시장보고서
상품코드
1570628

물류용 디지털 트윈 시장, 기회, 성장 촉진요인, 산업 동향 분석과 예측(2024-2032년)

Digital Twin in Logistics Market, Opportunity, Growth Drivers, Industry Trend Analysis and Forecast, 2024-2032

발행일: | 리서치사: Global Market Insights Inc. | 페이지 정보: 영문 260 Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    




※ 본 상품은 영문 자료로 한글과 영문 목차에 불일치하는 내용이 있을 경우 영문을 우선합니다. 정확한 검토를 위해 영문 목차를 참고해주시기 바랍니다.

세계의 물류용 디지털 트윈 시장 규모는 2023년에 12억 달러에 달하며, 2024-2032년 25.7% 이상의 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다.

기업은 물리적 물류 네트워크의 가상 복제본을 생성하여 창고 관리부터 경로 최적화까지 업무의 모든 측면을 모니터링하고 분석할 수 있으며, 실시간 인사이트을 통해 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

최종사용자는 디지털 트윈과 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술을 융합하고 있습니다. 이러한 융합은 디지털 트윈의 예측 능력을 증폭시켜 더욱 예리한 예측과 최적화로 이어지며, AI와 ML 알고리즘은 디지털 트윈의 방대한 데이터를 선별하고 패턴을 식별하여 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 경로 최적화에서 AI로 강화된 디지털 트윈은 교통, 날씨, 과거 데이터를 고려하여 실시간으로 배송 경로를 수정할 수 있습니다.

물류용 디지털 트윈은 컴포넌트, 배포 모델, 용도, 최종사용자, 지역별로 구분할 수 있습니다.

시장은 컴포넌트별로 소프트웨어 및 서비스로 구분되며, 2023년 소프트웨어 부문은 약 8억 9,300만 달러 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다. 디지털 트윈 소프트웨어의 기능은 사물인터넷(IoT) 장비와 센서의 통합으로 크게 강화되고 있습니다. 이러한 기능 강화는 물류 네트워크내 자산, 차량 및 인프라에서 실시간 데이터 수집을 용이하게 합니다. 이러한 상세한 데이터는 유형 시스템의 정확한 디지털 복제본을 만드는 데 필수적입니다. 예를 들어 2024년 3월 DHL은 디지털 트윈 기술을 활용하여 창고의 가상 모델을 만들었습니다.

시장은 물류용 디지털 트윈을 배포 모델별로 클라우드 기반과 온프레미스로 분류하고 있습니다. 클라우드 기반 부문은 2032년까지 75억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 이러한 클라우드 솔루션은 탁월한 확장성을 제공하므로 물류 기업은 수요 변화에 따라 컴퓨팅 리소스를 조정할 수 있습니다. 기업은 대규모 자본 지출 없이도 피크타임이나 예상치 못한 수요 급증시 신속하게 인프라를 확장할 수 있습니다. 이러한 적응성은 피크타임의 성능을 보장할 뿐만 아니라 효율성과 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

2023년 북미가 물류 분야 디지털 트윈 시장을 주도하며 매출 점유율의 약 31%를 차지할 것으로 예상됩니다. 미국을 필두로 이 지역은 기술 발전을 선도하고 있으며, IoT, AI, 빅데이터 분석의 빠른 발전과 채택은 물류에 디지털 트윈을 도입하는 데 있으며, 매우 중요합니다. 이 지역의 기업은 이러한 기술을 활용하여 운영 효율성을 높이고, 의사결정을 개선하며, 경쟁력을 확보하기 위해 이러한 기술을 활용하고 있습니다.

