运输预测分析与仿真市场 分析

全球运输预测分析 模拟 市场价值2,817.5美元 Mn在2022年,预计在预测期(2023-2030年)CAGR增长7.7%.

预测性分析是从现有数据集获取关键信息的做法,以便确定某些模式并预测未来的结果和趋势。 它确实预测了未来或未来会发生什么,相反,它预测了未来可能发生的一些可接受的事实。 预测分析主要用于运输部门,从许多来源收集的数据中提供了宝贵的见解。 这些来源包括车辆定位系统、机载传感器和嵌入在票价和票价系统及时间安排以及资产管理系统的数据收集点。 运输预测分析 模拟 软件利用提取的数据确定与运输有关的模式和趋势,以提高运输业务的效率。

全球运输预测分析与仿真市场:区域洞察

图1:2022年按区域分列的全球运输预测分析与仿真市场份额(%)

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全球运输预测分析与仿真市场分为北美、欧洲、亚太、拉丁美洲和中东及非洲。

近年来,由于不同区域对高效运输系统的需求日益增加,运输预测分析与仿真市场出现了显著增长。 北美占据市场主导地位,这主要是由于拥有先进的基础设施和运输部门提前采用技术。 本区域已建立完善的物流和供应链网络,加上日益需要以数据为驱动的决策,推动了对预测分析和模拟解决方案的需求。

欧洲紧随其后,运输预测分析与仿真市场出现大幅增长。 欧洲联盟注重可持续运输和智能城市举措,因此在运输系统中采用了先进的分析和模拟技术。 本区域关于排放和交通管理的严格条例也为采用预测分析和模拟工具优化运输业务创造了有利环境。

全球运输预测分析与仿真市场 - 驱动器

连接车辆数量增加

连接车辆数量的增加预计将推动运输预测分析与仿真市场在预测期间的增长。 IOT在消费者中越来越受欢迎,这大大增加了连接车辆的数量。 OEMs正在发射加价和装有预装传感器的中程汽车。 这些传感器使自动驾驶能力、车辆数据跟踪和车辆与发动机诊断和车辆使用有关的安全性成为可能。 此外,连接的汽车可以实时生成与流量和密度有关的信息. 这些数据可以使用运输预测分析和模拟软件获取,这有利于更好地分析流量。 例如,想象一下一个城市已经实施了一个利用预测分析和模拟的智能交通管理系统。 配备传感器的连接车辆不断将关于其位置,速度,交通条件的实时数据传输到系统的中央控制中心. 例如,一家运输公司安装了一个连接的车辆平台,以整合车队的实时数据。 通过使用预测分析和模拟工具,他们获得了对操作的洞察力,准确地预测了车辆的维修需求,减少了故障时间,提高了车队的可靠性.

增加车辆流量

全世界车辆运输量的增加预计将推动预测期的运输分析和模拟市场增长。 近期,世界各地的车辆数量大幅增加。 2022年,全球生产动车8540万辆,比2021年增长5.7%. 这主要是由于运输基础设施的显著增长。 越来越多的城市人口对道路网络施加压力,导致道路网络过度拥挤,缺乏安全的公共交通方式,交通管理不良,停车问题,道路安全问题,以及道路条件差。 用于运输的预测分析和模拟软件从嵌入在车辆中的传感器收集数据并对其进行处理,以产生有意义的见解。 这一分析有助于有效管理道路交通流量,减少道路拥堵。 例如,在大型体育赛事或节假日,路上的车辆数量大幅增加,导致拥堵和潜在的交通中断。 为了减轻这些挑战,运输当局可以利用预测分析和模拟工具来优化交通流量和缓解拥堵。

全球运输预测分析与仿真市场-机会

智能城市项目数量增加

政府开展的智能城市项目数量不断增加,预计将提供有利可图的增长机会。 管理城市交通系统是一项具有挑战性的任务,包括道路安全、停车管理、减少交通拥堵和车辆对车辆的安全。 由于政府主动采取举措,各种工业纵向数字化不断增长,以及IoT和大数据迅速采用,智能城市项目在世界范围内越来越迅速。 例如,在2021年,西班牙启动了一个名为巴塞罗那超级街区项目的项目,该项目是一项城市规划举措,旨在通过限制交通和创建充满活力的社区地区,将城市的街道网格转化为方便行人的空间。 它涉及将几个城市街区重新布置成"超级街区",其中车辆进出受到限制,公共空间优先.

日益倾向于数据

许多过境公司一直要求提供数据驱动的信息。 Lyft和Uber等公司使用预测分析和模拟软件,可以确定具体区域的需求是否最高,以及该特定区域是否有所需数量的出租车。 公司在这种情况下向司机发出信息,以便他们能够随时到达特定地区。

全球运输预测分析与仿真市场-趋势

越来越多地安装预测分析器以减少风险

随着IoT的引入,连接设备数量大幅增加,预计在预测期间还会进一步上升. 这些设备创造了大量数据,可用于运输部门。 通过预测分析软件的帮助,这些数据可以用来获得宝贵的见解,这增加了对同一软件的需求.

