Künstliche Intelligenz im Supply-Chain-Markt nach Komponente (Software, Dienstleistungen), Technologie (Maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache), Anwendung (Supply-Chain-Planung, Lagerverwaltung, virtueller Assistent), Endbenutzer (Automobilindustrie, Einzelhandel, Konsumgüter) und Region für 2024–2031

Künstliche Intelligenz in der Lieferkette – Marktbewertung – 2024-2031

Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Lieferkettensektor wird durch ihre revolutionären Auswirkungen auf Effizienz, Genauigkeit und Entscheidungsprozesse vorangetrieben. KI-Technologien wie maschinelles Lernen, prädiktive Analytik und Roboter ermöglichen es Unternehmen, das Bestandsmanagement zu optimieren, die Nachfrageprognose zu verbessern und logistische Abläufe zu beschleunigen, indem sie Daten in Echtzeit analysieren und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Diese Fähigkeiten tragen zu niedrigeren Betriebskosten, weniger Fehlern und einer höheren Kundenzufriedenheit bei, indem sie eine pünktliche Produktlieferung gewährleisten und das Marktwachstum vorantreiben, das im Jahr 2023 die Marke von 4.721,09 Millionen USD übersteigen und bis 2031 67.650,74 Millionen USD erreichen wird.

Darüber hinaus hilft die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu analysieren und Trends zu erkennen, bei der strategischen Planung und dem proaktiven Risikomanagement und hilft Unternehmen, Marktschwankungen und -störungen vorherzusagen und schnell darauf zu reagieren. Da Unternehmen diese Vorteile erkennen, wächst der Einsatz von KI im Supply Chain Management und wird zu einem wichtigen Aspekt bei der Erlangung eines Wettbewerbsvorteils im sich ändernden Marktklima. Das Wachstum wird voraussichtlich von 2024 bis 2031 mit einer CAGR von etwa 46,10 % steigen.

Markt für künstliche Intelligenz im Supply Chain-BereichDefinition/Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) in der Supply Chain bezieht sich auf die Verwendung komplexer Algorithmen, maschinellen Lernens und prädiktiver Analysen zur Auswertung großer Datenmengen und zur Automatisierung Entscheidungsprozesse innerhalb des Supply-Chain-Ökosystems. Nachfrageprognosen, Bestandsoptimierung, Routenplanung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle sind einige der KI-Anwendungen, die dabei helfen können, die Betriebseffizienz zu verbessern, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Beispielsweise können KI-gestützte Analysen Einblicke in das Kundenverhalten und Markttrends liefern, sodass Unternehmen fundiertere Entscheidungen über Lagerbestände, Preistaktiken und Logistikmanagement treffen können. KI hat das Potenzial, die Abläufe in der Lieferkette zu verändern, indem sie maßgeschneiderte und anpassungsfähigere Lösungen bietet. Diese Transformation wird Unternehmen dabei helfen, komplizierte Schwierigkeiten in der Lieferkette zu bewältigen und gleichzeitig die Marktstabilität und Agilität zu erhöhen.

Werden die zunehmenden Fortschritte in der KI den Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Lieferkette vorantreiben?

Es wird erwartet, dass die zunehmenden Durchbrüche in der KI zu einem erheblichen Wachstum in der Lieferkettenbranche mit künstlicher Intelligenz (KI) führen werden. Künstliche Intelligenztechnologien wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und prädiktive Analysen haben das Potenzial, die Abläufe in der Lieferkette zu verändern, indem sie die Entscheidungsfindung verbessern, die Ressourcenzuweisung optimieren und die Gesamteffizienz steigern. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme historische und Echtzeitdaten analysieren, um präzise Bedarfsschätzungen zu erstellen, sodass Unternehmen ihre Lagerbestände optimieren und Abfall vermeiden können. Dieses Maß an Präzision und Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Markttrends und -schwankungen zu reagieren und so ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Darüber hinaus ermöglichen Fortschritte in der künstlichen Intelligenz die Automatisierung regulärer Lieferkettenprozesse wie Auftragsabwicklung und Logistikrouting, wodurch Betriebskosten und menschliche Fehler drastisch gesenkt werden können. KI-gestützte Systeme können auch Echtzeitüberwachung und Qualitätskontrolle bieten, was die Produktqualität verbessert und gleichzeitig Mängel reduziert. Diese Fähigkeiten senken nicht nur die Kosten, sondern erhöhen auch die Kundenzufriedenheit, indem sie pünktliche Lieferungen und Produkteinheitlichkeit gewährleisten.

