글로벌 운송 예측 분석 및 주요 특징 시장은 US$ 2,817.5에 평가되었습니다. 2022 년 Mn은 예측 기간 동안 7.7%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다 (2023-2030).
Predictive Analysis는 기존 데이터 세트에서 중요한 정보를 얻는 연습이며, 특정 패턴을 인식하고 미래의 결과를 예측하고 트렌드를 예측합니다. 그것은 미래 예측 또는 오히려 그것이 어떤 수락 가능한 사실과 미래에 무슨 일이 일어나는 예측. Predictive Analysis는 수많은 소스에서 수집 된 데이터의 귀중한 통찰력을 제공하는 운송 분야에서 크게 사용됩니다. 이 소스에는 차량 위치 시스템, 내장형 센서 및 데이터 수집 포인트가 포함되어 있으며 요금 및 티켓 시스템 및 스케줄링 및 자산 관리 시스템에 내장되어 있습니다. 운송 예측 분석 및 주요 특징 소프트웨어는 수송 가동의 효율성을 개량하기 위하여 수송과 관련된 본과 동향을 결정하기 위하여 추출한 자료를 이용합니다.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 : 지역 통찰력
그림 1 : 글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 점유율 (%), 지역별, 2022
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글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카 및 중동 및 아프리카로 구분됩니다.
운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장은 최근 몇 년 동안 상당한 성장을 목격했으며, 다른 지역의 효율적인 운송 시스템에 대한 수요 증가로 구동했습니다. 북미는 고급 인프라의 존재로 인해 시장에서 시장을 지배하고 운송 부문의 기술 초기 채택. 이 지역은 물류 및 공급망 네트워크를 구축하여 데이터 중심의 의사 결정에 대한 성장이 필요하며 예측 분석 및 시뮬레이션 솔루션에 대한 수요를 연료를 공급했습니다.
유럽은 뒤에 밀접한, 수송 예측 분석 및 가장 시장에 있는 실질적인 성장을 전시합니다. 유럽 연합 (EU)은 지속 가능한 운송 및 스마트 도시 이니셔티브에 중점을두고 운송 시스템의 고급 분석 및 시뮬레이션 기술을 구현했습니다. 배출 및 교통 관리에 관한 지역의 엄격한 규정은 또한 예측 분석 및 시뮬레이션 도구의 채택을위한 유리한 환경을 만들어 운송 운영을 최적화합니다.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 - Drivers
연결된 차량의 상승
연결된 차량의 상승 수는 예상 기간 동안 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장의 성장을 구동 할 것으로 예상됩니다. 소비자들 사이에서 IoT의 인기는 최근 과거에 연결된 차량의 수를 크게 늘리고 있습니다. OEM는 프리미엄뿐만 아니라 사전 설치된 센서가있는 중간 범위의 자동차 출시입니다. 이 센서는 자동 구동 기능, 차량 데이터 추적 및 차량이 엔진 진단 및 차량 사용에 관한 안전에 대응할 수 있습니다. 또한 연결된 자동차는 실시간으로 교통 흐름과 밀도와 관련된 정보를 생성할 수 있습니다. 이 데이터는 교통 예측 분석 및 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 얻을 수 있으며 트래픽 흐름의 더 나은 분석을 용이하게합니다. 예를 들어 예측 분석 및 시뮬레이션을 활용한 스마트 트래픽 관리 시스템을 구현한 도시를 상상해보십시오. 센서가 장착 된 연결 차량은 시스템의 중앙 제어 허브에 위치, 속도 및 트래픽 조건에 대한 실시간 데이터를 지속적으로 전달합니다. 예를 들어, 운송 회사는 연결된 차량 플랫폼을 구현하여 차량에서 실시간 데이터를 통합합니다. 예측 분석 및 시뮬레이션 도구를 사용하여, 그들은 가동에 통찰력을 얻고, 정확하게 예측 차량 유지 보수 필요, 가동 중지 시간을 줄이고, 함대 신뢰성을 향상시킵니다.
