按类型（机器学习和人工神经网络）（按应用程序）（库存控制和计划，运输网络设计，采购和供应管理，需求规划和预测）以及区域预测到2033年，供应链和物流市场中的人工智能（AI）以及

供应链和物流中的人工智能（AI） 市场报告概述

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供应链和物流市场中的全球人工智能（AI）预计将见证一致的增长，从2024年的19亿美元开始，2025年达到20.8亿美元，到2033年的44.4亿美元，稳定的复合年增长率为9.7％。

公司正在逐步寻找优化其供应链，降低成本以及对运营更值得注意的可感知性的方法。 AI提供了机械化分配，分析巨额信息的安排，并创造出值得注意的知识，从而使生产力和直截了当。由于供应链和物流行业一直在可靠地试图简化和加快其形式，因此在某种程度上，假冒见解（AI）将在这一目标中发挥一定作用。由于世界各地的人工见解将在2030年延长到2030年，大多数预测得出的结论是，无论我们是喜欢还是讨厌AI的利用，它都将成为我们社会中必不可少的和有影响力的部分。

供应链和物流市场中的人工智能（AI）目前正在看到剧烈的发展，反映了整个数字期间的固体复合率。这一发展是由AI创新的扩大拨款驱动的，以简化运营，提高生产率并推动供应链和物流中的决策形式，这在当今快节奏的财务环境中至关重要。随着企业希望使用创新来保持竞争力并满足上升的购物者欲望，供应链运营的计算机化和精确性的顽强推力有助于加剧AI的发展。 

COVID-19影响

锁定导致劳动力挑战的锁定挑战通过灌输AI驱动的工具和市场份额来安慰市场

与流行前水平相比，全球Covid-19的大流行是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求都高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

边界封闭，劳动力缺陷和要求不稳定的供应链普遍打扰。企业面临着采购原油材料和汇编客户需求的麻烦。 AI工具分析了实时信息，以适应请求突然变化（例如，修复供应或电子商务的峰值）。机器学习（ML）模型根据限制规定了互换提供商和优化的生成计划。 AI的股票可感知性和预测需求，保证了更好地分配资产的方法。 ML的计算使最小化过载和浪费的浪费最小化，而倾向于实时请求更改。 AI驱动的框架优化了运输课程，降低了成本并提高了熟练程度。机器人和漫步是由AI助长的，处理了股票和交通工具中扩大的捆绑包量。 AI驱动的机器人执行了繁琐的任务，例如分类和采摘，从而减少了对人类劳动者的依赖。 AI设备通过实时观察框架授权远程劳动力管理和确保工作环境安全。 

最新趋势

将人工智能与物联网，区块链和机器人技术等新兴技术集成以推动市场增长

供应链和物流市场中的AI为开发和开发提供了各种空缺，这是由创新的进展和扩大有效供应链管理的要求。关键空缺之一在于AI与其他不断发展的进步（例如区块链，物联网和机械技术）的整合。通过结合这些进步，公司可以使供应链更加生产，直接和多功能的供应链。对于发生的情况，区块链可以提高供应链操作的可追溯性和安全性，而物联网小工具可以为AI驱动的分析提供实时信息，从而增强出色的决策和优化。随着这些创新的发展，预计它们与AI的整合将推动供应链和物流领域内的显着增长和变化。

供应链和物流市场细分中的人工智能（AI）

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按类型

根据类型，可以将全球市场分类为机器学习和人工神经网络。

• 机器学习:机器学习（ML）已成为供应链和物流，广告数据驱动的安排，以进步生产力，降低成本并改善决策的一种变革性约束。机器学习通过打开数据驱动的体验并赋予更聪明，更通用的操作来重塑供应链和物流。它可能是建立灵活，富有成效和可维护的供应链的基础。

• 人工神经网络:人工神经网络（ANN）在供应链和物流中起着变革性的作用，在估计，优化和决策方面挑战的现代安排。 ANN在当今的供应链和物流中至关重要，赋予更多精明和更通用的框架来处理全球运营中的复杂性。 