Der Einsatz von KI im Supply Chain Management wird weiter zunehmen, insbesondere da intelligente Technologien und Daten immer zugänglicher werden. Diese Entwicklungen werden es Unternehmen ermöglichen, ausgefeiltere und maßgeschneiderte Supply Chain-Strategien umzusetzen, sich an sich entwickelnde Markttrends anzupassen und schneller auf Störungen zu reagieren. Darüber hinaus wird erwartet, dass mit der Weiterentwicklung der KI fortschrittlichere Anwendungen wie die vorausschauende Wartung möglich werden, die dazu beitragen werden, die allgemeine Belastbarkeit und Nachhaltigkeit der Supply Chain-Abläufe zu verbessern.

Im Supply Chain-Kontext ermöglichen moderne Algorithmen, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen Unternehmen, riesige Datenmengen auszuwerten und kritische Entscheidungsprozesse zu automatisieren. KI-Anwendungen wie Bedarfsprognosen, Bestandsoptimierung, Routenplanung, vorausschauende Wartung und Qualitätskontrolle verbessern die Betriebseffizienz, sparen Kosten und erhöhen die Kundenzufriedenheit. Diese Vorteile tragen dazu bei, das Wachstum und die Verbreitung von KI im Lieferkettenmarkt voranzutreiben, indem sie es Unternehmen ermöglichen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, die Logistik zu rationalisieren und schnell auf Markttrends und Verbraucheranfragen zu reagieren.

Werden Datenschutz- und Sicherheitsbedenken Herausforderungen für die Einführung von KI in der Lieferkette darstellen?

Während KI transformative Möglichkeiten zur Optimierung der Lieferkette bietet, stellen Datenschutz und Sicherheit erhebliche Herausforderungen dar. Lieferkettendaten enthalten häufig vertrauliche Informationen zu Lieferanten, Kunden und geistigem Eigentum. Unbefugter Zugriff oder Verstöße können zu finanziellen Verlusten, Reputationsschäden und rechtlichen Verpflichtungen führen.

Die Gewährleistung der Einhaltung strenger Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA ist ein wichtiges Anliegen. Unternehmen müssen ihre KI-Systeme außerdem durch robuste Cybersicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen gegen komplexe Cyberbedrohungen wie Hacking, Malware und Phishing-Angriffe schützen. Ein weiteres wichtiges Thema ist die Transparenz und Erklärbarkeit der KI-Entscheidungsfindung. Die Komplexität der Algorithmen kann es schwierig machen, zu verstehen, wie Schlussfolgerungen gezogen werden, was Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit, Fairness und Rechenschaftspflicht aufkommen lässt. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sind Mechanismen zur Prüfung und Validierung von KI-Modellen unerlässlich.

Ein sicherer und vertrauenswürdiger Datenaustausch im gesamten Lieferketten-Ökosystem ist ebenfalls von größter Bedeutung. Die Festlegung von Datenfreigabevereinbarungen, sicheren Kommunikationsprotokollen und Datenanonymisierungspraktiken ist entscheidend, um Datenschutz und Sicherheit zu wahren und gleichzeitig eine kollaborative Optimierung zu ermöglichen. Da KI immer mehr zum integralen Bestandteil des Lieferkettenmanagements wird, müssen Unternehmen Datenschutz und Cybersicherheit priorisieren, um das volle Potenzial dieser transformativen Technologien auszuschöpfen.

Kategorienspezifische Scharfsinnigkeiten

Werden KI-gestützte Softwarelösungen den Markt für künstliche Intelligenz im Lieferkettenmarkt dominieren?

