.5.1 リアルタイムの意思決定のためのサプライチェーンの最適化 57
5.5.2 需要予測 57
5.5.3 サプライチェーンの最適化
5.5.4 サプライヤーのリスク評価 58
5.5.5 異常検知 58
5.5.6 製品開発 58
5.5.7 販売及びオペレーション計画 58
5.5.8 価格の最適化 58
5.5.9 輸送とルーティングの最適化 58
5.5.10 在庫管理 59
5.5.11 サプライチェーンにおける財務最適化 59
5.6 規制状況の分析 59
5.7 ロジスティクスとサプライチェーンにおけるAIの役割 60
5.8 投資収益率(ROI)を考慮したAIのナビゲーション 61
5.9 差別的AIと生成的AIのサプライチェーンへの影響 62
6 フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの世界市場（提供サービス別） 63
6.1 はじめに
6.2 ソリューション
6.3 サービス
6.3.1 プロフェッショナル・サービス
6.3.2 マネージド・サービス 65
7 フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの世界市場（タイプ別） 66
7.1 はじめに
7.2 変分オートエンコーダ（Vae） 67
7.3 生成的敵対ネットワーク（Gans） 68
7.4 リカレント・ニューラル・ネットワーク（Rnns） 68
7.5 長期短期記憶（LSTM）ネットワーク 68
8 フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブ AI の世界市場（用途別） 69
8.1 はじめに
8.2 倉庫業務、最適化、管理 72
8.3 サプライチェーン業務 72
8.3.1 需要予測 72
8.3.2 輸送とルートの最適化 72
8.3.3 グリーンサプライチェーン
8.3.4 生産計画／スケジューリング 72
8.3.5 リスクマネジメント
8.3.6 サプライヤー管理
8.3.7 ソーシング 73
8.3.8 契約分析
8.3.9 その他
8.4 予知保全
8.5 物流ネットワーク設計
8.6 在庫管理
8.7 不正検知 74
8.8 顧客サービス業務 74
8.9 自律型ロボット工学 74
8.10 データ分析と報告 74
8.11 その他
9 フルフィルメントとロジスティクスにおけるジェネレーティブ AI の世界市場（業種別） 75
9.1 概要
9.2 自動車
9.3 製薬・ヘルスケア 77
9.4 半導体・エレクトロニクス 77
9.5 小売・Eコマース 78
9.6 食品・飲料 78
9.7 その他 78
10 フルフィルメント＆ロジスティクスにおけるジェネレーティブAIの世界市場：地域別 79
10.1 概要
10.2 北米 80
10.2.1 米国 84
10.2.2 カナダ 86
10.2.3 メキシコ 88
10.3 ヨーロッパ 91
10.3.1 ドイツ 94
10.3.2 イギリス 97
10.3.3 フランス 99
10.3.4 イタリア 101
10.3.5 スペイン 103
10.3.6 その他のヨーロッパ 105
10.4 アジア太平洋 108
10.4.1 中国 112
10.4.2 インド 114
10.4.3 日本 116
10.4.4 韓国 118
10.4.5 その他のアジア太平洋地域 120
10.5 中東・アフリカ 123
10.5.1 サウジアラビア 127
10.5.2 UAE 129
10.5.3 南アフリカ 131
10.5.4 その他の中東・アフリカ 133
10.6 南米 136
10.6.1 ブラジル 142
10.6.2 アルゼンチン 145
10.6.3 その他の南米 147
11 競争環境 150
11.1 概要 150
11.2 競合のベンチマーク 151
11.3 市場シェア分析 152
11.4 フルフィルメントとロジスティクスにおける世界のジェネレーティブAiの主要動向 153
11.4.1 製品の発売／サービス 153
11.4.2 パートナーシップと提携 154
11.4.3 事業拡大／合弁事業／投資 155
11.4.4 その他の最近の動き 156
12 会社プロファイル 157
12.1 マイクロソフト・コーポレーション 157
12.1.1 会社概要 157
12.1.2 財務概要 158
12.1.3 提供製品 158
12.1.4 主要開発製品 159
12.1.5 swot分析 159
12.1.6 主要戦略 159
12.2 セカンドマインド 160
12.2.1 会社概要 160
12.2.2 財務概要 161
12.2.3 提供製品 161
12.2.4 主要開発商品 161
12.2.5 swot分析 162
12.2.6 主要戦略 162
12.3 ワレドック・エストニアLC 163
12.3.1 会社概要 163
12.3.2 財務概要 163
12.3.3 提供製品 164
12.3.4 主要開発商品 164
12.3.5 swot 分析 165
12.4 リーウェイヘルツ 166
12.4.1 会社概要 166
12.4.2 財務概要 167
12.4.3 提供製品 167
12.4.4 主要開発製品 167
12.4.5 swot 分析 168
12.5 SAP SE 169
12.5.1 会社概要 169
12.5.2 財務概要 170
12.5.3 提供製品 171
12.5.4 主要な開発 171
12.5.5 swot 分析 172
12.5.6 主要戦略 172
12.6 DHLグループ 173
12.6.1 会社概要 173
12.6.2 財務概要 174
12.6.3 提供製品 174
12.6.4 主要開発品目 175
12.6.5 swot分析 175
12.6.6 主要戦略 175
12.7 C3.AI社 176
12.7.1 会社概要 176