차량 교통량 증가
전 세계 차량 교통량 증가는 예측 분석 및 예측 시장 성장을 예측할 것으로 예상됩니다. 전 세계 차량의 수는 최근 과거에 크게 증가했습니다. 2022년에, 85.4백만개의 모터 차량은 전 세계, 2021년과 비교된 5.7%의 증가를 일으켰습니다. 운송 인프라의 중요한 성장으로 인해 주로. 도시에 인구 증가는 도로 네트워크에 압력을 내리고, 도로 네트워크에 선두, 안전한 공공 교통 모드의 부족, 가난한 교통 관리, 주차 문제, 도로 안전 문제 및 가난한 도로 상태. 운송을위한 예측 분석 및 시뮬레이션 소프트웨어는 차량에 내장 된 센서에서 데이터를 수집하고 의미있는 통찰력을 생산하는 프로세스를 수집합니다. 이 분석은 도로 트래픽 흐름을 효율적으로 관리하고 도로의 혼잡을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 스포츠 이벤트 또는 휴가 시즌 동안, 혼잡과 잠재적 인 교통 혼란을 선도하는 도로에 차량의 수에 상당한 증가가있다. 이러한 도전을 시작하려면 교통 당국은 트래픽 흐름을 최적화하고 혼잡을 완화하기 위해 예측 분석 및 시뮬레이션 도구를 활용할 수 있습니다.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 - Opportunities
스마트 도시 프로젝트의 성장
정부에 의한 스마트 시티 프로젝트의 상승 수는 수익성있는 성장 기회를 제공 할 것으로 예상된다. 도시의 운송 시스템은 도로 안전, 주차 관리, 교통 혼잡 감소, 차량 차량 차량 안전 포함 도전 과제입니다. 스마트 시티 프로젝트는 점점 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 산업 수직의 디지털화, IoT 및 빅 데이터의 급속한 채택을 촉진하고 있습니다. 예를 들어, 2021 년 스페인은 교통을 제한하고 활기찬 커뮤니티 지역을 창출함으로써 도시 계획 이니셔티브 인 바르셀로나 Superblock 프로젝트라는 프로젝트를 시작했습니다. 차량 액세스가 제한되는 "superblocks"로 여러 도시 블록을 재구성하고 공공 공간은 우선적으로 구성됩니다.
데이터에 대한 증가
많은 transit 회사는 데이터 중심 정보를 요구하고있다. Lyft와 Uber와 같은 기업은, 수요가 특정 지역에서 가장 높은인지 결정할 수 있는 예측 분석 및 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하고, 특정 지역에서 사용 가능한 택시의 필요한 수가 특정 지역에서 사용할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 회사는 이러한 상황에서 드라이버에 메시지를 보냅니다 그래서 그들은 즉시 특정 지역에 도달 할 것입니다.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 -Trends
예측 분석의 성장 설치가 위험 감소
IoT 도입을 통해 연결된 장치의 수는 크게 증가했으며 예측 기간보다 더 많은 것으로 예상됩니다. 이 장치는 교통 부문에 분석 및 사용 할 수있는 많은 양의 데이터를 만듭니다. 이 데이터는 예측 분석 소프트웨어의 도움으로 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다, 이는 동일한 소프트웨어에 대한 수요를 증가.
운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 보고서 적용
공지사항 | 이름 * | ||
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기본 년: | 2022년 | 2022년에 시장 크기: | US$ 2,817.5 백만 |
역사 자료: | 2017년 - 2021년 | 예측 기간: | 2023에서 2030 |
예상 기간 2023년에서 2030년 CAGR: | 7.7% 할인 | 2030년 가치 투상: | 장바구니 US$0.00 |
덮는 Geographies: |
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적용된 세그먼트: |
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회사 포함: | Cubic Corporation, T-Systems International GmbH, IBM Corporation, Tiger Analytics Inc., PTV Group, Cyient-Insights, Xerox Corporation, Predikto Inc., SAP AG 및 스페이스 타임 인사이트 | ||
성장 운전사: |
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변형 및 도전 : |
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계획 인프라를 위한 현미경 수송 시뮬레이션 플랫폼의 성장
데이터 분석 운송 회사는 현미경 시뮬레이션이 개별 차량과 상호 작용을 강조하기 때문에 현미경 시뮬레이션 플랫폼을 개발하고 트래픽 엔지니어와 교통 플래너가 도시 교통 시스템을 평가하고 적절한 인프라를 제안하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 2023 년 Advanced Data Analytics in Transport (ADAIT) 팀은 시드니, 호주의 동맥 노선 인 Sydney M4을위한 새로운 스마트 고속도로 제어 시스템에 현미경 시뮬레이션을 조종했습니다. 시뮬레이션은 여행 시간 절약이 기존 경로에 여분의 차선을 추가하여 피크 시간 동안 40 %에 도달 할 수 있음을 보여주었습니다. 이것은 또한 의미, 그것은 단지 M4의 일부에 annum 당 약 US$ 22 백만을 저장하고 아마도 시드니의 전체 시스템에 연간 $ 500 백만을 초과합니다.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 - Restraints
숙련 된 자원의 부족
숙련 된 자원의 부족은 예측 기간 동안 글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장을 억제 할 것으로 예상됩니다. 예측 분석 및 시뮬레이션 소프트웨어는 매우 숙련 된 운영자가 필요한 복잡한 소프트웨어입니다. 이 연산자는 데이터 정제 및 준비, 예측 모델 구축, 응용 환경에 이러한 모델을 통합 할 수 있어야한다. 또한, 숙련 된 운영자의 부족과 비싼 가격으로 숙련 된 운영자의 가용성 사이의 문제. 이것은, 차례로, 예측 기간 동안 시장 성장을 억제 할 것으로 예상된다. 이 조직과 기관은 교통 분석 분야에서 필요한 기술을 구축하는 데 중점을 둔 교육 및 개발 프로그램에 투자 할 수 있습니다. 데이터 분석, 통계 모델링 및 시뮬레이션 기술에 대한 전문 교육을 제공 할 수 있습니다. 포괄적인 교육 제공으로, 개인은 운송 계획 및 결정에 대한 예측 분석 및 시뮬레이션 도구를 효과적으로 활용하기 위해 필요한 지식과 전문성을 얻을 수 있습니다.
