ロジスティクスにおけるデジタルツイン市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

ロジスティクスにおけるデジタルツインの世界市場規模は、2023年に12億米ドルとなり、2024年から2032年にかけて25.7%以上のCAGRで成長すると予測されています。

物理的な物流ネットワークの仮想レプリカを作成することで、企業は倉庫管理からルート最適化まで、業務のあらゆる側面を監視・分析することができ、リアルタイムの洞察を通じて業務効率を大幅に高めることができます。

エンドユーザーは、デジタル・ツインと人工知能（AI）や機械学習（ML）技術の融合を進めています。この融合はデジタルツインの予測能力を増幅し、より鋭い予測と最適化につながります。AIとMLのアルゴリズムは、デジタルツインからの膨大なデータをふるいにかけ、パターンを識別し、瞬時に意思決定を行う。例えば、ルートの最適化では、AIで強化されたデジタルツインは、交通、天候、過去のデータを加味して、リアルタイムで配送ルートを修正することができます。

ロジスティクスにおけるデジタルツインは、コンポーネント、展開モデル、用途、エンドユーザー、地域に二分されます。

市場はコンポーネント別にソフトウェアとサービスに区分されます。2023年、ソフトウェアセグメントはおよそ8億9,300万米ドルを占めています。デジタルツインソフトウェアの機能は、モノのインターネット（IoT）デバイスとセンサーの統合によって大幅に強化されています。これらの機能強化により、物流ネットワーク内の資産、車両、インフラからのリアルタイムデータ収集が容易になった。このような詳細なデータは、有形システムの正確なデジタル・レプリカを作成するために不可欠です。例えば、2024年3月、DHLは倉庫のバーチャルモデルを作成するためにデジタルツインテクノロジーを活用しました。

市場は、ロジスティクスにおけるデジタルツインを展開モデル別にクラウドベースとオンプレミスに分類しています。クラウドベースのセグメントは、2032年までに75億米ドルを超えると予測されています。これらのクラウド・ソリューションは比類のないスケーラビリティを提供するため、物流企業は需要のシフトに応じてコンピューティング・リソースを調整することができます。ピーク時や予期せぬ急増時には、企業は多額の資本支出をすることなく、インフラを迅速に拡張することができます。このような適応性により、ピーク時のパフォーマンスが確保されるだけでなく、効率性と顧客満足度も向上します。

2023年には、北米がロジスティクスにおけるデジタルツイン市場をリードし、売上シェアの約31％を占めました。米国を筆頭に、この地域は技術進歩の先陣を切っています。IoT、AI、ビッグデータ分析の迅速な進化と採用は、物流におけるデジタルツインの取り込みを促進する上で極めて重要です。この地域の企業は、業務効率を高め、意思決定を洗練させ、競争力を確保するためにこれらの技術を活用しています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • ソフトウェアプロバイダー
  • ロジスティクス・サービス・プロバイダー
  • テクノロジープロバイダー
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジーとイノベーションの展望
• 特許分析
• 主要ニュースとイニシアチブ
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • ロジスティクス業務に対するリアルタイムの洞察に対する需要の高まり
    • データ主導の意思決定に対するニーズの高まり
    • 物流業界における技術の進歩
    • 物流企業のコスト削減への関心の高まり
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データ統合の課題
    • デジタルツイン導入の複雑性
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス
  • マネージドサービス
  • プロフェッショナル・サービス
    • コンサルティング・サービス
    • 統合および実装サービス
    • サポート・保守サービス

第6章 市場推計・予測：展開モデル別、2021年～2032年

• 主要動向
• クラウド型
• オンプレミス

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• ルート最適化
• 倉庫・在庫管理
• 予知保全
• 資産追跡
• その他

第8章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• 自動車
• 航空宇宙・防衛
• 製造業
• 小売・eコマース
• エネルギー・公益事業
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• 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

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