Размер и доля рынка программного обеспечения для оптимизации маршрутов по способу развертывания (облачный, локальный); размеру организации; приложению; конечному пользователю — SWOT-анализ, конкурентная стратегическая информация, региональные тенденции 2025–2037 гг.

Сектор программного обеспечения для оптимизации маршрутов: факторы роста и проблемы

Драйверы роста

• Рост мировых расходов на топливо и эксплуатация автопарка: растущие цены на топливо и резкий рост расходов на эксплуатацию автопарка являются важными драйверами роста, поскольку на логистические компании оказывается все большее давление с целью внедрения технологий оптимизации маршрутов. Согласно данным, опубликованным Министерством энергетики США, программное обеспечение для оптимизации маршрутов помогает сократить время простоя и свести к минимуму объезды, что приводит к экономии топлива на 6–21 %. Оптимизация топлива имеет решающее значение, поскольку она составляет до 32–40 % эксплуатационных расходов автопарка. Кроме того, данные, опубликованные Управлением энергетической информации США в 2022 году, предполагают рост цен на дизельное топливо на 22,5 %. Рост цен вынуждает компании инвестировать в оптимизацию маршрутов с помощью ИИ.
• Растущее внедрение более экологичной логистики: Во всем мире наблюдается тенденция к внедрению устойчивых методов логистики для сокращения выбросов углерода и потребления топлива. Правительства также разрабатывают политику по продвижению экологичной логистики компаниями. Например, Европейский союз заключил Зеленое соглашение, нацеленное на достижение углеродной нейтральности к 2050 году и сокращение выбросов углекислого газа от логистики на 56% к 2030 году. Кроме того, программа SmartWay Агентства по охране окружающей среды США (EPA), запущенная в 2023 году, поощряет логистические компании использовать программное обеспечение для оптимизации маршрутов для сокращения выбросов, и различные участники добились снижения потребления топлива на 15–30%. Благодаря благоприятной политике правительства, реализуемой по всему миру, 73% логистических компаний стремятся достичь нулевых показателей, принимая оптимизацию маршрутов в качестве основной стратегии.
• Расширение электронной коммерции и доставки в тот же день: По данным Конференции ООН по торговле и развитию, в 2023 году глобальные продажи электронной коммерции достигли 5,9 триллиона долларов США, что вынуждает компании модернизировать свою логистическую инфраструктуру. С экспоненциальным ростом онлайн-продаж логистические компании используют инструменты оптимизации маршрутов для обработки более высоких объемов заказов. Такие известные компании, как Shopify, Walmart и Amazon, используют оптимизацию маршрутов для эффективного управления на 35–50% большим количеством ежедневных доставок. Кроме того, почти 56,5% онлайн-покупателей ждут доставки в тот же день, что вынуждает ритейлеров эффективно осуществлять доставку последней мили в кратчайшие сроки.

Новые технологии преобразуют рынок программного обеспечения для оптимизации маршрутов

Рынок переживает колоссальную трансформацию на фоне стремительного внедрения передовых технологий в различных секторах. Современные технологии, такие как ИИ и МО, внедряются для принятия решений в режиме реального времени. Инновации в ИТ-индустрии преображают рыночный ландшафт, внедряя высокоадаптивную маршрутизацию. Растущая урбанизация вызывает перегрузки, что приводит к задержкам в доставке продукта. Не только розничная торговля, но и программное обеспечение для оптимизации маршрутов широко применяется в других важных секторах, таких как авиация, судоходство, сельское хозяйство, коммунальное обслуживание и т. д. Ниже приведена таблица, иллюстрирующая некоторые варианты использования и компании, внедрившие программное обеспечение:

ИИ и МО катализируют эффективность работы программного обеспечения для оптимизации маршрутов

Включение ИИ и МО трансформирует оптимизацию маршрутов за счет экономии затрат и повышения эффективности работы. Данные, опубликованные Федеральным управлением шоссейных дорог, показали, что алгоритм интеллектуальных маршрутов сокращает время доставки по городу на 16–32% за счет устранения задержек из-за заторов. Модели машинного обучения изучают схемы движения в реальном времени и предлагают оптимальное использование автопарка. Масштабируемые решения ИИ и МО становятся необходимыми для управления эффективностью затрат в условиях резкого роста цен на топливо и политик устойчивого развития. Они становятся основой в методах оптимизации маршрутов и обеспечивают соответствие нормативным требованиям. Некоторые примеры компаний, включавших ИИ и МО, и полученные ими результаты приведены ниже:

Проблемы

• Высокие затраты на соблюдение требований кибербезопасности: логистические компании обрабатывают важные данные клиентов, и это Для компаний становится важным соблюдать политики. Правительства стран мира вводят строгие законы о защите данных: Общий регламент по защите данных (GDPR) в ЕС, Закон о защите прав потребителей Калифорнии (CCPA) и Закон о защите персональных данных (DPDP) в Индии. Это заставляет поставщиков вкладывать непомерные суммы в контроль доступа и шифрование.
• Непоследовательные международные стандарты: существуют разрозненные требования к соблюдению, которые ограничивают масштабируемость. Всемирный банк сообщил в 2023 году, что логистические компании тратят на 31 % больше бюджета на адаптацию программного обеспечения на разных рынках. Отсутствие глобальной гармонизации нарушает работу трансграничных автопарков, из-за чего поставщики сталкиваются с более высокими расходами на НИОКР.