KI-gestützte Softwarelösungen werden voraussichtlich den Lieferkettenmarkt in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) dominieren. Diese Technologien umfassen erweiterte Analysen, prädiktive Erkenntnisse und Automatisierungsfunktionen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Lieferkettenprozesse zu optimieren. Beispielsweise kann KI-Software riesige Mengen historischer und Echtzeitdaten analysieren, um die Nachfrage richtig einzuschätzen, Lagerbestände zu verwalten und Abfall zu reduzieren, was zu Kosteneinsparungen und erhöhter Effizienz führt. Darüber hinaus kann KI-gesteuerte Routenoptimierungssoftware das Logistikmanagement verbessern, indem sie die effizientesten Lieferrouten ermittelt, die Transportkosten senkt und pünktliche Lieferungen gewährleistet.

Der zunehmende Einsatz intelligenter Technologien und IoT-Geräte trägt zur Vorherrschaft KI-gestützter Softwarelösungen auf dem Lieferkettenmarkt bei. Diese Technologien generieren riesige Datenmengen, und KI-gestützte Software ermöglicht es Ihnen, diese in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren. Da Lieferketten immer komplexer und vernetzter werden, wünschen sich Unternehmen intelligente Softwarelösungen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und schnell auf sich ändernde Marktdynamiken zu reagieren.

Darüber hinaus helfen KI-Softwarelösungen beim proaktiven Risikomanagement, indem sie potenzielle Störungen in der Lieferkette erkennen, wie z. B. Geräteausfälle oder Marktschwankungen. So können Unternehmen schnell und effektiv reagieren und gleichzeitig die Auswirkungen auf ihren Betrieb reduzieren. Die Möglichkeit, KI-Software mit anderen digitalen Plattformen zu verknüpfen, verbessert die Gesamttransparenz und Koordination entlang der Lieferkette und verstärkt die Marktdominanz KI-gestützter Softwarelösungen.

Der Bereich „Dienstleistungen“, der Implementierung, Beratung und Wartung umfasst, wächst am schnellsten, da Unternehmen die Bedeutung von fachkundiger Hilfe und Unterstützung bei der erfolgreichen Integration von KI-Technologien in ihre Lieferkettenprozesse erkennen. Diese Expansion wird durch die zunehmende Komplexität der Lieferketten und den Bedarf an Fachkenntnissen zur Bewältigung sich ändernder Marktbedingungen und technologischer Durchbrüche vorangetrieben.

Wird die zunehmende Einführung von Technologie für maschinelles Lernen den Markt für künstliche Intelligenz im Lieferkettenmarkt antreiben?

Die zunehmende Einführung von Technologie für maschinelles Lernen wird voraussichtlich zu einem erheblichen Wachstum des Lieferkettenmarkts für künstliche Intelligenz (KI) führen. Algorithmen für maschinelles Lernen können riesige Mengen historischer und Echtzeitdaten scannen, um Trends, Muster und Korrelationen aufzudecken, sodass Unternehmen fundiertere und proaktivere Entscheidungen über Bestandsverwaltung, Bedarfsprognose und Logistikoptimierung treffen können. Mitarbeiter in der Lieferkette können maschinelles Lernen nutzen, um zukünftige Marktbedingungen und Kundenverhalten besser vorherzusagen, Abfall zu minimieren und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.

Darüber hinaus kann maschinelles Lernen die Automatisierung einer Vielzahl von Lieferkettenaktivitäten verbessern, einschließlich Routenplanung und Lieferterminierung. Diese automatisierten Lösungen helfen Unternehmen dabei, die Produktivität zu steigern, Transportkosten zu senken und pünktliche Lieferungen sicherzustellen, was alles zu Gesamtbetriebskosteneinsparungen beiträgt. Prädiktive Analysen auf Basis maschinellen Lernens können auch mögliche Lieferkettenunterbrechungen erkennen, sodass Unternehmen Probleme beheben können, bevor sie auftreten, und den Betrieb reibungslos am Laufen halten können.