12.7.2 財務概要 177
12.7.3 提供製品 178
12.7.4 主要開発 178
12.7.5 swot分析 179
12.7.6 主要戦略 179
12.8 ブルーヨンダー 180
12.8.1 会社概要 180
12.8.2 財務概要 181
12.8.3 提供製品 181
12.8.4 主要開発商品 183
12.8.5 swot分析 183
12.8.6 主要戦略 184
12.9 xenonstack.ai 185
12.9.1 会社概要 185
12.9.2 財務概要 185
12.9.3 提供製品 186
12.9.4 主要な開発 186
12.9.5 swot分析 187
12.9.6 主要戦略 187
12.10 OSAコマース 188
12.10.1 会社概要 188
12.10.2 提供製品 189
12.10.3 主要開発商品 189
12.10.4 swot分析 190
12.10.5 主要戦略 190
12.11 データ・ソリューションズ社 191
12.11.1 会社概要 191
12.11.2 財務概要 192
12.11.3 提供製品 193
12.193 11.4 主要開発品目 193
12.11.5 swot分析 194
12.11.6 主要戦略 194
12.12 ibm コーポレーション 195
12.12.1 会社概要 195
12.12.2 財務概要 196
12.12.3 提供製品 197
12.12.4 主要な開発 197
12.12.5 swot分析 198
12.12.6 主要戦略 198
12.13 オラクル株式会社 199
12.13.1 会社概要 199
12.13.2 財務概要 200
12.13.3 提供製品 200
12.13.4 主要開発商品 201
12.13.5 swot分析 202
12.13.6 主要戦略 202
12.14 イトレックス・グループ 203
12.14.1 会社概要 203
12.14.2 財務概要 203
12.14.3 提供製品 204
12.14.4 主要開発商品 204
12.14.5 swot 分析 204
12.15 アクセンチュア 205
12.15.1 会社概要 205
12.15.2 財務概要 206
12.15.3 提供製品 206
12.15.4 主要開発 207
12.15.5 swot 分析 207
12.15.6 主要戦略 208

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Table of Contents

Summary

Generative AI in Fulfillment & Logistics Market Research Report Forecast Till 2032

Market Overview

Generative AI in Fulfillment & Logistics Market is anticipated to register a CAGR of 43.6% during the review period. Growing advantages of generative AI for logistics industry and growing capability of generative AI across start to finish production network advancement are the key market drivers boosting the development of the Generative AI in Fulfillment and Logistics market.
The car climate is being reshaped by generative AI, which is instilling intelligence in vehicles and producing customized driving encounters that adjust to individual preferences and requests. The time of unbending and normalized interfaces is finished; these vehicles may now change their looks, shows, and controls, providing a completely customisable driving experience that consistently coordinates with the client's decisions. Through innovation, for example, PC vision and LiDAR, generative AI upholds vehicles in comprehending their surroundings. AI frameworks can create detailed 3D guides of the surroundings, allowing vehicles to detect impediments, walkers, and different vehicles with more noteworthy exactness. Generative AI helps independent vehicles in making ongoing choices. These frameworks might mimic various driving conditions and make ideal responses, for example, whether to slow down, speed up, or move to another lane, to guarantee safe route.