목차

제1장 조사 방법과 조사 범위

제2장 개요

제3장 업계 인사이트

  • 에코시스템 분석
  • 공급업체 상황
    • 소프트웨어 프로바이더
    • 물류·서비스·프로바이더
    • 테크놀러지 프로바이더
    • 최종사용자
  • 이익률 분석
  • 테크놀러지와 혁신 전망
  • 특허 분석
  • 주요 뉴스와 구상
  • 규제 상황
  • 영향요인
    • 촉진요인
      • 물류 업무에 대한 실시간 인사이트에 대한 수요 증가
      • 데이터 주도 의사결정에 대한 요구의 증가
      • 물류 업계에서 기술의 진보
      • 물류 기업의 비용 삭감에 대한 관심의 증가
    • 업계의 잠재적 리스크 & 과제
      • 데이터 통합의 과제
      • 디지털 트윈 도입의 복잡성
  • 성장 가능성 분석
  • Porter의 산업 분석
  • PESTEL 분석

제4장 경쟁 구도

  • 서론
  • 기업 점유율 분석
  • 경쟁 포지셔닝 매트릭스
  • 전략 전망 매트릭스

제5장 시장 추산·예측 : 컴포넌트별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 소프트웨어
  • 서비스
    • 매니지드 서비스
    • 전문·서비스
      • 컨설팅·서비스
      • 통합 및 실장 서비스
      • 지원·유지보수 서비스

제6장 시장 추산·예측 : 배포 모델별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 클라우드형
  • 온프레미스

제7장 시장 추산·예측 : 용도별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 루트 최적화
  • 창고·재고 관리
  • 예지보전
  • 자산 추적
  • 기타

제8장 시장 추산·예측 : 최종사용자별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 자동차
  • 항공우주·방위
  • 제조업
  • 소매·E-Commerce
  • 에너지·유틸리티
  • 기타

제9장 시장 추산·예측 : 지역별, 2021-2032년

  • 주요 동향
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
  • 유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
    • 러시아
    • 북유럽
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 중국
    • 인도
    • 일본
    • 한국
    • 뉴질랜드
    • 동남아시아
    • 기타 아시아태평양
  • 라틴아메리카
    • 브라질
    • 멕시코
    • 아르헨티나
    • 기타 라틴아메리카
  • 중동 및 아프리카
    • 남아프리카공화국
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트
    • 기타 중동 및 아프리카

제10장 기업 개요

  • AAG IT Services
  • AVEVA(Schneider Electric Group)
  • Blue Yonder
  • Bosch Rexroth
  • Dassault Systemes
  • General Electric
  • IBM
  • Kinaxis, Inc.
  • Microsoft Solutions
  • Oracle
  • SAP
  • Siemens Digital Industries Software
  • Simio LLC
  • The Anylogic Company
KSA 24.10.25

The Global Digital Twin in Logistics Market was valued at USD 1.2 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of over 25.7% from 2024 to 2032. By creating a virtual replica of their physical logistics network, companies can monitor and analyze every facet of their operations, from warehouse management to route optimization, significantly boosting operational efficiency through real-time insights.

End-users are increasingly integrating digital twins with artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies. This fusion amplifies the predictive prowess of digital twins, leading to sharper forecasting and optimization. AI and ML algorithms sift through vast data from digital twins, discerning patterns and making instantaneous decisions. For example, in route optimization, AI-enhanced digital twins can modify delivery routes in real-time, factoring in traffic, weather, and historical data.

The digital twin in logistics industry is bifurcated into component, deployment model, application, end user, and region.

The market is segmented by component into software and services. In 2023, the software segment accounted for roughly USD 893 million. The capabilities of digital twin software have been significantly bolstered by the integration of Internet of Things (IoT) devices and sensors. These enhancements facilitate real-time data gathering from assets, vehicles, and infrastructure within the logistics network. Such detailed data is vital for crafting precise digital replicas of tangible systems. For instance, in March 2024, DHL harnessed digital twin technology to craft virtual models of its warehouses.

The market categorizes the digital twin in logistics by deployment model into cloud-based and on-premises. The cloud-based segment is projected to surpass USD 7.5 billion by 2032. These cloud solutions offer unparalleled scalability, allowing logistics firms to modulate computing resources in response to demand shifts. During peak times or unforeseen surges, businesses can swiftly upscale their infrastructure without hefty capital outlays. This adaptability not only ensures peak performance but also bolsters efficiency and customer satisfaction.