Darüber hinaus stärkt die Integration von maschinellem Lernen mit IoT-Geräten und anderen intelligenten Technologien seine Rolle bei der Förderung der Lieferkettenbranche. Algorithmen für maschinelles Lernen können Echtzeitdaten von IoT-Geräten verarbeiten und analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die Lieferkettentransparenz zu verbessern und eine Echtzeitüberwachung von Lagerbeständen und Geräten zu ermöglichen. Da Lieferketten immer komplexer und vernetzter werden, werden die Prognosefähigkeiten und die Automatisierung des maschinellen Lernens für Unternehmen, die ihren Wettbewerbsvorteil bewahren und Kundenbedürfnisse effektiv erfüllen möchten, immer wichtiger.

Andererseits ist die „Verarbeitung natürlicher Sprache“ (Natural Language Processing, NLP) das am schnellsten wachsende Technologiesegment, da es eine ausgefeiltere Kommunikation mit KI-Systemen ermöglicht, was zu einer verbesserten Interpretation komplizierter Daten und einer automatisierten Interaktion zwischen Menschen und KI-gesteuerten Lieferkettenlösungen führt. NLP-Technologien ermöglichen die Verarbeitung unstrukturierter Daten, wie z. B. Kundenfeedback oder Marktberichte, was zu umfassenderen Erkenntnissen und fundierteren strategischen Entscheidungen führt.

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Länder-/Regionenspezifische Kenntnisse

Wird die zunehmende Nutzung der Technologieinfrastruktur in Nordamerika den Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette dominieren?

Die zunehmende Nutzung der Technologieinfrastruktur in Nordamerika wird voraussichtlich die künstliche Intelligenz (KI) im Lieferkettenmarkt erheblich dominieren. Einer der Haupttreiber sind die erheblichen Investitionen der Region in Spitzentechnologien, darunter das Internet der Dinge (IoT), Big Data Analytics und Cloud Computing. Diese Technologien sind für die KI von grundlegender Bedeutung und ermöglichen Echtzeit-Datenverarbeitung und prädiktive Analysen, die für die Optimierung des Lieferkettenmanagements von entscheidender Bedeutung sind. Da nordamerikanische Unternehmen die Vorteile dieser Technologien wie Kosteneinsparungen, mehr Effizienz und besseren Kundenservice entdecken, wird die Nachfrage nach KI-Lösungen in der Lieferkette voraussichtlich steigen.

Darüber hinaus sind technologisch fortschrittliche Branchen wie die Automobil-, Pharma- und Hightech-Fertigung in Nordamerika stark vertreten. Diese Sektoren erfordern ein effizientes Lieferkettenmanagement, um auf Marktschwankungen reagieren und wettbewerbsfähig bleiben zu können. KI-gestützte Systeme können vorausschauende Wartung, Bestandsoptimierung, Nachfrageprognose und rationalisierte Logistik bieten und so die komplexen Lieferkettenprobleme dieser Branchen lösen. Die Einführung von KI in diesen Branchen verbessert nicht nur die Betriebseffizienz, sondern bietet auch tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Markttrends.

Darüber hinaus hat der Schwerpunkt der Region auf Nachhaltigkeit und die Verringerung des CO2-Fußabdrucks dazu geführt, dass KI-gestützte prädiktive Analysen in Lieferketten eingesetzt werden, um Transportwege und Lagerbestände zu optimieren und so Abfall und Emissionen zu reduzieren. Die technische Infrastruktur Nordamerikas ermöglicht den Datenaustausch in Echtzeit, sodass Unternehmen Lieferkettenprozesse dynamisch überwachen und anpassen können. Diese Fähigkeit, sich schnell an veränderte Bedingungen anzupassen, hat KI in der Lieferkette zu einem herausragenden Trend gemacht, der reibungslosere Abläufe ermöglicht und zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen beiträgt.

Die starke Betonung von Nachhaltigkeit und Umweltthemen in Nordamerika hat den Einsatz von KI in Lieferketten vorangetrieben, da Unternehmen nach Lösungen suchen, die die Ressourceneffizienz optimieren und gleichzeitig die Umweltauswirkungen minimieren. KI-gestützte Analysen ermöglichen eine effektivere Bestandsverwaltung, Abfallreduzierung und umweltfreundliche Logistiktechniken, was dem wachsenden Wunsch der Region nach umweltverträglichen Praktiken entspricht. Dieser Fokus unterstützt nicht nur die Ziele der sozialen Verantwortung von Unternehmen, sondern verbessert auch die allgemeine Betriebseffizienz und Rentabilität und fördert so das Marktwachstum in Nordamerika.