Market Segmentation
Based on offering, the Generative AI in Fulfillment & Logistics Market is bifurcated into Solution and Services. Based on type, the market is categorized into Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Long Short-Term Memory (LSTM) Networks.
Based on application, the Generative AI in Fulfillment & Logistics Market is classified into Warehouse Operations, Optimization and Management, Supply Chain Operations, Predictive Maintenance, Logistics Network Design, Inventory Management, Fraud Detection, Customer Service Operations, Autonomous Robotics, Data Analytics & Reporting, and Others.
Based on industrial vertical, the Market is categorized into Automotive, Pharmaceutical & Healthcare, Semiconductors & Electronics, Retail & E-Commerce, Food & Beverages, and Others.
Regional Insights
The North America Generative AI in Fulfillment and Logistics market represented ~54.0% in 2022. the region's enormous Generative AI in Fulfillment and Logistics industries, as well as the growing notoriety of Generative AI in Fulfillment and Logistics. The utilization of Generative AI in Fulfillment and Logistics is supposed to fill fundamentally in the coming a very long time as organizations try to further develop effectiveness, efficiency, and wellbeing in their material handling and transportation tasks.

The US, Canada, and Mexico make up the three nation portions that contain the North American market for generative AI in fulfillment and logistics. Using man-made consciousness to deliver original material and arrangements is known as "generative AI. With regards to fulfillment and logistics in the US, generative AI can be utilized in multiple ways.
The European Generative AI in Fulfillment and Logistics market has been partitioned, by country, into Germany, the UK, France, Spain, Italy, Nordics, Balkans, and the rest of Europe. Generative AI has arisen as a vital device in optimizing fulfillment and logistics in Europe. The innovation can help robotize and streamline processes, decrease human mistake, and work on generally functional effectiveness.
Major Players
The major players in the market are Microsoft Corporation, Secondmind, Waredock Estonia LLC, SAP SE, Blue Yonder, OSA Commerce, DAT Solutions LLC, IBM Corporation, Oracle Corporation, ITRex Group, Accenture, LEEWAYHERTZ, and DHL Group Industries Corporation.

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TABLE OF CONTENTS
1 EXECUTIVE SUMMARY 22
2 MARKET INTRODUCTION 24
2.1 DEFINITION 24
2.2 SCOPE OF THE STUDY 24
2.3 RESEARCH OBJECTIVE 24
2.4 MARKET STRUCTURE 25
3 RESEARCH METHODOLOGY 26
3.1 OVERVIEW 26
3.2 DATA FLOW 28
3.2.1 DATA MINING PROCESS 28
3.3 PURCHASED DATABASE: 29
3.4 SECONDARY SOURCES: 30
3.4.1 SECONDARY RESEARCH DATA FLOW: 31