In 2023, North America led the digital twin in logistics market, capturing about 31% of the revenue share. Spearheaded by the U.S., this region stands at the vanguard of technological advancements. The swift evolution and adoption of IoT, AI, and big data analytics are pivotal in driving the uptake of digital twins in logistics. Companies in this region harness these technologies to boost operational efficiency, refine decision-making, and secure a competitive edge.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

  • 1.1 Research design
    • 1.1.1 Research approach
    • 1.1.2 Data collection methods
  • 1.2 Base estimates and calculations
    • 1.2.1 Base year calculation
    • 1.2.2 Key trends for market estimation
  • 1.3 Forecast model
  • 1.4 Primary research and validation
    • 1.4.1 Primary sources
    • 1.4.2 Data mining sources
  • 1.5 Market definitions

Chapter 2 Executive Summary

  • 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

  • 3.1 Industry ecosystem analysis
  • 3.2 Supplier landscape
    • 3.2.1 Software providers
    • 3.2.2 Logistics service providers
    • 3.2.3 Technology providers
    • 3.2.4 End-user
  • 3.3 Profit margin analysis
  • 3.4 Technology and innovation landscape
  • 3.5 Patent analysis
  • 3.6 Key news and initiatives
  • 3.7 Regulatory landscape
  • 3.8 Impact forces
    • 3.8.1 Growth drivers
      • 3.8.1.1 Growing demand for real-time insights into logistics operations
      • 3.8.1.2 Rising need for data-driven decision-making
      • 3.8.1.3 Technological advancements in the logistics industry
      • 3.8.1.4 Growing focus of logistics companies on cost reduction
    • 3.8.2 Industry pitfalls and challenges
      • 3.8.2.1 Data integration challenges
      • 3.8.2.2 Digital twin implementation complexity
  • 3.9 Growth potential analysis
  • 3.10 Porter's analysis
  • 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

  • 4.1 Introduction
  • 4.2 Company market share analysis
  • 4.3 Competitive positioning matrix
  • 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 5.1 Key trends
  • 5.2 Software
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Managed services
    • 5.3.2 Professional services
      • 5.3.2.1 Consulting services
      • 5.3.2.2 Integration and implementation services
      • 5.3.2.3 Support and maintenance services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Deployment Model, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 6.1 Key trends
  • 6.2 Cloud-based
  • 6.3 On-premises

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 7.1 Key trends
  • 7.2 Route optimization
  • 7.3 Warehouse and inventory management
  • 7.4 Predictive maintenance
  • 7.5 Asset tracking
  • 7.6 Others

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 8.1 Key trends
  • 8.2 Automotive
  • 8.3 Aerospace and defense
  • 8.4 Manufacturing
  • 8.5 Retail and E-commerce
  • 8.6 Energy and utilities
  • 8.7 Others

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

  • 9.1 Key trends
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 U.S.
    • 9.2.2 Canada
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 UK
    • 9.3.2 Germany
    • 9.3.3 France
    • 9.3.4 Italy
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Russia
    • 9.3.7 Nordics
    • 9.3.8 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 China
    • 9.4.2 India
    • 9.4.3 Japan
    • 9.4.4 South Korea
    • 9.4.5 ANZ
    • 9.4.6 Southeast Asia
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 Latin America
    • 9.5.1 Brazil
    • 9.5.2 Mexico
    • 9.5.3 Argentina
    • 9.5.4 Rest of Latin America
  • 9.6 MEA
    • 9.6.1 South Africa
    • 9.6.2 Saudi Arabia
    • 9.6.3 UAE
    • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

  • 10.1 AAG IT Services
  • 10.2 AVEVA (Schneider Electric Group)
  • 10.3 Blue Yonder
  • 10.4 Bosch Rexroth
  • 10.5 Dassault Systemes
  • 10.6 General Electric
  • 10.7 IBM
  • 10.8 Kinaxis, Inc.
  • 10.9 Microsoft Solutions
  • 10.10 Oracle
  • 10.11 SAP
  • 10.12 Siemens Digital Industries Software
  • 10.13 Simio LLC
  • 10.14 The Anylogic Company
샘플 요청 목록
0 건의 상품을 선택 중
목록 보기
전체삭제