ドックスケジューリングソフトウェア市場の成長機会、成長促進要因、産業動向分析、2024年～2032年予測

ドックスケジューリングソフトウェアの世界市場は、2023年には46億米ドルと評価され、2024～2032年にかけて11％のCAGRで成長すると予測されています。

活況を呈するeコマースセクターは出荷量を大幅に増加させ、合理化されたロジスティクスに対するより大きな需要を生み出しています。消費者がより迅速な配送とより正確な追跡を期待する中、ドックスケジューリングソフトウェアは、増加する注文の流入を管理し、物流業務を最適化する上で極めて重要です。人工知能（AI）、モノのインターネット（IoT）、機械学習などの技術革新は、ドックスケジューリングの風景を再構築しています。AI主導のシステムは、過去のデータを分析してピーク時間を予測し、スケジュールを最適化することができ、IoTデバイスは、ドックの可用性と在庫レベルに関するリアルタイムの最新情報を記載しています。

これらの進歩は、よりスマートでデータ主導の意思決定を可能にし、業務効率を改善し、エラーを減らします。技術の進歩に伴い、ドックスケジューリングソリューションは柔軟性の向上とリソース管理の改善を提供し、市場のさらなる成長を促進します。市場はクラウドベースとオンプレミスの展開に分けられます。2023年には、クラウドベースのセグメントが65％のシェアで市場を独占しました。

クラウドベースのドックスケジューリングソフトウェアは、企業が進化するニーズに合わせてリソースを調整できる拡大性が支持されています。また、リアルタイムのデータアクセスや他のクラウドシステムとのシームレスな統合も可能で、世界のサプライチェーン全体のコラボレーションを強化します。この展開モデルは、業務効率を向上させ、物流課題への迅速な対応を可能にする理想的なモデルです。組織規模別では、中小企業セグメントが最も急成長し、2024～2032年のCAGRは12％を超えると予想されます。ドックスケジューリングソフトウェアは、大規模なインフラを必要とせずに物流を最適化するための利用しやすいソリューションを中小企業に記載しています。

自動スケジューリング、リアルタイムのトラッキング、リソースの最適化などの主要機能により、中小企業にとって特に有益なソフトウェアとなっています。クラウドベースのモデルは、手頃な価格と拡大性を提供し、中小企業が成長に応じて使用量を調整できるようにします。2023年のドック・スケジューリングソフトウェア市場では、北米が33％超を占め、最大のシェアを占めました。これは、同地域の先進的物流インフラとeコマースの活発さに起因します。

北米の企業は、リアルタイム追跡、自動スケジューリング、他のサプライチェーンシステムとの統合を提供するドックスケジューリングソリューションを採用し、効率性を高め、増大する貨物量を効率的に管理する傾向が強まっています。

目次

第1章 調査範囲と手法

• 市場スコープと定義
• 基本推定と計算
• 予測パラメータ
• データソース
  • 1次データ
  • 2次データ
    • 有料情報源
    • 公的情報源

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 産業洞察

• エコシステム分析
• ベンダー・マトリックス
• 技術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
  • eコマースと小売セグメントの成長
  • リアルタイムの可視化とデータ分析の必要性
  • サプライチェーンの効率化に対する需要の高まり
  • 持続可能性とグリーンロジスティクスへの注目の高まり
  • 倉庫自動化の採用増加
• 産業の潜在的リスク・課題
  • 初期コストの高さ
  • 統合の複雑さ
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• 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 市場推定・予測：展開別、2021～2032年

• 主要動向
• クラウドベース
• オンプレミス

第6章 市場推定・予測：機能別、2021～2032年

• 主要動向
• 基本スケジューリング
• 先進的スケジューリング
• 統合ソリューション
  • ヤード管理
  • 倉庫管理
  • その他

第7章 市場推定・予測：組織規模別、2021～2032年

• 主要動向
• 中小企業
• 大企業

第8章 市場推定・予測：最終用途産業別、2021～2032年

• 主要動向
• 物流・輸送
• 製造業
• 小売・eコマース
• 医療
• その他

第9章 市場推定・予測：地域別、2021～2032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
  • その他の欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • ニュージーランド
  • その他のアジア太平洋
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他のラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • アラブ首長国連邦
  • サウジアラビア
  • 南アフリカ
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• AEB
• Blue Yonder
• C3 Solutions
• Datadocks
• Descartes Systems
• Epicor
• Exotrac
• Extensiv
• Infor
• Intellitrans
• Kinaxis
• Manhattan Associates
• NCR
• Opendock
• Oracle
• Queueme Technologies
• Rite-Hite
• SAP
• Transporeon
• Zebra Technologies

The Global Dock Scheduling Software Market was valued at USD 4.6 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 11% from 2024 to 2032. The booming e-commerce sector has significantly increased the volume of shipments, creating a greater demand for streamlined logistics. As consumers expect faster delivery and more accurate tracking, dock scheduling software are crucial in managing the growing influx of orders and optimizing logistics operations. Technological innovations such as Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things (IoT), and machine learning are reshaping the dock scheduling landscape. AI-driven systems can analyze historical data to predict peak times and optimize schedules, while IoT devices provide real-time updates on dock availability and inventory levels.