通过应用

根据应用程序，全球市场可以分为库存控制和计划，运输网络设计，采购和供应管理，需求计划和预测。

• 库存控制和计划:Warehouse Administration还遇到了AI创新的集成。 AI Frameworks赋予不同股票室操作的机器人化，例如分类，采摘和紧迫，以这种方式使能够取得成功并降低人工成本。此外，AI驱动的机器人和RAMBLES逐渐被用于库存管理，保证了确切且方便的库存。

• 运输网络设计:运输管理是AI引起值得注意的另一个基本区域。 AI促进授权公司优化指导，降低燃料利用并提高运输精度。通过分析活动设计，气候条件和其他因素，AI框架可以给予实时课程优化，驱动到更快的运输时间并降低运输成本。

• 采购和供应管理:AI还在其他供应链和物流范围内（例如提供者管理，危害评估和可辅助性活动）中也用于。 AI创新使公司有能力调查提供商执行，区分潜在的危险，并为调节干扰而创造技术。 

• 需求计划和预测:需求预测是AI在供应链和物流中的另一个重要应用。确切的请求估计对于优化库存水平，降低浪费和组装客户的需求至关重要。人工智能安排使用庞大的信息分析和机器学习计算来分析真实的信息，市场模式和购物者行为，从而为申请计划提供了重要知识的公司。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

供应链中透明度和效率的需求增长，以提高市场的增长

该市场中的主要开发变量之一是在供应链运营中对直接性和生产率的发展要求。随着全球交流的发展，更有效，更直接的供应链管理的要求已逐渐成为基础。 AI创新通过提供进步的解释功能，机器学习计算和实时信息准备，在集会中发挥了紧迫的作用，这使公司有能力在其运营中获得更深刻的体验。这导致向前股票管理，降低运营成本并改善了客户的履行，所有这些都是基本的，可以在全球范围内保持竞争力。

将人工智能与物联网和大数据分析集成以扩大市场销售

广告开发的另一个值得注意的驱动力是AI与物联网（IoT）和大量信息分析的集成。物联网小工具会产生巨大的信息总和，在分析使用AI进步时，可以为供应链操作提供重要的知识。这些经验鼓励方式更好地要求确定，有先见之明的支持和优化课程安排，这些课程在减少延迟，最小化成本以及使进步阶段的努力方面提供了帮助。除了扩大信息的扩大可访问性外，AI和IoT之间的合作能量是在这种方式上是至关重要的计算，即在供应链和物流中移动AI的发展。 

限制因素

实施AI以避免市场增长的复杂性和成本

尽管有各种空缺，但供应链和物流市场中的AI也面临一些危险和挑战，可能阻止其发展。基本挑战之一是执行AI创新的复杂性和成本。许多公司，尤其是中小企业，需要资产和技能来创建和保持内部AI安排，这可以限制其选择和影响。此外，近似信息安全性和保护可能会构成AI执行的构成障碍，尤其是对于基于云的安排。公司必须仔细评估自己的选择，并选择符合重要方向和基准的供应商，以减轻这些危险。倾向于这些挑战对于意识到供应链和物流部门中AI进步的总潜力至关重要。实施AI的复杂性和成本的上升往往会阻碍供应链和物流市场增长中的​​人工智能（AI）。

机会

对可持续供应链解决方案的需求不断增加，以提高市场

另一个关键的机会是扩大对可行供应链安排的要求。随着自然关注变得越来越明显，公司正在寻找减少碳印象并在其运营中推动支持性的方法。 AI的进步可以通过优化资产利用，减少浪费和提高活力效率来实现这些目标，在实现这些目标中起着至关重要的作用。为了说明，AI驱动的分析可以为援助公司提供供应链形式中浪费的方面，并创建提供大步支持的程序。随着支持性中心的发展，预计对AI驱动的安排的请求将扩大，从而为市场发展提供了未使用的空缺。 