越来越多地利用微型运输模拟平台规划基础设施

一些数据分析运输公司正在开发显微镜模拟平台,因为显微镜模拟强调单个车辆及其相互作用,这反过来又有助于交通工程师和运输规划人员评价城市交通系统,并建议适当的基础设施。 例如,在2023年,运输领域高级数据分析小组(ADAIT)为悉尼M4(澳大利亚悉尼的一条动脉路线)试行了一套显微镜模拟系统。 模拟显示,在高峰时段,通过在现有线路中增加一条额外车道,可节省40%的旅行时间。 这也意味着,仅M4的一部分每年就可节省约2,200万美元,可能每年为悉尼的整个系统节省5亿多美元。

全球运输预测分析与仿真市场-限制

缺乏技术资源

预计缺乏技术资源将限制预测期的全球运输预测分析与仿真市场。 预测分析软件和模拟软件是需要使用的复杂软件,需要高技能的操作员。 这些操作员应当能够处理数据提炼和准备,建立预测模型,并将这些模型融入应用环境. 此外,缺乏熟练操作人员与以昂贵的价格提供熟练操作人员之间的问题相互交织。 预计这又会限制预测期间的市场增长。 为了平衡这些组织和机构,可以投资于培训和发展方案,重点是培养在运输分析领域工作的必要技能。 这可以包括提供数据分析、统计模型和模拟技术方面的专门培训。 通过提供全面培训,个人可以获得必要的知识和专长,以便在运输规划和决策中有效利用预测分析和模拟工具。

与数据整合有关的挑战

与数据整合有关的挑战是可能妨碍预测期间运输预测分析与仿真市场的另一个因素。 从各种系统和多种来源收集的数据多种多样、高维度,并且与复杂的相互依存关系非常吵闹。 如此广泛和多样的数据数量可能难以实时处理,而将其转化为对近乎实际业务甚至长期进程的有用见解则极具挑战性。 此外,低延迟和数据可靠性需要转化为可操作的情报,以提高安全性并避免碰撞,预计这将妨碍预测期间的市场增长。 为了应对与全球运输预测分析与仿真市场的数据整合有关的挑战,可以采取若干战略。 首先,数据格式和协议的标准化可以促进无缝的整合。 为数据收集、储存和交换制定全行业标准,确保不同系统和利益攸关方之间的兼容性和互操作性。 这使来自各种来源的数据能够顺利整合,并提高预测分析和模拟模型的准确性和可靠性。

图2:全球运输预测分析与仿真市场份额(%),按运输构成部分分列,2022年

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全球运输预测分析与仿真市场-分块

全球运输预测分析与仿真市场被分成组件、模拟方法、发展模型、运输组件和区域。

在全球运输预测分析与仿真市场中,按运输部分和道路分块的成分,2022年全球运输预测分析市场占价值的41.0%。

全球运输预测分析与仿真市场:主要发展动态

2. 2020年时, IBM 网络一家技术公司推出了IBM Sterling供应链套件,其中包括预测分析能力。 该套套房使企业能够优化其供应链业务,提高知名度,预测中断,从而改进运输规划和物流管理。
3. 2021年(明治2021年),任,州刺史. 西门子流动铁路公司启动了铁路基础设施的预测性维护系统。 这一解决方案将预测分析与模拟相结合,以监测铁路资产的状况,预测维护需求,优化维护时间表,从而增加运输系统的可用性和可靠性.
4. 2021年,Cubic Corporation的子公司Cubic Transport Systems为其"NextTraffic"平台揭幕. 这个平台利用预测分析和模拟算法来优化交通信号时间,改善车辆流量. 它利用连接车辆和其他来源的实时数据,动态调整信号时间,减少道路网络的拥堵.
5. 2021年,PTV电视台 Group推出其"Optima"平台,将预测分析与模拟能力结合起来,优化交通管理和运输业务. 该平台使用先进的算法来预测交通条件,识别潜在的瓶颈,并建议交通管理的最佳策略,从而提高效率,减少拥堵.

全球运输预测分析与仿真市场:关键公司洞察

参与全球运输预测分析与仿真市场的关键公司是Cubic Corporation、T-Systems International GmbH、IBM Corporation、Tiger Analytics Inc.、PTV Group、Cyient-Insights、Xerox Corporation、Predikto Inc.、SAP AG和Space-Time Insight。

定义: 运输预测分析和模拟是指应用先进的分析技术和模拟模型来预测和优化运输系统的各个方面. 它涉及利用历史和实时数据,结合数学算法和统计模型,分析和预测运输模式、趋势和结果。 通过利用预测分析和模拟,运输规划人员、运营商和决策者可以作出数据驱动的决定,提高效率,降低成本,提高总体运输绩效。