These advancements enable smarter, data-driven decision-making, improving operational efficiency and reducing errors. As technology advances, dock scheduling solutions will offer enhanced flexibility and improved resource management, driving further growth in the market. The market is divided into cloud-based and on-premises deployments. In 2023, the cloud-based segment dominated the market with a 65% share.

Cloud-based dock scheduling software is favored for its scalability, allowing businesses to adjust resources in line with their evolving needs. It also offers real-time data access and seamless integration with other cloud systems, enhancing collaboration across global supply chains. This deployment model is ideal to improve operational efficiency and enable swift responses to logistical challenges. By organization size, the SME segment is expected to grow the fastest, with a CAGR of over 12% from 2024 to 2032. Dock scheduling software offers SME an accessible solution to optimize logistics without needing extensive infrastructure.

Key features like automated scheduling, real-time tracking, and resource optimization make the software particularly beneficial for these businesses. Cloud-based models offer affordability and scalability, allowing SME to adjust their usage as they grow. North America held the largest share of the dock scheduling software market in 2023, accounting for over 33%. This is attributed to the region's advanced logistics infrastructure and high levels of e-commerce activity.

Companies in North America are increasingly adopting dock scheduling solutions that offer real-time tracking, automated scheduling, and integration with other supply chain systems to enhance efficiency and manage growing cargo volumes effectively

Table of Contents

Chapter 1 Scope & Methodology

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Base estimates & calculations
• 1.3 Forecast parameters
• 1.4 Data sources
  • 1.4.1 Primary
  • 1.4.2 Secondary
    • 1.4.2.1 Paid sources
    • 1.4.2.2 Public sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry 360° synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Vendor matrix
• 3.3 Technology & innovation landscape
• 3.4 Patent analysis
• 3.5 Key news and initiatives
• 3.6 Regulatory landscape
• 3.7 Impact forces
• 3.8 Growth drivers
  • 3.8.1 Growth in E-commerce and retail sectors
  • 3.8.2 Need for real-time visibility and data analytics
  • 3.8.3 Increased demand for supply chain efficiency
  • 3.8.4 Increased focus on sustainability and green logistics
  • 3.8.5 Rising adoption of warehouse automation
• 3.9 Industry pitfalls & challenges
  • 3.9.1 High initial costs
  • 3.9.2 Complexity of integration
• 3.10 Growth potential analysis
• 3.11 Porter's analysis
  • 3.11.1 Supplier power
  • 3.11.2 Buyer power
  • 3.11.3 Threat of new entrants
  • 3.11.4 Threat of substitutes
  • 3.11.5 Industry rivalry
• 3.12 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

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

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Deployment, 2021 - 2032 (USD Million)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Cloud-based
• 5.3 On-premises

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Functionality, 2021 - 2032 (USD Million)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Basic scheduling
• 6.3 Advanced scheduling
• 6.4 Integrated solutions
  • 6.4.1 Yard management
  • 6.4.2 Warehouse management
  • 6.4.3 Others

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Organization Size, 2021 - 2032 (USD Million)

• 7.1 Key trends
• 7.2 SME
• 7.3 Large enterprises

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End Use Industry, 2021 - 2032 (USD Million)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Logistics and transportation
• 8.3 Manufacturing
• 8.4 Retail and E-commerce
• 8.5 Healthcare
• 8.6 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 (USD Million)

• 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 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 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 Saudi Arabia
  • 9.6.3 South Africa
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 AEB
• 10.2 Blue Yonder
• 10.3 C3 Solutions
• 10.4 Datadocks
• 10.5 Descartes Systems
• 10.6 Epicor
• 10.7 Exotrac
• 10.8 Extensiv
• 10.9 Infor
• 10.10 Intellitrans
• 10.11 Kinaxis
• 10.12 Manhattan Associates
• 10.13 NCR
• 10.14 Opendock
• 10.15 Oracle
• 10.16 Queueme Technologies
• 10.17 Rite-Hite
• 10.18 SAP
• 10.19 Transporeon
• 10.20 Zebra Technologies