공급망 및 물류 시장의 인공 지능(AI), 유형별(기계 학습 및 인공 신경망), 애플리케이션별(재고 관리 및 계획, 운송 네트워크 설계, 구매 및 공급 관리, 수요 계획 및 예측), 2035년 지역 예측

공급망 및 물류 분야의 인공지능(AI) 시장 개요

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2026년 23억 3천만 달러를 시작으로 글로벌 공급망 및 물류 분야 인공지능(AI) 시장이 눈에 띄게 성장할 것으로 예상됩니다. 2035년에는 58억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 시장은 2026년부터 2035년까지 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 9.7%로 확장될 것으로 예상됩니다.

기업은 공급망을 최적화하고, 비용을 절감하고, 운영에 대한 보다 주목할만한 인식 가능성을 확보할 수 있는 방법을 점진적으로 찾고 있습니다. AI는 과제를 기계화하고, 엄청난 양의 정보를 분석하며, 생산성과 직설성을 향상시키는 주목할만한 지식을 생성하기 위한 준비를 제공합니다. 공급망 및 물류 산업은 형태를 합리화하고 가속화하기 위해 안정적으로 노력해왔기 때문에 위조된 통찰력(AI)이 이러한 목표에 한몫을 한다는 것은 어느 정도 놀라운 일이 아닐 것입니다. 전 세계 화물 쇼케이스에서 활용되는 인공 통찰력이 2030년까지 연장될 예정이므로 대부분의 예측에서는 AI 활용을 좋아하든 싫어하든 AI가 우리 사회의 필수적이고 영향력 있는 부분이 될 것이라고 결론지었습니다.

공급망 및 물류 시장의 인공 지능(AI)은 현재 그림 기간 동안 견고한 연간 복합 개발 속도를 반영하여 활발한 발전을 보이고 있습니다. 이러한 발전은 운영을 합리화하고, 생산성을 향상시키며, 오늘날 빠르게 변화하는 금융 환경에서 중요한 공급망 및 물류의 의사 결정 형태를 발전시키기 위한 AI 혁신의 적용 확대에 의해 주도됩니다. 공급망 운영의 컴퓨터화와 정확성에 대한 끈질긴 추진력은 기업이 경쟁력을 유지하고 증가하는 쇼핑객의 욕구를 충족하기 위해 혁신을 사용하려고 하기 때문에 이 부문의 AI 개발을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 

코로나19 영향

인력 문제를 초래하는 폐쇄로 인해 AI 기반 도구 및 시장 점유율 증가로 시장이 안정되었습니다.

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 경험하고 있습니다. CAGR 증가로 반영된 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

국경 폐쇄, 인력 부족, 요청 불안정으로 인해 공급망이 전반적으로 혼란을 겪었습니다. 기업은 원유 조달 및 조립 고객 요구 사항에 어려움을 겪었습니다. AI 도구는 실시간 정보를 분석하여 요청의 갑작스러운 변화(예: 회복 용품 또는 전자상거래의 급증)에 맞춰 조정했습니다. 기계 학습(ML) 모델은 제한 사항에 따라 교환 공급자를 규정하고 생성 계획을 최적화합니다. AI는 재고 인식 가능성과 수요 예측을 발전시켜 더 나은 자산 할당을 보장합니다. ML 계산은 실시간 요청 변경을 처리하는 동시에 과부하와 낭비를 최소화하는 데 도움이 되었습니다. AI 기반 프레임워크는 운송 과정을 최적화하고 비용을 절감하며 숙련도를 향상시킵니다. AI로 구동되는 로봇과 램블은 창고와 운송 수단에서 늘어나는 번들 볼륨을 처리했습니다. AI 기반 로봇은 분류 및 선별과 같은 지루한 작업을 수행하여 인간 노동자에 대한 의존도를 줄였습니다. AI 장치는 실시간 관찰 프레임워크를 통해 원격 인력 관리를 강화하고 작업 환경 보안을 보장합니다. 

최신 트렌드

AI와 IoT, 블록체인, 로봇공학 등 신기술을 통합하여 시장 성장 촉진

공급망 및 물류 시장의 AI는 혁신적인 진전과 효과적인 공급망 관리에 대한 요청 확대에 힘입어 개발 및 개발을 위한 다양한 기회를 제공합니다. 주요 개방점 중 하나는 AI를 블록체인, IoT, 기계 기술 등 발전 중인 다른 기술과 통합하는 것입니다. 이러한 발전을 결합함으로써 기업은 보다 생산적이고 간단하며 다양한 공급망을 만들 수 있습니다. 블록체인은 공급망 운영의 추적성과 보안을 향상시킬 수 있는 반면, IoT 장치는 AI 기반 분석을 위한 실시간 정보를 제공하여 우수한 의사 결정 및 최적화를 지원합니다. 이러한 혁신이 발전함에 따라 AI와의 통합은 공급망 및 물류 부문 내에서 상당한 성장과 변화를 주도할 것으로 예상됩니다.

