供应链和物流市场中的人工智能 (AI)，按类型（机器学习和人工神经网络）、按应用（库存控制和规划、运输网络设计、采购和供应管理、需求规划和预测）以及到 2035 年的区域预测

供应链和物流中的人工智能 (AI) 市场概况

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到 2026 年，全球人工智能 (AI) 在供应链和物流市场的规模将达到 23.3 亿美元，预计将出现显着增长。到2035年，预计将达到58.6亿美元。在 2026 年至 2035 年的预测期内，该市场预计将以 9.7% 的复合年增长率扩张。

公司正在逐步寻找优化供应链、降低成本并在运营中获得更值得注意的可感知性的方法。人工智能提供了使任务自动化、分析大量数据并创建重要数据的功能，从而大大提高了生产力和简单性。由于供应链和物流行业一直在尝试简化和加速其形式，因此在某种程度上，假冒洞察 (AI) 在实现这一目标中发挥作用也许并不令人意外。到 2030 年，全球货运展示中使用的人工智能技术预计将得到扩展，大多数预测得出的结论是，无论我们喜欢还是讨厌人工智能的使用，它都将成为我们社会的重要且有影响力的部分。

供应链和物流市场中的人工智能（AI）目前正在蓬勃发展，反映出该数字期间的稳健复合年增长率。这一发展是由人工智能创新的不断扩大应用所推动的，这些创新旨在简化运营、提高生产力并推动供应链和物流的决策形式，这在当今快节奏的金融环境中具有重要意义。随着企业寻求利用创新来保持竞争力并满足不断增长的消费者需求，供应链运营中计算机化和准确性的顽强推动将有助于推动人工智能在这一领域的发展。 

COVID-19 的影响

封锁导致劳动力挑战，人工智能驱动的工具和市场份额成倍增加，安抚了市场

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

边境关闭、劳动力短缺和需求不稳定普遍扰乱了供应链。企业在采购原材料和满足客户需求方面遇到了困难。人工智能工具分析实时信息，以适应请求的突然变化（例如，恢复用品或电子商务的激增）。机器学习 (ML) 模型根据限制规定了交换提供商和优化的发电计划。人工智能提高了库存可感知性和预测需求，保证了更好的资产分配。机器学习计算可以最大限度地减少过载和浪费，同时倾向于实时请求更改。人工智能驱动的框架优化了运输过程，降低了成本并提高了熟练程度。由人工智能驱动的机器人和漫游可以处理仓库和运输工具中不断增加的包裹数量。人工智能驱动的机器人执行分类和拣选等繁琐的任务，减少了对人类劳动力的依赖。人工智能设备支持远程劳动力管理，并通过实时观察框架保证工作环境安全。 

最新趋势

人工智能与物联网、区块链和机器人等新兴技术相结合，推动市场增长

在创新进展和对有效供应链管理不断增长的要求的推动下，供应链和物流市场中的人工智能呈现出各种发展和发展的机会。关键的机遇之一在于人工智能与其他发展进步的整合，例如区块链、物联网和机械技术。通过结合这些进步，公司可以打造更加高效、简单且多功能的供应链。对于事件，区块链可以提高供应链运营的可追溯性和安全性，而物联网设备可以为人工智能驱动的分析提供实时信息，从而实现卓越的决策和优化。随着这些创新的不断推进，它们与人工智能的集成预计将推动供应链和物流领域的显着增长和变革。

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，全球市场可分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领域的变革性约束，宣传数据驱动的安排，以提高生产力、降低成本和改进决策。机器学习通过开放数据驱动的体验并赋能更智能、更多样化的运营来重塑供应链和物流。它可以成为构建灵活、高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) 在供应链和物流中发挥着变革性作用，为应对估计、优化和决策方面的挑战提供了现代安排。人工神经网络在当今的供应链和物流中变得至关重要，它赋予更精明、更通用的框架来处理全球运营中的复杂性。 