3.5 PRIMARY RESEARCH: 32
3.5.1 PRIMARY RESEARCH DATA FLOW: 33
3.5.2 PRIMARY RESEARCH: NUMBER OF INTERVIEWS CONDUCTED 34
3.5.3 PRIMARY RESEARCH: REGIONAL COVERAGE 34
3.6 APPROACHES FOR MARKET SIZE ESTIMATION: 35
3.6.1 REVENUE ANALYSIS APPROACH 35
3.7 DATA FORECASTING 36
3.7.1 DATA FORECASTING TECHNIQUE 36
3.8 DATA MODELING 37
3.8.1 MICROECONOMIC FACTOR ANALYSIS: 37
3.8.2 DATA MODELING: 38
3.9 TEAMS AND ANALYST CONTRIBUTION 40
4 MARKET DYNAMICS 42
4.1 INTRODUCTION 42
4.2 DRIVERS 43
4.2.1 GROWING BENEFITS OF GENERATIVE AI FOR LOGISTICS INDUSTRY 43
4.2.2 GROWING POTENTIAL OF GENERATIVE AI ACROSS END-TO-END SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION 43
4.2.3 RAPID TECHNOLOGICAL ADVANCEMENTS INTO ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) AND MACHINE LEARNING (ML) 44
4.3 RESTRAINTS 45
4.3.1 HIGH INITIAL INVESTMENTS REQUIRED 45
4.3.2 DATA SECURITY AND PRIVACY RISKS 46
4.3.3 LEGAL AND REGULATORY COMPLIANCE ISSUES 46
4.4 OPPORTUNITY 47
4.4.1 SURGE IN E-COMMERCE AND RISING CUSTOMER EXPECTATIONS 47
4.4.2 GROWING NEED FOR OPTIMIZATION AND AUTOMATION ACROSS LOGISTIC COMPANIES 48
4.4.3 DEMAND FOR PREDICTIVE MAINTENANCE (PDM) ACROSS LOGISTICS OPERATIONS 48
4.5 CHALLENGES 49
4.5.1 DEPLOYMENT AND SCALABILITY 49
4.5.2 MODEL TRAINING AND OPTIMIZATION 50
4.5.3 INTERPRETABILITY AND EXPLAINABILITY 50
4.5.4 REAL-TIME ADAPTATION AND DYNAMIC ENVIRONMENTS 50
4.6 TRENDS 50
4.6.1 AUTONOMOUS VEHICLES AND ROBOTICS 50
4.6.2 SMART CONTRACTS AND BLOCKCHAIN TECHNOLOGY 50
4.6.3 PERSONALIZED CUSTOMER EXPERIENCES 51
4.6.4 REAL-TIME DATA ANALYSIS AND DECISION-MAKING 51
4.6.5 AI-DRIVEN SIMULATION AND MODELING 51
4.6.6 ROBOTICS AND AUTOMATION 51
5 MARKET FACTOR ANALYSIS 52
5.1 VALUE CHAIN ANALYSIS 52
5.1.1 DATA SOURCES 52
5.1.2 AI DEVELOPMENT AND RESEARCH 53
5.1.3 SOLUTION PROVIDERS 53
5.1.4 END USER 53
5.2 PORTER'S FIVE FORCES MODEL 54
5.2.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 54
5.2.2 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 55
5.2.3 THREAT OF SUBSTITUTES 55
5.2.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 55
5.2.5 INTENSITY OF RIVALRY 55
5.3 MARKET SWOT ANALYSIS 56
5.4 MARKET PEST ANALYSIS 57
5.5 USE CASE ANALYSIS 57
5.5.1 OPTIMIZING SUPPLY CHAINS FOR REAL-TIME DECISION-MAKING 57
5.5.2 DEMAND FORECASTING 57
5.5.3 SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION 57
5.5.4 SUPPLIER RISK ASSESSMENT 58
5.5.5 ANOMALY DETECTION 58
5.5.6 PRODUCT DEVELOPMENT 58
5.5.7 SALES AND OPERATIONS PLANNING 58
5.5.8 PRICE OPTIMIZATION 58
5.5.9 TRANSPORTATION AND ROUTING OPTIMIZATION 58
5.5.10 INVENTORY MANAGEMENT 59
5.5.11 FINANCIAL OPTIMIZATION IN SUPPLY CHAIN 59
5.6 REGULATORY LANDSCAPE ANALYSIS 59
5.7 ROLE OF AI IN LOGISTICS AND SUPPLY CHAIN 60