공급망 및 물류 시장 세분화의 인공지능(AI)

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유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 기계 학습과 인공 신경망으로 분류할 수 있습니다.

• 기계 학습:기계 학습(ML)은 공급망 및 물류의 혁신적인 제약으로 등장하여 생산성을 향상하고 비용을 절감하며 의사 결정을 개선하기 위한 데이터 기반 배열을 광고합니다. 머신 러닝은 데이터 기반 경험을 제공하고 더욱 지능적이고 다양한 운영을 지원함으로써 공급망과 물류를 재편하고 있습니다. 이는 유연하고 생산적이며 유지 관리 가능한 공급망을 구축하기 위한 기반이 될 수 있습니다.

• 인공 신경망:인공 신경망(ANN)은 공급망과 물류에서 혁신적인 역할을 하며 추정, 최적화 및 의사 결정의 과제에 대한 현대적인 조치를 광고합니다. ANN은 오늘날의 공급망 및 물류에서 매우 중요해지고 있으며 전 세계 운영의 복잡성을 처리할 수 있는 더욱 기민하고 다재다능한 프레임워크를 제공합니다. 

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 재고 관리 및 계획, 운송 네트워크 설계, 구매 및 공급 관리, 수요 계획 및 예측으로 분류할 수 있습니다.

• 재고 관리 및 계획:창고 관리는 AI 혁신의 통합으로 인해 추가로 변화를 맞이하고 있습니다. AI 프레임워크는 분류, 선별, 압착 등 다양한 창고 작업의 로봇화를 지원하여 숙련도를 높이고 인건비를 절감합니다. 또한 AI 기반 로봇과 램블은 재고 관리에 점진적으로 활용되어 정확하고 편리한 재고 추적을 보장합니다.

• 교통망 설계:교통 행정은 AI가 주목할만한 영향을 미치는 또 다른 기본 영역입니다. AI의 발전은 기업이 방향을 최적화하고, 연료 활용도를 줄이며, 운송 정밀도를 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 활동 설계, 기후 조건 및 기타 요소를 분석함으로써 AI 프레임워크는 실시간 코스 최적화를 제공하여 운송 시간을 단축하고 운송 비용을 낮출 수 있습니다.

• 구매 및 공급 관리:AI는 공급업체 관리, 위험 평가, 지원 가능성 활동 등 다른 범위의 공급망 및 물류에도 활용되고 있습니다. AI 혁신을 통해 기업은 공급자 실행을 조사하고, 잠재적인 위험을 식별하고, 방해를 완화하기 위한 기술을 만들 수 있습니다. 

• 수요 계획 및 예측:수요 예측은 공급망 및 물류 분야에서 AI를 적용하는 또 다른 중요한 분야입니다. 정확한 요청 추정은 재고 수준 최적화, 낭비 감소, 고객 요구 조립에 매우 중요합니다. AI 배열은 방대한 정보 분석 및 기계 학습 계산을 사용하여 실제 정보, 시장 패턴 및 구매자 행동을 분석하여 기업에 요청 계획에 대한 상당한 지식을 제공합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.

추진 요인

시장 성장을 촉진하기 위해 공급망의 투명성과 효율성에 대한 수요 증가

이 시장의 주요 개발 변수 중 하나는 공급망 운영의 단순성과 생산성에 대한 요구가 커지고 있다는 것입니다. 전세계적인 교류가 확대됨에 따라 보다 효과적이고 간단한 공급망 관리에 대한 요구가 점차 기본이 되었습니다. AI 혁신은 진보된 설명 기능, 머신 러닝 계산, 실시간 정보 준비를 제공하여 기업이 운영에서 더욱 심오한 경험을 얻을 수 있도록 지원함으로써 이러한 요청을 처리하는 데 긴급한 역할을 하고 있습니다. 이는 전 세계 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 기본이 되는 재고 관리의 진전, 운영 비용 절감, 고객 이행 개선으로 이어집니다.