挑战

缺乏潜在的威胁和滥用AI工具，以对消费者构成挑战

尽管利用AI在物流中的不言而喻的积极因素，但同样强调威胁的伴随着其利用。 IC3和政府洞察力局（FBI）等组织警告说，网络犯罪的增加。在2023年，联邦调查局仅在联合州共同记录了近30万个网络钓鱼案件。其他违规行为，例如角色勒索，此外，姿势对买家产生了真正的危害。

供应链和物流市场区域见解中的人工智能（AI）

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• 北美

供应链和物流中的AI广告表明，由创新进展，金融发展和行业要求等变量驱动的各个地区的开发设计变化。北美可能是供应链和物流市场份额中人工智能（AI）中的一个驾驶区域，其关键份额归功于进步进步的早期拨款以及无误的广告参与者的接近。该地区良好的框架和探索和进步的稳固中心为AI开发和实施提供了有益的环境。预计北美市场将保留其发展能源，这是由于不断扩大的生产供应链安排的请求以及AI与不断发展的进步的融合所驱动的。

• 欧洲

欧洲是供应链和物流市场中AI中的另一个值得注意的地区，其特征是可维护性和生产率的扎实中心。欧洲公司正在逐步采用AI的进步，以升级其供应链运营并满足僵化的自然方向。该地区对支持性和进步的承诺正在推动对AI驱动的安排的要求，以优化资产利用并减少浪费。预计欧洲市场将通过政府活动和行业合作所坚持的欧洲市场，并指出了AI选择和进步。

• 亚太地区

在亚太地区，快速工业化和金融发展是供应链和物流展示中AI的关键动力。中国，印度和日本等国家正在看到AI技术的值得注意的选择，这是在不断扩大的生产供应链管理要求和电子商务发展的发展的推动下。该地区广阔的买方群和不断发展的制造部门为展示开发提供了足够的空缺。预计亚太展览将在数字期间遇到最值得注意的复合年增长率，并得到有利的政府安排，对框架的投资以及不断扩大的合理AI安排的可及性。

关键行业参与者

领先的球员采用收购策略保持竞争力

市场上的几个参与者正在利用收购策略来建立其业务组合并加强其市场地位。此外，伙伴关系和合作是公司采用的共同策略之一。主要市场参与者正在进行研发投资，以将高级技术和解决方案带入市场。

供应链和物流公司中的顶级人工智能（AI）列表  

• 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).

关键行业发展

2024年1月: 国际商业机器公司，AI的供应链安排供应商与SAP SE合作，为购物者商品和零售业务创建了贸易AI安排。全球商务机企业利用其联合精通创新的精通，将其企业就绪的AI和信息阶段与AI合作者一起协调SAP安排。国际商业机器公司与SAP SE之间的这种合作正在为发展生成和常规AI安排的发展扫清了道路，这指着简化与坐标商店交通商业的复杂性，准备和项目投资组合管理。 IBM咨询和SAP SE目前正在与CPG客户全包互动，以认识到制定安全和多功能的AI安排的确切必需品。这些安排将始终如一地与SAP的坐标传播安排进行协调。建立这些现代安排的目的是帮助CPG公司，折扣批发商和零售商优化商店级别的分组，改善项目的传播并提高增量收入。 

报告覆盖范围

这项研究介绍了一份报告，其中包括广泛的研究，这些报告描述了分析中存在的公司，通过检查细分，机会，工业发展，趋势，增长，规模，份额和约束等因素。如果关键参与者和市场动态变化市场影响预测时期的市场变化市场的可能分析，则该分析可能会发生变化。通过完成详细的研究，它还提供了全面的分析

考虑到他们的市场收入，广告报价，商业程序，以后的改进和发展速度，分析了全球人工智能（AI）内拥有关键市场优惠的主要公司。这些公司的最新事件，例如未使用的解决方案/产品派遣，调查活动，收购，地质发展和创新进展，以确定其在供应链和物流市场参与者中的人工智能（AI）中的地位。供应链和物流市场调查中人工智能（AI）中给出的数据预计将在供应链和物流尊敬链和创新环境中为人工智能（AI）的所有关键合作伙伴提供适应。