5.8 NAVIGATING AI WITH RETURN ON INVESTMENT (ROI) 61
5.9 IMPLICATIONS OF DISCRIMINATIVE AI VERSUS GENERATIVE AI ON SUPPLY CHAIN 62
6 GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT & LOGISTICS MARKET, BY OFFERING 63
6.1 INTRODUCTION 63
6.2 SOLUTION 64
6.3 SERVICES 64
6.3.1 PROFESSIONAL SERVICES 65
6.3.2 MANAGED SERVICES 65
7 GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT & LOGISTICS MARKET, BY TYPE 66
7.1 INTRODUCTION 66
7.2 VARIATIONAL AUTOENCODER (VAE) 67
7.3 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) 68
7.4 RECURRENT NEURAL NETWORKS (RNNS) 68
7.5 LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) NETWORKS 68
8 GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT & LOGISTICS MARKET, BY APPLICATION 69
8.1 INTRODUCTION 69
8.2 WAREHOUSE OPERATIONS, OPTIMIZATION AND MANAGEMENT 72
8.3 SUPPLY CHAIN OPERATIONS 72
8.3.1 DEMAND FORECASTING 72
8.3.2 TRANSPORTATION AND ROUTE OPTIMIZING 72
8.3.3 GREEN SUPPLY CHAINS 72
8.3.4 PRODUCTION PLANNING/ SCHEDULING 72
8.3.5 RISK MANAGEMENT 73
8.3.6 SUPPLIER MANAGEMENT 73
8.3.7 SOURCING 73
8.3.8 CONTRACT ANALYSIS 73
8.3.9 OTHERS 73
8.4 PREDICTIVE MAINTENANCE 73
8.5 LOGISTICS NETWORK DESIGN 73
8.6 INVENTORY MANAGEMENT 74
8.7 FRAUD DETECTION 74
8.8 CUSTOMER SERVICE OPERATIONS 74
8.9 AUTONOMOUS ROBOTICS 74
8.10 DATA ANALYTICS & REPORTING 74
8.11 OTHERS 74
9 GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT AND LOGISTICS MARKET, BY INDUSTRY VERTICAL 75
9.1 OVERVIEW 75
9.2 AUTOMOTIVE 77
9.3 PHARMACEUTICAL & HEALTHCARE 77
9.4 SEMICONDUCTORS & ELECTRONICS 77
9.5 RETAIL & E-COMMERCE 78
9.6 FOOD & BEVERAGES 78
9.7 OTHERS 78
10 GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT & LOGISTICS MARKET, BY REGION 79
10.1 OVERVIEW 79
10.2 NORTH AMERICA 80
10.2.1 US 84
10.2.2 CANADA 86
10.2.3 MEXICO 88
10.3 EUROPE 91
10.3.1 GERMANY 94
10.3.2 UK 97
10.3.3 FRANCE 99
10.3.4 ITALY 101
10.3.5 SPAIN 103
10.3.6 REST OF EUROPE 105
10.4 ASIA PACIFIC 108
10.4.1 CHINA 112
10.4.2 INDIA 114
10.4.3 JAPAN 116
10.4.4 SOUTH KOREA 118
10.4.5 REST OF ASIA PACIFIC 120
10.5 MIDDLE EAST & AFRICA 123
10.5.1 SAUDI ARABIA 127
10.5.2 UAE 129
10.5.3 SOUTH AFRICA 131
10.5.4 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 133
10.6 SOUTH AMERICA 136
10.6.1 BRAZIL 142
10.6.2 ARGENTINA 145
10.6.3 REST OF SOUTH AMERICA 147
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 150
11.1 OVERVIEW 150
11.2 COMPETITIVE BENCHMARKING 151
11.3 MARKET SHARE ANALYSIS 152
11.4 KEY DEVELOPMENT IN THE GLOBAL GENERATIVE AI IN FULFILLMENT AND LOGISTICS 153
11.4.1 PRODUCT LAUNCHES/SERVICE 153
11.4.2 PARTNERSHIP & COLABORATION 154
11.4.3 EXPANSIONS/ JOINT VENTURE & INVESTMENTS 155
11.4.4 OTHER RECENT DEVELOPMENT 156
12 COMPANY PROFILE 157
12.1 MICROSOFT CORPORATION 157
12.1.1 COMPANY OVERVIEW 157