AI와 IoT, 빅데이터 분석을 접목해 시장 판매 확대

광고 개발의 또 다른 주목할만한 동인은 AI와 사물 인터넷(IoT)의 통합 및 막대한 정보 분석입니다. IoT 장치는 AI 발전을 활용하여 분석할 때 공급망 운영에 중요한 지식을 제공할 수 있는 엄청난 양의 정보를 생성합니다. 이러한 경험은 더 나은 요청 결정, 예지력 있는 지원 및 최적화된 코스 준비를 장려하여 지연을 줄이고 비용을 최소화하며 전반적인 운영 능력 향상에 도움을 줍니다. AI와 IoT의 협력 에너지는 막대한 정보에 대한 접근성 확대와 더불어 공급망과 물류 분야에서 AI의 발전을 움직이는 중요한 계산입니다. 

억제 요인

시장 성장을 억제하기 위한 AI 구현의 복잡성과 비용

다양한 개방에도 불구하고 공급망 및 물류 시장의 AI 역시 발전을 방해할 수 있는 몇 가지 위험과 과제에 직면해 있습니다. 필수적인 과제 중 하나는 AI 혁신 실행의 복잡성과 비용입니다. 많은 기업, 특히 중소기업은 선택과 영향을 제한할 수 있는 AI 준비를 사내에서 만들고 유지하기 위한 자산과 기술이 필요합니다. 또한 정보 보안 및 보호에 대한 우려로 인해 특히 클라우드 기반 배열의 경우 AI 실행에 장애가 될 수 있습니다. 기업은 선택 사항을 신중하게 평가하고 이러한 위험을 완화하기 위해 중요한 지침과 벤치마크를 준수하는 공급업체를 선택해야 합니다. 공급망 및 물류 부문 내에서 AI 발전의 전체 잠재력을 실현하려면 이러한 문제를 해결하는 것이 중요합니다. AI 구현에 발생하는 복잡성과 비용 증가는 공급망 및 물류 시장 성장의 인공지능(AI)을 방해하는 경향이 있습니다.

기회

시장 활성화를 위한 지속 가능한 공급망 솔루션에 대한 수요 증가

또 다른 중요한 기회는 실현 가능한 공급망 배치에 대한 요청이 확대되고 있다는 것입니다. 자연스러운 우려가 더욱 두드러짐에 따라 기업은 탄소 노출을 줄이고 운영 지원 가능성을 향상시킬 수 있는 방법을 찾고 있습니다. AI의 발전은 자산 활용을 최적화하고, 낭비를 줄이고, 활력 효율성을 향상시켜 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 분석은 기업이 공급망 형태의 낭비적인 측면을 인식하고 지원 가능성을 높이기 위한 절차를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 지원 가능성 센터가 발전함에 따라 AI 기반 조정에 대한 요청이 확대되어 시장 개발을 위한 미사용 기회가 생길 것으로 예상됩니다. 

도전

잠재적인 위협의 부족과 AI 도구의 오용으로 인해 소비자에게 문제 제기

물류에 AI를 활용하면 자명한 긍정적인 측면이 있음에도 불구하고 AI 활용에 따른 위협도 마찬가지로 강조됩니다. IC3 및 FBI(정부 통찰국)와 같은 조직에서는 사이버 범죄의 증가에 대해 경고했습니다. 2023년에 FBI는 결합된 주에서만 거의 300,000건의 피싱 사건을 기록했습니다. 게다가 인격 강탈과 같은 기타 위반 행위는 구매자에게 심각한 위험을 초래합니다.

공급망의 인공 지능(AI) 및 물류 시장 지역 통찰력

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• 북아메리카

공급망 및 물류 분야의 AI 광고는 혁신적 발전, 금융 발전, 업계 요구 등의 변수에 따라 다양한 지역에서 개발 설계가 변화하고 있음을 보여줍니다. 북미는 공급망 및 물류 분야의 인공 지능(AI) 시장 점유율을 주도하는 지역이 될 수 있으며, 이는 진보된 발전의 조기 적용과 틀림없는 광고 플레이어의 근접성에 기인한 중요한 점유율로 평가됩니다. 이 지역의 잘 확립된 프레임워크와 견고한 문의 및 발전 센터는 AI 개발 및 구현에 유리한 환경을 제공합니다. 북미 시장은 생산적인 공급망 배치에 대한 요구가 확대되고 AI와 발전하는 기술의 통합에 힘입어 개발 에너지를 유지할 것으로 예상됩니다.

• 유럽

유럽은 유지 관리 성과 생산성에 대한 확고한 중심이 특징인 공급망 및 물류 시장의 AI 내에서 또 다른 주목할만한 지역입니다. 유럽 ​​기업들은 공급망 운영을 업그레이드하고 엄격한 자연 방향을 충족하기 위해 AI 발전을 점진적으로 수용하고 있습니다. 지원 가능성과 발전에 대한 이 지역의 노력으로 인해 자산 활용을 최적화하고 낭비를 줄이는 AI 기반 배열에 대한 요청이 늘어나고 있습니다. 유럽 ​​시장은 AI 선택 및 발전을 촉진하기 위한 정부 활동과 업계 협력에 힘입어 일관된 발전을 보일 것으로 예상됩니다.