데이터 통합과 관련된 도전
데이터 통합과 관련된 도전은 예측 분석 및 예측 시장이 예측되는 다른 요인입니다. 다양한 시스템 및 여러 소스에서 수집 된 데이터는 복잡한 상호 의존성으로 이진, 고차원 및 고도의 노이즈입니다. 이러한 폭발적이고 다양한 데이터의 양은 실시간 기반을 처리하고 주변의 작업 또는 장기적인 프로세스를 위해 유용한 통찰력으로 변환 할 수 있습니다. 또한, 낮은 대기시간 및 데이터 신뢰성, 이는 안전과 충돌 방지를 개선하기 위해 행동 인텔리전스로 번역 될 필요는 예측 기간 동안 시장의 성장에 기대됩니다. 글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장에서 데이터 통합과 관련된 문제를 대응하기 위해 여러 전략이 고용 될 수 있습니다. 첫째, 데이터 형식 및 프로토콜의 표준화는 원활한 통합을 용이하게 할 수 있습니다. 데이터 수집, 저장 및 교환에 대한 업계 표준을 수립하고 다른 시스템 및 이해 관계자들 사이에서 호환성 및 상호 운용성을 보장합니다. 다양한 소스에서 데이터를 원활하게 통합하고 예측 분석 및 시뮬레이션 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.
그림 2 : 글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 점유율 (%), 운송의 구성 요소, 2022
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글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 - Segmentation
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장은 구성 요소, 시뮬레이션 방법, 개발 모델, 운송의 구성 요소 및 지역으로 구분됩니다.
전 세계 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장에서 운송 부문의 구성 요소 및 도로 하위 세그먼트는 2022의 글로벌 운송 예측 분석 시장을 평가했습니다. 가치 측면에서 41.0%의 주식.
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 : 키 개발
글로벌 운송 예측 분석 및 시뮬레이션 시장 : Key Companies Insights
글로벌 운송 우선 분석 및 시뮬레이션 시장과 관련된 주요 회사는 Cubic Corporation, T-Systems International GmbH, IBM Corporation, Tiger Analytics Inc., PTV Group, Cyient-Insights, Xerox Corporation, Predikto Inc., SAP AG 및 Space-Time Insight입니다.
정의: 운송 예측 분석 및 시뮬레이션은 고급 분석 기술 및 시뮬레이션 모델의 응용 프로그램을 통해 운송 시스템의 다양한 측면을 예측하고 최적화합니다. 그것은 수학 알고리즘과 통계 모델과 결합 된 역사적이고 실시간 데이터를 사용하여 운송 패턴, 동향 및 결과를 분석하고 예측합니다. 예측 분석 및 시뮬레이션, 운송 플래너, 운영자 및 정책 메이커를 활용하면 효율성 향상, 비용 절감 및 전반적인 운송 성능을 향상시킬 수 있습니다.
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Ameya Thakkar는 자동차 및 운송 부문의 기업을 위해 운영을 최적화하고 성장을 촉진하는 데 9년 이상의 경험을 가진 노련한 경영 컨설턴트입니다. CMI의 수석 컨설턴트로서 Ameya는 고객에게 5,000만 달러 이상의 비용 절감과 수익 증가를 제공한 전략적 이니셔티브를 주도했습니다. Ameya는 공급망 최적화, 프로세스 리엔지니어링, 깊은 수익 포켓 식별을 전문으로 합니다. 그는 공급업체 분석, 수요 분석, 경쟁 분석, Industry 4.0 구현과 같은 복잡한 과제에 대해 주요 OEM 및 공급업체와 협력한 자동차 산업에 대한 심층적인 전문 지식을 보유하고 있습니다.
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