공급망 및 물류 시장의 인공 지능 (AI), 유형별 (기계 학습 및 인공 신경망), 응용 프로그램 (인벤토리 제어 및 계획, 운송 네트워크 설계, 구매 및 공급 관리, 수요 계획 및 예측) 및 2033 년 지역 예측별로.

공급망 및 물류 시장 보고서 개요의 인공 지능(AI)

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공급망 및 물류 시장 규모의 글로벌 인공 지능 (AI)은 2024 년에 19,933 억 달러에 달했으며 2032 년까지 40 억 5 천만 달러에 달할 것으로 예상되며 약 9.7%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 예측 기간 동안.

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 주목할 만한 지식을 생성하기 위한 준비를 제공합니다. 공급망 및 물류 산업은 형태를 합리화하고 속도를 높이기 위해 안정적으로 노력해왔기 때문에 위조된 통찰력(AI)이 이러한 목표에 한몫을 한다는 것은 어느 정도 놀라운 일이 아닙니다. 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 활발한 개발을보고 있으며, 이는 그림 기간 동안의 탄탄한 화합물 개발 속도를 반영합니다. 이 개발은 AI 혁신의 예산이 확대되어 운영을 간소화하고 생산성을 향상 시키며 공급망 및 물류에서 의사 결정 양식을 진행하여 오늘날의 빠르게 진행되는 금융 환경에서 중요합니다. 공급망 운영의 전산화와 정확성에 대한 강렬한 추력은 기업이 혁신을 사용하여 경쟁력을 유지하고 상승하는 쇼핑객 욕구를 충족시키기 위해이 부문에서 AI의 개발을 촉진하는 데 도움이됩니다.

Covid-19 영향

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

글로벌 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며 시장이 경험했습니다.예상보다 높습니다팬데믹 이전 수준과 비교한 모든 지역의 수요. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

국경 폐쇄, 노동 결함 및 요청 불안정성 공급망은 보편적으로 공급망을 방해합니다. 기업은 조잡한 재료와 조립 고객의 욕구를 조달하는 데 어려움을 겪었습니다. AI 도구는 실시간 정보를 분석하여 갑작스런 요청의 변경 사항 (예 : 복원 용품 또는 전자 상거래의 스파이크)을 조정했습니다. 머신 러닝 (ML) 모델은 한계에 따라 교환 제공 업체와 최적화 된 생성 계획을 규정했습니다. AI는 주식 지각 가능성과 예측 된 요구를 발전시켜 자산의 더 나은 할당을 보장합니다. ML 계산은 실시간 요청 변경을 경향하는 반면 과부하 및 낭비를 최소화했습니다. AI 기반 프레임 워크는 최적화 된 운송 과정, 비용 절감 및 발전 능력을 발전시킵니다. AI에 의해 연료를 공급받은 로봇과 램블은 스톡 룸 및 운송에서 확장 된 번들 볼륨을 다루었습니다. AI 중심 로봇은 분류 및 선택, 인간 노동자에 대한 의존성을 줄이는 등 지루한 과제를 수행했습니다. AI 장치는 원격 인력 관리에 권한을 부여하고 실시간 관찰 프레임 워크를 통해 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 인공 지능 (AI)

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 기계 학습 및 인공 신경망으로 분류 될 수 있습니다.

• 기계 학습:기계 학습(ML)은 공급망 및 물류의 혁신적인 제약으로 등장하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며 의사 결정을 개선하기 위한 데이터 기반 배열을 광고합니다. 머신 러닝은 데이터 기반 경험을 제공하고 더욱 지능적이고 다재다능한 운영을 지원함으로써 공급망과 물류를 재편하고 있습니다. 이는 유연하고 생산적이며 유지 관리 가능한 공급망을 구축하기 위한 기반이 될 수 있습니다.
• 인공 신경망:인공 신경망 (ANNS)은 공급망 및 물류에서 변형적인 역할을하며, 추정, 최적화 및 의사 결정의 과제를위한 현대적인 준비를 광고합니다. Anns는 현재 공급망 및 물류에서 결정적으로 결정되어 전세계 운영의 복잡성을 처리 할 수있는 더욱 비열하고 다재다능한 프레임 워크를 강화합니다.