• 아시아 태평양

아시아 태평양 지역 내에서 빠른 산업화와 금융 발전은 공급망 및 물류 쇼케이스에서 AI의 핵심 동인입니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서는 생산적인 공급망 관리에 대한 요구가 확대되고 전자상거래가 발전함에 따라 주목할만한 AI 기술 선택이 이루어지고 있습니다. 이 지역의 광범위한 구매자 기반과 성장하는 제조 부문은 쇼케이스 개발을 위한 적절한 기회를 제공합니다. 아시아 태평양 쇼케이스는 유리한 정부 조치, 프레임워크 투자, 합리적인 AI 조치의 접근성 확대에 힘입어 해당 기간 동안 가장 주목할만한 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다.

주요 산업 플레이어

선도적인 플레이어는 경쟁력을 유지하기 위해 인수 전략을 채택합니다.

시장의 여러 플레이어는 인수 전략을 사용하여 비즈니스 포트폴리오를 구축하고 시장 지위를 강화하고 있습니다. 또한 파트너십과 협업은 기업이 채택하는 일반적인 전략 중 하나입니다. 주요 시장 참가자들은 첨단 기술과 솔루션을 시장에 출시하기 위해 R&D 투자를 하고 있습니다.

공급망 및 물류 분야 최고의 인공 지능(AI) 기업 목록  

• IBM (U.S.)
• Google (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Amazon Web Services Inc (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• SAP (Germany)
• Facebook (U.S.)
• Alibaba (China)
• Baidu (China)
• Tencent (China).

주요 산업 발전

2024년 1월: 공급망 배열 AI 공급업체인 International Business Machines Corporation은 SAP SE와 협력하여 쇼핑객 상품 및 소매 비즈니스를 위한 새로운 무역 AI 배열을 만들었습니다. Worldwide Commerce Machines Enterprise는 혁신에 대한 결합된 전문성을 활용하여 AI 협력자와 함께 엔터프라이즈급 AI 및 정보 단계를 SAP 배열로 조정합니다. International Business Machines Corporation과 SAP SE 간의 이번 협력은 생성적 AI 배열과 기존 AI 배열 모두의 발전을 위한 길을 열어주며, 매장 운송 상거래 준비 및 품목 포트폴리오 관리와 관련된 복잡성을 간소화하는 데 중점을 두고 있습니다. IBM Counseling과 SAP SE는 현재 안전하고 다양한 AI 준비를 위한 정확한 필요성을 인식하기 위해 포괄적인 CPG 고객과 협력하고 있습니다. 이러한 합의는 SAP의 Coordinate Dissemination 합의와 일관되게 조정됩니다. 이러한 현대적인 배열을 만드는 목적은 CPG 회사, 할인 도매업체 및 소매업체가 매장 수준 그룹화를 최적화하고 품목 보급을 개선하며 추가 수입을 늘리는 데 도움을 주는 것입니다. 

보고서 범위

이 연구는 세분화, 기회, 산업 발전, 추세, 성장, 규모, 점유율 및 제한 사항과 같은 요소를 검사하여 분석에 존재하는 기업을 설명하는 광범위한 연구를 포함하는 보고서를 소개합니다. 이 분석은 주요 플레이어와 시장 역학에 대한 가능한 분석이 예측 기간에 영향을 미치는 시장을 변화시키는 경우 변경될 수 있습니다. 상세한 연구를 통해 포괄적인 분석도 제공합니다.

전 세계 공급망 및 물류의 인공 지능(AI) 시장에서 중요한 시장 제안을 보유한 주요 회사는 시장 수입, 제안 광고, 상거래 절차, 향후 개선 및 개발 속도를 고려하여 분석됩니다. 미사용 솔루션/제품 파견, 조사 활동, 인수, 지질 개발 및 혁신적인 진행과 같은 이러한 회사의 최근 이벤트는 공급망 및 물류 시장 플레이어 상황의 인공 지능(AI) 내 위치를 최종 결정하는 데 고려됩니다. 공급망 및 물류의 인공 지능(AI) 시장 조사 고려 내에서 제공된 데이터는 공급망 및 물류 존중 체인 및 혁신 환경의 인공 지능(AI)의 모든 주요 파트너를 수용할 것으로 예상됩니다.