按申请

根据应用，全球市场可分为库存控制和规划、运输网络设计、采购和供应管理、需求规划和预测。

• 库存控制和计划:随着人工智能技术的集成，仓库管理也面临着变化。人工智能框架使不同库房操作（例如分拣、拣选和压制）实现自动化，从而提高熟练程度并降低劳动力成本。此外，人工智能驱动的机器人和漫游器正逐步用于库存管理，保证准确、便捷的库存跟踪。

• 交通网络设计:交通管理是人工智能产生显着影响的另一个基础领域。人工智能的进步使公司能够优化导向、降低燃料利用率并提高运输精度。通过分析活动设计、气候条件和其他因素，人工智能框架可以提供实时路线优化，从而加快运输时间并降低运输成本。

• 采购和供应管理:人工智能还被用于供应链和物流的其他领域，例如供应商管理、危险评估和支持活动。人工智能创新使公司能够调查提供商的执行情况、区分潜在危险并创建缓解干扰的技术。 

• 需求规划和预测:需求预测是人工智能在供应链和物流中的另一个重要应用。准确的需求估算对于优化库存水平、减少浪费和满足客户需求至关重要。人工智能系统使用大量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，为公司提供了进行需求规划的大量知识。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

对供应链透明度和效率的需求不断增长，以推动市场增长

该市场的主要发展变量之一是对供应链运营的直接性和生产力的不断增长的要求。随着全球贸易的不断扩展，对更有效、更简单的供应链管理的需求已变得越来越重要。人工智能创新通过提供先进的解释能力、机器学习计算和实时信息准备，在满足这些要求方面发挥着重要作用，使企业能够在运营中获得更深刻的经验。这导致库存管理的进步、运营成本的降低以及客户满意度的提高，所有这些都是保持全球市场竞争力的基础。

人工智能与物联网和大数据分析相结合，扩大市场销量

广告发展的另一个值得注意的驱动力是人工智能与物联网 (IoT) 和大量信息分析的集成。物联网设备产生大量信息，当利用人工智能先进技术进行分析时，可以为供应链运营提供重要的知识。这些经验有助于更好地确定请求、提供有预见性的支持和优化路线安排，从而有助于减少延误、最大限度地降低成本并提高总体操作水平。人工智能和物联网之间的合作能力，除了海量信息的可访问性不断扩大之外，也是推动人工智能在供应链和物流领域发展的重要因素。 

制约因素

实施人工智能以抑制市场增长的复杂性和成本

尽管存在各种机遇，供应链和物流市场中的人工智能也面临着一些可能阻碍其发展的危险和挑战。最重要的挑战之一是执行人工智能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维持内部人工智能部署，这可能会限制他们的选择和影响。此外，对信息安全和保护的担忧可能会阻碍人工智能的执行，特别是对于基于云的安排。公司必须仔细评估他们的选择，并选择符合重要方向和基准的供应商，以缓解这些危险。应对这些挑战对于实现供应链和物流领域人工智能进步的总体潜力至关重要。实施人工智能的复杂性和成本不断上升，往往会阻碍供应链和物流市场中人工智能（AI）的增长。

机会

对可持续供应链解决方案的需求不断增长，推动市场发展

另一个重要机遇是对可行供应链安排的不断增长的需求。随着自然问题变得越来越明显，公司正在寻找减少碳排放印象并提高运营支持能力的方法。人工智能的进步可以通过优化资产利用率、减少浪费和提高能源效率，在实现这些目标方面发挥重要作用。例如，人工智能驱动的分析可以帮助公司识别其供应链形式中的浪费问题，并创建流程以提高支持能力。随着可支持性中心的不断发展，对人工智能驱动的安排的需求预计会扩大，从而为市场开发提供未利用的空缺。 

挑战

潜在威胁的缺乏和人工智能工具的滥用给消费者带来了挑战

尽管在物流中使用人工智能的好处是不言而喻的，但同样严峻的威胁也随之而来。 IC3 和政府洞察局 (FBI) 等组织已对网络犯罪的增加发出警告。 2023 年，FBI 仅在联合州就记录了近 30 万起网络钓鱼案件。此外，其他违规行为，例如人格勒索，也对买家构成真正的危险。