Wird die zunehmende Einführung von KI in der digitalen Konnektivität im asiatisch-pazifischen Raum das Wachstum der künstlichen Intelligenz im Lieferkettenmarkt vorantreiben?

Der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der digitalen Konnektivität im gesamten asiatisch-pazifischen Raum wird das Wachstum der KI im Lieferkettenmarkt voraussichtlich erheblich beschleunigen. Der asiatisch-pazifische Raum bietet mit seinen schnell wachsenden Volkswirtschaften und der wachsenden digitalen Infrastruktur ein ideales Umfeld für die Integration KI-gestützter Lösungen in das Supply Chain Management. Die verbesserte digitale Konnektivität in der Region ermöglicht eine reibungslose Kommunikation zwischen vielen Beteiligten, darunter Lieferanten, Händler und Kunden, was für die Implementierung KI-gestützter prädiktiver Analysen und Automatisierung von entscheidender Bedeutung ist.

Darüber hinaus erkennen Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum, wie etwa in der Fertigung, im Einzelhandel und in der Logistik, zunehmend die Vorteile künstlicher Intelligenz bei der Optimierung der Lieferkette. KI-gestützte Lösungen können vorausschauende Wartung, Echtzeit-Bedarfsprognosen und effektives Bestandsmanagement bieten, was zu erheblichen Kosteneinsparungen und höherer Effizienz führt. KI-gestützte Automatisierung verbessert auch die Produktions- und Versandprozesse, was zu weniger Verzögerungen und einer besseren Gesamtleistung der Lieferkette führt.

Darüber hinaus hat der Fokus des asiatisch-pazifischen Raums auf technische Innovation und digitale Transformation den Einsatz von KI-Lösungen beschleunigt. Mit zunehmender Betonung von Industrie 4.0 und intelligenten Fabriken investieren Unternehmen in KI-Technologie, um die Produktivität zu steigern, Betriebskosten zu senken und die Erwartungen einer globalisierten Wirtschaft zu erfüllen. Dieser Schwerpunkt auf digitaler Konnektivität und Innovation beschleunigt den Aufstieg der KI im Supply Chain Management in der gesamten Region.

Darüber hinaus hat der Fokus der Region Asien-Pazifik auf technologische Innovation und digitale Transformation die Einführung von KI-Lösungen beschleunigt. Mit zunehmender Betonung von Industrie 4.0 und intelligenten Fabriken investieren Unternehmen in KI-Technologie, um die Produktivität zu steigern, Betriebskosten zu sparen und die Erwartungen eines weltweiten Marktes zu erfüllen. Dieser Schwerpunkt auf digitaler Konnektivität und Innovation treibt die Ausweitung der KI im Supply Chain Management in der gesamten Region voran.

Wettbewerbslandschaft

Die Wettbewerbslandschaft für künstliche Intelligenz (KI) im Supply Chain-Markt ist aktiv und verändert sich, wobei eine Vielzahl von Technologieanbietern, Softwareentwicklern und Beratungsunternehmen eine Reihe von Lösungen anbieten. Diese Unternehmen konkurrieren, indem sie KI-gestützte Produkte entwickeln und anpassen, um bestimmte Supply Chain-Probleme wie Bestandsverwaltung, Nachfrageprognosen und Logistikoptimierung zu bewältigen. Darüber hinaus tragen aufstrebende Startups und Nischenunternehmen zum Marktwachstum bei, indem sie spezialisierte Lösungen anbieten, die auf bestimmte Branchen ausgerichtet sind oder erweiterte Analyse- und maschinelle Lernfunktionen betonen. Dieses wettbewerbsorientierte Ökosystem fördert eine vielfältige Palette an Optionen und ermutigt Endbenutzer, Lösungen auszuwählen, die ihren betrieblichen Anforderungen und strategischen Zielen am besten entsprechen.