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 제어 및 계획:창고 관리는 AI 혁신의 통합으로 변화를 추가로 만나고 있습니다. AI 프레임 워크는 이러한 방식으로 분류, 선택 및 압박과 같은 다양한 스톡 룸 운영의 로봇 화을 강화하여 숙련도를 높이고 인건비를 줄입니다. 또한, AI 구동 로봇과 Rambles는 점진적으로 재고 관리에 활용되어 정확하고 편리한 주식을 보장합니다.
• 운송 네트워크 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 물류에서 AI의 또 다른 중요한 응용 프로그램입니다. 정확한 요청 추정은 재고 수준을 최적화하고, quander를 줄이고, 조립 클라이언트 욕구를 감소시키는 데 중요합니다. AI 계약은 대규모 정보 분석 및 기계 학습 계산을 사용하여 정통 정보, 시장 패턴 및 쇼핑객 행동을 분석하여 회사에 요청 계획에 대한 지식이 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

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 AI를 사물 인터넷 (IoT)과 엄청난 정보 분석과 통합하는 것입니다. IoT 기기는 AI 고급을 사용하여 분석 할 때 공급망 운영에 중요한 지식을 제공 할 수있는 거대한 정보를 생성합니다. 이러한 경험은 지연 감소, 비용 최소화 및 일반적으로 운영 능력을 만드는 데 도움을 제공하는 더 나은 요청 결정, 과학 지원 및 최적화 된 과정 준비를 장려합니다. AI와 IoT 사이의 협력 에너지는 거대한 정보의 접근성 확장 외에도 공급망 및 물류에서 AI의 개발을 이동시키는 것을 중요한 계산입니다.

구속 요인

시장 성장을 자제하기 위해 AI를 구현하는 복잡성과 비용

다양한 개구부에도 불구하고 공급망 및 물류 시장의 AI는 개발을 막을 수있는 몇 가지 위험과 과제에 직면 해 있습니다. 필수 과제 중 하나는 AI 혁신을 실행하는 복잡성과 비용입니다. 수많은 회사, 특히 중소기업은 사내에서 AI 계약을 창출하고 유지하기 위해 자산과 기술이 필요하며, 이는 선택과 영향을 제한 할 수 있습니다. 또한, 대략 정보 보안 및 보호는 특히 클라우드 기반 계약을 위해 AI 실행에 대한 방해를 자세히 설명 할 수 있습니다. 회사는 선택 사항을 신중하게 평가하고 이러한 위험을 완화하기 위해 중요한 방향과 벤치 마크를 준수하는 공급 업체를 선택해야합니다. 이러한 과제에 대한 경향은 공급망 및 물류 부문 내에서 AI 발전의 총 잠재력을 실현하는 데 필수적입니다. AI를 구현하기 위해 발생하는 복잡성과 비용은공급망 및 물류 시장 성장의 인공 지능 (AI).

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 소비자에게 어려움을 안겨줍니다.

물류에서 AI를 활용하는 자명의 긍정적 인 것에도 불구하고, 유사하게 강조되는 위협은 활용과 함께 이루어집니다. IC3 및 Government Bureau of Insights (FBI)와 같은 조직은 사이버 범죄의 증가에주의를 기울였습니다. 2023 년에 FBI는 합류 된 주에서만 거의 30 만 건의 피싱 사례를 기록했습니다. 캐릭터 강탈과 같은 다른 위반은 또한 구매자에게 진정한 위험을 초래합니다.

공급망 및 물류 시장 지역 통찰력의 인공 지능 (AI)

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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 공급망 및 물류 시장의 AI 내에서 또 다른 주목할만한 지역이며, 유지 보수 및 생산성에 대한 견고한 센터가 특징입니다. 유럽 ​​기업들은 공급망 운영을 업그레이드하고 엄격한 자연 방향을 충족시키기 위해 AI 고급을 점차 수용하고 있습니다. 지원 가능성과 발전에 대한 지역의 약속은 자산 활용을 최적화하고 낭비를 줄이는 AI 중심 계약에 대한 요청을 주도하고 있습니다. 유럽 ​​시장은 AI 선택 및 발전을 진전시키는 정부 활동과 산업 협력에 의해 유지되는 일관된 개발을 목격 할 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 업계 플레이어

주요 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 부문 최고의 인공 지능(AI) 기업 목록

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주요 산업 발전

• 2024 년 1 월 : 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 개발, 동향, 성장, 규모, 공유 및 제약과 같은 요인을 검사하여 분석에 존재하는 회사를 설명하는 광범위한 연구를 통해 보고서를 프로파일 링합니다. 이 분석은 주요 업체와 시장 역학에 대한 가능한 분석이 예측 기간에 영향을 미치는 시장 변화를 변경하는 경우 변경 될 수 있습니다. 자세한 연구를 통해 포괄적 인 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.