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 물류의 인공 지능 (AI) 시장 보고서 개요

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공급망 및 물류 시장의 글로벌 인공 지능 (AI)은 2024 년 미화 19 억 달러부터 2025 년에 208 억 달러에 이르렀으며 2033 년까지 9.7%의 CAGR에서 444 억 달러로 일관된 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.

회사는 점차 공급망을 최적화하고 비용을 줄이며 운영에 대한 더 주목할만한 지각을 선택하는 방법을 점차적으로 찾고 있습니다. AI는 과제를 기계화하고, 엄청난 정보를 분석하고, 생산성과 직접성을 높이는 주목할만한 지식을 만들기위한 준비를 제공합니다. 공급망 및 물류 산업이 그 형태를 간소화하고 속도를 높이려고 노력함에 따라, 위조 통찰력 (AI) 이이 목표에 부분을 차지할 것이라는 것은 어느 정도까지는 의심의 여지가 없을 것입니다. 전 세계화물 Ramble 쇼케이스 내에서 활용되는 인공 통찰력이 2030 년까지 연장 될 예정이므로 대부분의 예측은 우리가 AI의 활용을 좋아하든 혐오하는지 여부에 관계없이 우리 사회의 필수적이고 영향력있는 부분이 될 것이라고 결론 지을 것입니다.

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 추력은이 부문에서 AI의 개발을 촉진하는 데 도움이되는 것입니다. 기업은 혁신을 사용하여 경쟁력을 유지하고 상승하는 쇼핑객 욕구를 충족시키기를 원합니다. 

Covid-19 영향

인력 문제로 인한 잠금으로 인해 AI 기반 도구와 시장 점유율이 곱해

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 높은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 전염병 전 수준으로의 수요가 필요합니다.

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 요청의 갑작스런 변화 (예 : 복원 용품 또는 전자 상거래의 스파이크)에 적응합니다. 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 관리 권한을 부여하고 실시간 관찰 프레임 워크를 통해 작업 환경 보안을 보장합니다. 

최신 트렌드

IoT, 블록 체인 및 로봇 공학과 같은 신흥 기술과 AI의 통합을 통해 시장 성장을 주도합니다.

공급망 및 물류 시장의 AI는 혁신적인 헤드 웨이와 효과적인 공급망 관리 요청을 확대함으로써 개발 및 개발을위한 다양한 오프닝을 제공합니다. 주요 개구부 중 하나는 AI를 블록 체인, IoT 및 기계 기술과 같은 다른 개발 발전과 통합하는 내에 있습니다. 이러한 발전을 결합함으로써 회사는보다 생산적이고 간단하며 다양한 공급망을 만들 수 있습니다. 발생하기 위해 블록 체인은 공급망 운영의 추적 성 및 보안을 향상시킬 수있는 반면, IoT 기기는 AI 기반 분석에 실시간 정보를 제공하여 우수한 의사 결정 및 최적화에 힘을 실어 줄 수 있습니다. 이러한 혁신이 발전함에 따라 AI와의 통합은 공급망 및 물류 부문 내에서 상당한 성장과 변화를 유도 할 것으로 예상됩니다.

공급망 및 물류 시장 세분화의 인공 지능 (AI)

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유형별

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

• 기계 학습:머신 러닝 (ML)은 공급망 및 물류의 혁신적인 제약으로 증가하여 생산성을 발전시키고 비용을 줄이며 의사 결정을 향상시키기위한 데이터 중심 계약을 광고합니다. 머신 러닝은 데이터 중심의 경험을 열고보다 지능적이고 다재다능한 운영에 힘을 실어 주어 공급망 및 물류를 재구성합니다. 유연하고 생산적이며 유지 가능한 공급망을 구축하기위한 기초가 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. 

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 재고 제어 및 계획, 운송 네트워크 설계, 구매 및 공급 관리, 수요 계획 및 예측으로 분류 할 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 관리는 AI가 주목할만한 영향을 미치는 또 다른 기본 지역입니다. AI는 기업이 지시를 최적화하고 연료 활용을 줄이며 운송 정밀도를 향상시킬 수 있도록 권한을 부여합니다. AI Frameworks는 활동 설계, 기후 조건 및 기타 요인을 분석함으로써 실시간 과정 최적화를 제공하여 더 빠른 전달 시간과 운송 비용을 낮추어 줄 수 있습니다.

• 구매 및 공급 관리:AI는 공급자 관리, 위험 평가 및 지원 활동과 같은 다른 공급망 및 물류 범위에서 추가로 활용되고 있습니다. AI Innovations는 기업이 제공자 실행을 조사하고 잠재적 위험을 구별하며 교란을 조정하기위한 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 배열은 엄청난 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 운전 및 제한 요인, 기회 및 시장 상황을 진술하는 과제가 포함됩니다.

운전 요인

시장 성장을 촉진하기 위해 공급망의 투명성과 효율성에 대한 수요

이 시장의 주요 개발 변수 중 하나는 공급망 운영에서 직접성과 생산성에 대한 개발 요청입니다. 전세계 교환이 확장되면서보다 효과적이고 간단한 공급망 관리를위한 요구는 점차 기본적으로 기본적으로 이루어졌습니다. AI Innovations는 진행된 설명 기능, 기계 학습 계산 및 실시간 정보 준비를 제공함으로써 이러한 요청에 시급한 부분을 차지하고 있으며, 이는 기업이 더 심오한 경험을 운영에 선택할 수 있도록 힘을 실어줍니다. 이로 인해 전진 주식 관리, 운영 비용 감소 및 개선 된 고객 이행으로 이어질 수 있으며, 이들은 전 세계 시장 내에서 경쟁력을 유지하기위한 기본입니다.