供应链和物流市场中的人工智能 (AI) 区域洞察

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• 北美

供应链和物流中的人工智能广告展示了在创新进展、金融发展和行业需求等变量的推动下，不同地区的开发设计不断变化。北美可能成为供应链和物流市场中人工智能 (AI) 市场份额的一个推动区域，其关键份额归功于先进技术的早期应用以及明显的广告参与者的接近。该地区完善的框架和坚实的研究和发展中心为人工智能的开发和实施提供了有利的环境。由于对生产性供应链安排的需求不断扩大以及人工智能与发展进步的融合，预计北美市场将保持其发展活力。

• 欧洲

欧洲是供应链和物流市场人工智能中另一个值得注意的地区，其特点是在可维护性和生产力方面拥有坚实的中心。欧洲公司正在逐步采用人工智能进步来升级其供应链运营并满足严格的自然方向。该地区对支持性和进步的承诺正在推动对人工智能驱动的安排的需求，以优化资产利用率并减少浪费。在旨在推进人工智能选择和进步的政府活动和行业合作的支持下，预计欧洲市场将持续发展。

• 亚太地区

在亚太地区，快速的工业化和金融发展是供应链和物流中人工智能的主要驱动力。在生产供应链管理需求不断扩大和电子商务发展趋势的推动下，中国、印度和日本等国家对人工智能技术的选择值得关注。该地区庞大的买家群和不断增长的制造部门为展示柜的开发提供了足够的机会。在有利的政府政策、系统投资以及合理的人工智能技术的普及的支持下，预计亚太地区的复合年增长率将在本季度达到最显着的复合年增长率。

主要行业参与者

领先企业采取收购策略来保持竞争力

市场上的一些参与者正在使用收购策略来建立他们的业务组合并加强他们的市场地位。此外，伙伴关系和协作也是公司采取的共同策略之一。主要市场参与者正在进行研发投资，以将先进的技术和解决方案推向市场。

供应链和物流领域顶级人工智能（AI）公司名单  

• 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).

重点产业发展

2024 年 1 月: 供应链安排供应商人工智能国际商业机器公司与 SAP SE 合作，为购物者商品和零售业务创建新的人工智能安排。凭借在创新方面的综合优势，Worldwide Commerce Machines Enterprise 将其企业级人工智能和信息平台与人工智能合作者一起协调到 SAP 部署中。国际商业机器公司和 SAP SE 之间的合作为生成式和传统人工智能技术的发展扫清了道路，旨在简化与协调商店运输商务准备和产品组合管理相关的复杂性。 IBM Counseling 和 SAP SE 目前正在与所有 CPG 客户合作，以​​了解制定安全且多功能的 AI 部署的确切必要性。这些安排将始终与 SAP 的协调传播安排相协调。创建这些现代安排的目的是帮助消费品公司、折扣批发商和零售商优化商店级别的分组、改善商品传播并增加增量收入。 

报告范围

这项研究概述了一份包含广泛研究的报告，通过检查细分、机会、产业发展、趋势、增长、规模、份额和限制等因素来描述分析中存在的公司。如果主要参与者和市场动态的可能分析改变影响预测期的市场，则该分析可能会发生变化。通过详细的研究，它还提供了全面的分析

我们对全球供应链和物流市场人工智能 (AI) 市场中拥有关键市场报价的主要公司进行了分析，考虑其市场收入、广告报价、商务程序、后期改进和发展速度。这些公司最近发生的事件，例如未使用的解决方案/产品调度、调查活动、收购、地质开发和创新进展，都被考虑在最终确定其在供应链和物流市场参与者的人工智能 (AI) 中的地位。供应链和物流市场研究中的人工智能（AI）提供的数据预计将适用于供应链和物流领域的人工智能（AI）价值链和创新环境的所有主要合作伙伴。