12.1.2 FINANCIAL OVERVIEW 158
12.1.3 PRODUCTS OFFERED 158
12.1.4 KEY DEVELOPMENTSS 159
12.1.5 SWOT ANALYSIS 159
12.1.6 KEY STRATEGIES 159
12.2 SECONDMIND 160
12.2.1 COMPANY OVERVIEW 160
12.2.2 FINANCIAL OVERVIEW 161
12.2.3 PRODUCTS OFFERED 161
12.2.4 KEY DEVELOPMENTSS 161
12.2.5 SWOT ANALYSIS 162
12.2.6 KEY STRATEGIES 162
12.3 WAREDOCK ESTONIA LLC 163
12.3.1 COMPANY OVERVIEW 163
12.3.2 FINANCIAL OVERVIEW 163
12.3.3 PRODUCTS OFFERED 164
12.3.4 KEY DEVELOPMENTS 164
12.3.5 SWOT ANALYSIS 165
12.4 LEEWAYHERTZ 166
12.4.1 COMPANY OVERVIEW 166
12.4.2 FINANCIAL OVERVIEW 167
12.4.3 PRODUCTS OFFERED 167
12.4.4 KEY DEVELOPMENTS 167
12.4.5 SWOT ANALYSIS 168
12.5 SAP SE 169
12.5.1 COMPANY OVERVIEW 169
12.5.2 FINANCIAL OVERVIEW 170
12.5.3 PRODUCTS OFFERED 171
12.5.4 KEY DEVELOPMENTSS 171
12.5.5 SWOT ANALYSIS 172
12.5.6 KEY STRATEGIES 172
12.6 DHL GROUP 173
12.6.1 COMPANY OVERVIEW 173
12.6.2 FINANCIAL OVERVIEW 174
12.6.3 PRODUCTS OFFERED 174
12.6.4 KEY DEVELOPMENTS 175
12.6.5 SWOT ANALYSIS 175
12.6.6 KEY STRATEGIES 175
12.7 C3.AI, INC. 176
12.7.1 COMPANY OVERVIEW 176
12.7.2 FINANCIAL OVERVIEW 177
12.7.3 PRODUCTS OFFERED 178
12.7.4 KEY DEVELOPMENTSS 178
12.7.5 SWOT ANALYSIS 179
12.7.6 KEY STRATEGIES 179
12.8 BLUE YONDER 180
12.8.1 COMPANY OVERVIEW 180
12.8.2 FINANCIAL OVERVIEW 181
12.8.3 PRODUCTS OFFERED 181
12.8.4 KEY DEVELOPMENTSS 183
12.8.5 SWOT ANALYSIS 183
12.8.6 KEY STRATEGIES 184
12.9 XENONSTACK.AI 185
12.9.1 COMPANY OVERVIEW 185
12.9.2 FINANCIAL OVERVIEW 185
12.9.3 PRODUCTS OFFERED 186
12.9.4 KEY DEVELOPMENTS 186
12.9.5 SWOT ANALYSIS 187
12.9.6 KEY STRATEGIES 187
12.10 OSA COMMERCE 188
12.10.1 COMPANY OVERVIEW 188
12.10.2 PRODUCTS OFFERED 189
12.10.3 KEY DEVELOPMENTS 189
12.10.4 SWOT ANALYSIS 190
12.10.5 KEY STRATEGIES 190
12.11 DAT SOLUTIONS LLC 191
12.11.1 COMPANY OVERVIEW 191
12.11.2 FINANCIAL OVERVIEW 192
12.11.3 PRODUCTS OFFERED 193
12.11.4 KEY DEVELOPMENTS 193
12.11.5 SWOT ANALYSIS 194
12.11.6 KEY STRATEGIES 194
12.12 IBM CORPORATION 195
12.12.1 COMPANY OVERVIEW 195
12.12.2 FINANCIAL OVERVIEW 196
12.12.3 PRODUCTS OFFERED 197
12.12.4 KEY DEVELOPMENTS 197
12.12.5 SWOT ANALYSIS 198
12.12.6 KEY STRATEGIES 198
12.13 ORACLE CORPORATION 199
12.13.1 COMPANY OVERVIEW 199
12.13.2 FINANCIAL OVERVIEW 200
12.13.3 PRODUCTS OFFERED 200
12.13.4 KEY DEVELOPMENTS 201
12.13.5 SWOT ANALYSIS 202
12.13.6 KEY STRATEGIES 202
12.14 ITREX GROUP 203
12.14.1 COMPANY OVERVIEW 203
12.14.2 FINANCIAL OVERVIEW 203
12.14.3 PRODUCTS OFFERED 204
12.14.4 KEY DEVELOPMENTS 204
12.14.5 SWOT ANALYSIS 204
12.15 ACCENTURE 205
12.15.1 COMPANY OVERVIEW 205
12.15.2 FINANCIAL OVERVIEW 206
12.15.3 PRODUCTS OFFERED 206
12.15.4 KEY DEVELOPMENTSS 207
12.15.5 SWOT ANALYSIS 207
12.15.6 KEY STRATEGIES 208

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