AI와 IoT 및 빅 데이터 분석과 통합하여 시장 판매 확장

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 비용은 공급망 및 물류 시장 성장에서 인공 지능 (AI)을 방해하는 경향이 있습니다.

기회

시장 강화를 높이기위한 지속 가능한 공급망 솔루션에 대한 수요 증가

또 다른 중요한 기회는 실현 가능한 공급망 계약에 대한 확대 요청입니다. 자연 문제가 더욱 눈에 띄게되면서 기업들은 탄소 인상을 줄이고 운영의 지원 가능성을 높이는 방법을 찾고 있습니다. AI Advances는 자산 활용을 최적화하고, 낭비를 줄이고, 활력 효과를 업그레이드함으로써 이러한 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 분석은 지원 회사가 공급망 형태로 낭비적인 측면을 인식하고 보폭 지원 가능성을위한 절차를 만들 수 있습니다. 지원 가능성 센터가 개발되면서 AI 중심 계약에 대한 요청이 확장 될 것으로 예상되어 시장 개발을위한 사용하지 않는 개구부가 만들어 질 것으로 예상됩니다. 

도전

잠재적 인 위협의 부족과 AI 도구의 오해가 소비자에게 도전을 제기합니다.

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 광고의 AI는 혁신적인 진보, 금융 개발 및 산업 요청과 같은 변수에 의해 구동되는 다양한 지역에서 개발 설계를 변화시키는 것을 보여줍니다. 북미는 공급망 및 물류 시장 점유율의 인공 지능 (AI)의 운전 지역이 될 수 있으며, 진보 된 진보의 초기 예산과 틀림없이 광고하는 플레이어의 근접성에 대한 중요한 점유율이 있습니다. 이 지역의 잘 확립 된 프레임 워크와 견고한 센터는 AI 개발 및 구현을위한 유익한 환경을 제공합니다. 북미 시장은 생산적인 공급망 계약에 대한 요청 확대와 AI의 발전과 통합으로 인해 개발 에너지를 보존 할 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 산업화 및 금융 개발은 공급망 및 물류 쇼케이스에서 AI의 주요 동인입니다. 중국, 인도 및 일본과 같은 국가들은 생산적인 공급망 관리 요청과 전자 상거래의 표류 개발에 의해 주목할만한 AI 기술을 선택하고 있습니다. 이 지역의 광대 한 구매자 기반과 성장 제작 부서는 쇼케이스 개발을위한 적절한 개구부를 제공합니다. 아시아 태평양 쇼케이스는 유리한 정부 계약, 프레임 워크에 대한 투자 및 합리적인 AI 계약의 접근성 확대로 뒷받침되는 그림 기간 동안 가장 주목할만한 CAGR을 만날 것으로 예상됩니다.

주요 업계 플레이어

주요 플레이어는 경쟁력을 유지하기 위해 인수 전략을 채택합니다

시장의 몇몇 플레이어는 인수 전략을 사용하여 비즈니스 포트폴리오를 구축하고 시장 위치를 ​​강화하고 있습니다. 또한 파트너십 및 협업은 회사가 채택한 일반적인 전략 중 하나입니다. 주요 시장 플레이어는 R & D 투자를 위해 고급 기술과 솔루션을 시장에 가져오고 있습니다.

공급망 및 물류 회사의 최고 인공 지능 (AI) 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 개발

2024 년 1 월 : SAP SE와 협력하여 공급망 계약 공급 업체 인 International Business Machines Corporation, 쇼핑객 상품 및 소매 비즈니스를위한 새로운 AI 계약을 창출했습니다. Worldwide Commerce Machines Enterprise는 혁신 분야에서 결합 된 숙달을 활용하여 Enterprise-ready AI 및 정보 단계를 AI 협력자와 함께 SAP 배열로 조정합니다. International Business Machines Corporation과 SAP SE 간의 이러한 협력은 Coderinate Store Conveyance Commerce Prepar 및 Item 포트폴리오 관리와 관련된 복잡성을 간소화하는 것으로 지적되는 생성 및 기존 AI 계약의 발전을위한 길을 지우고 있습니다. IBM 상담 및 SAP SE는 현재 CPG 클라이언트와 관련하여 보안 및 다재다능한 AI 계약을위한 정확한 필수품을 인식하고 있습니다. 이러한 배열은 SAP의 좌표 전파 계약과 지속적으로 조정됩니다. 이러한 현대적인 조치를 창출하는 요점은 CPG 회사, 도매 업체 및 소매 업체가 상점 수준 그룹화를 최적화하고 품목 보급을 개선하며 증분 소득을 높이는 데 도움이됩니다. 

보고서 적용 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.

공급망 및 물류 시장에서 전세계 인공 지능 (AI) 내에서 중요한 시장 제안을 보유한 주요 회사는 시장 소득, 오퍼 광고, 상업 절차, 이후 개선 및 개발 속도를 고려하여 분석됩니다. 미사용 솔루션/제품 파견, 활동, 인수, 지질 개발 및 혁신적인 진보와 같은 이들 회사의 최근 행사는 공급망 및 물류 시장 플레이어가 위치한 인공 지능 (AI) 내에서 자신의 위치를 ​​마무리하는 데 고려됩니다. 공급망 및 물류 시장 조사 고려 사항의 인공 지능 (AI) 내에서 제공되는 데이터는 공급망 및 물류 존중 체인 및 혁신 환경에서 인공 지능 (AI)의 모든 주요 파트너를 수용 할 것으로 예상됩니다.