Zu den wichtigsten Akteuren auf dem Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette gehören

IBM Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, Amazon Web Services (AWS), Oracle Corporation, SAP SE, Nvidia Corporation, Intel Corporation, Cisco Systems, Inc., Siemens AG, General Electric Company, Accenture plc, Deloitte Touche Tohmatsu Limited, PricewaterhouseCoopers (PwC), McKinsey & Unternehmen, Cognizant Technology Solutions Corporation, TCS Limited, Wipro Limited, Infosys Limited, LLamasoft, Inc., Dematic GmbH, Infor, Inc., Blue Yonder Group, Inc.

Neueste Entwicklungen

• Im Januar 2023 brachte IBM eine neue KI-gestützte Supply-Chain-Management-Plattform auf den Markt, die IBM Sterling Supply Chain Suite, die KI-, Blockchain- und IoT-Technologien integriert, um durchgängige Transparenz, Erkenntnisse und Optimierungsmöglichkeiten für Supply-Chain-Abläufe bereitzustellen.
• Im März 2023 kündigte Microsoft eine Partnerschaft mit FedEx zur Entwicklung KI-gestützter Logistiklösungen an. Die Zusammenarbeit zielt darauf ab, die KI-Technologien von Microsoft und die Logistikkompetenz von FedEx zu nutzen, um Supply-Chain-Prozesse zu optimieren, Lieferzeiten zu verbessern und das Kundenerlebnis zu verbessern.
• Im April 2023 führte Google Cloud eine neue KI-gestützte Lösung zur Nachfrageprognose für Einzelhändler ein. Die Lösung verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um historische Verkaufsdaten, Markttrends und externe Faktoren zu analysieren und genaue Nachfrageprognosen zu erstellen. So können Einzelhändler Lagerbestände optimieren und die Effizienz der Lieferkette verbessern.
• Im Juni 2023 hat Amazon Web Services (AWS) einen neuen KI-Dienst zur Optimierung der Lieferkette eingeführtAmazon Forecast. Der Dienst verwendet Algorithmen des maschinellen Lernens, um genaue Nachfrageprognosen zu erstellen, Lagerbestände zu optimieren und die Planungsprozesse der Lieferkette zu verbessern.
• Im August 2023 erwarb SAP SE Emarsys, eine führende KI-gestützte Marketing-Automatisierungsplattform. Die Übernahme zielt darauf ab, die KI-Fähigkeiten von SAP im Lieferkettenmanagement zu stärken und es Unternehmen zu ermöglichen, personalisierte und ansprechende Kundenerlebnisse über verschiedene Kontaktpunkte hinweg zu bieten.
• Im Oktober 2023 gab Nvidia eine Partnerschaft mit DHL zur Entwicklung KI-gestützter Logistiklösungen bekannt. Die Zusammenarbeit konzentriert sich auf die Nutzung der KI-Technologien von Nvidia zur Optimierung von Lagerabläufen, Routenplanung und Zustellung auf der letzten Meile, um die Effizienz im globalen Logistiknetzwerk von DHL zu verbessern und die Kosten zu senken.
• Im Dezember 2023 führte Blue Yonder, ein führender Anbieter von KI-gestützten Lieferkettenlösungen, einen neuen KI-gestützten Kontrollturm für Echtzeit-Lieferkettentransparenz und Ausnahmemanagement ein. Der Kontrollturm nutzt KI- und maschinelle Lernalgorithmen, um potenzielle Störungen zu identifizieren, Korrekturmaßnahmen zu empfehlen und proaktive Entscheidungen zu ermöglichen.

Berichtsumfang

Künstliche Intelligenz im Supply Chain-Markt, nach Kategorie

Komponente

• Software
• Dienste

Technologie

• Maschinelles Lernen
• Computer Vision
• Natürliche Sprache Verarbeitung
• Robotik

Anwendung

• Lieferkettenplanung
• Lagerverwaltung
• Flottenmanagement
• Virtueller Assistent
• Risikomanagement
• Bedarfsprognose

Endbenutzer

• Automobilindustrie
• Einzelhandel
• Konsumgüter
• Gesundheitswesen und Pharmazie
• Fertigung
• Energie- und Versorgungsunternehmen

Region

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Lateinamerika
• Naher Osten und Afrika

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