공급망 시장에서의 인공 지능 - 구성 요소(소프트웨어, 서비스), 기술(머신 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리), 애플리케이션(공급망 계획, 창고 관리, 가상 비서), 최종 사용자(자동차, 소매, 소비자 포장 상품) 및 지역별 2024-2031년

공급망 시장 평가에서의 인공 지능 – 2024-2031

공급망 부문에서 인공 지능(AI)의 사용이 증가하는 것은 효율성, 정확성 및 의사 결정 프로세스에 미치는 혁신적인 영향 때문입니다. 머신 러닝, 예측 분석 및 로봇과 같은 AI 기술을 사용하면 조직에서 실시간으로 데이터를 분석하고 반복적인 작업을 자동화하여 재고 관리를 최적화하고 수요 예측을 개선하며 물류 운영을 가속화할 수 있습니다. 이러한 기술은 제품이 제때 배송되고 시장 성장이 2023년에 47억 2,109만 달러를 돌파하고 2031년에는 67억 6,074만 달러에 도달하도록 정확하게 추진함으로써 운영 비용을 낮추고 오류를 줄이며 고객 만족도를 높이는 데 기여합니다.

또한 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 추세를 감지하는 기능을 갖추고 있어 전략적 계획과 사전 위험 관리에 도움이 되며, 기업이 시장 변화와 혼란을 신속하게 예측하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 조직에서 이러한 이점을 확인함에 따라 공급망 관리에서 AI 사용이 증가하고 있으며, 변화하는 시장 환경에서 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 측면으로 자리 잡고 있습니다. 2024년에서 2031년까지 약 46.10%의 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.

공급망 시장의 인공 지능정의/개요

공급망의 인공 지능(AI)은 복잡한 알고리즘, 머신 러닝, 예측 분석을 사용하여 방대한 양의 데이터를 평가하고 공급망 생태계 내에서 의사 결정 프로세스를 자동화하는 것을 말합니다. 수요 예측, 재고 최적화, 경로 계획, 예측 유지 관리 및 품질 관리가 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높이는 데 도움이 되는 AI 애플리케이션 중 일부입니다. 예를 들어, AI 기반 분석은 고객 행동과 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하여 기업이 재고 수준, 가격 책정 전략 및 물류 관리에 대해 보다 교육적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다. AI는 보다 맞춤화되고 적응적인 솔루션을 제공하여 공급망 운영을 변경할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이러한 변화는 기업이 복잡한 공급망의 어려움을 극복하는 데 도움이 되는 동시에 시장 회복력과 민첩성을 높이는 데 도움이 됩니다.

AI의 발전이 공급망 시장에서 인공 지능(AI)을 주도할까요?

AI의 발전이 증가하면서 인공 지능(AI) 공급망 산업이 상당히 성장할 것으로 예상됩니다. 머신 러닝, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 인공 지능 기술은 의사 결정을 개선하고, 자원 할당을 최적화하고, 전반적인 효율성을 높여 공급망 운영을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 정확한 수요 추정치를 생성하여 기업이 재고 수준을 최적화하고 낭비를 없앨 수 있습니다. 이러한 수준의 정밀도와 지능을 통해 조직은 시장 동향과 변화에 보다 신속하게 대응하여 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

또한 인공 지능의 발전으로 주문 처리 및 물류 라우팅과 같은 일반적인 공급망 프로세스를 자동화할 수 있어 운영 비용과 인적 오류를 획기적으로 줄일 수 있습니다. AI 기반 시스템은 실시간 모니터링 및 품질 관리를 제공하여 결함을 줄이는 동시에 제품 품질을 개선할 수도 있습니다. 이러한 기능은 비용을 절감할 뿐만 아니라 적시 납품 및 제품 균일성을 보장하여 고객 만족도를 높입니다.

공급망 관리에서 AI 사용은 특히 스마트 기술과 데이터가 더 쉽게 접근 가능해짐에 따라 계속 확대될 것입니다. 이러한 발전을 통해 조직은 보다 정교하고 맞춤화된 공급망 전략을 구현하고, 진화하는 시장 추세에 적응하고, 더 빠르게 중단에 대응할 수 있습니다. 또한 AI가 발전함에 따라 예측 유지 관리와 같은 보다 진보된 애플리케이션을 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 이는 공급망 운영의 전반적인 회복성과 지속 가능성을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

공급망 맥락에서 최신 알고리즘, 머신 러닝 및 예측 분석을 통해 회사는 방대한 양의 데이터를 평가하고 중요한 의사 결정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 수요 예측, 재고 최적화, 경로 계획, 예측 유지 관리 및 품질 관리와 같은 AI 애플리케이션은 운영 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 고객 만족도를 높입니다. 이러한 이점은 조직이 리소스 할당을 최적화하고, 물류를 간소화하고, 시장 동향과 소비자 요청에 신속하게 대응할 수 있도록 함으로써 공급망 시장에서 AI의 성장과 확장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

데이터 프라이버시 및 보안과 관련된 우려가 공급망에서 AI 도입에 과제를 제기할까요?

AI는 공급망 최적화를 위한 혁신적인 기회를 제공하지만, 데이터 프라이버시와 보안은 상당한 과제를 제기합니다. 공급망 데이터에는 종종 공급업체, 고객 및 지적 재산과 관련된 민감한 정보가 포함됩니다. 무단 액세스 또는 침해는 재정적 손실, 평판 손상 및 법적 책임으로 이어질 수 있습니다.

GDPR 및 CCPA와 같은 엄격한 데이터 보호 규정을 준수하는 것은 중요한 관심사입니다. 기업은 또한 암호화 및 액세스 제어와 같은 강력한 사이버 보안 조치를 통해 해킹, 맬웨어 및 피싱 공격을 포함한 정교한 사이버 위협으로부터 AI 시스템을 강화해야 합니다. 또 다른 핵심 문제는 AI 의사 결정의 투명성과 설명 가능성입니다. 알고리즘의 복잡성으로 인해 결론에 도달하는 방식을 이해하기 어려워 편견, 공정성 및 책임에 대한 우려가 제기될 수 있습니다. AI 모델을 감사하고 검증하는 메커니즘은 이러한 과제를 해결하는 데 필수적입니다.

공급망 생태계 전반에 걸친 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 교환도 가장 중요합니다. 데이터 공유 계약, 안전한 통신 프로토콜 및 데이터 익명화 관행을 수립하는 것은 협업 최적화를 가능하게 하는 동시에 개인 정보 보호와 보안을 유지하는 데 매우 중요합니다. AI가 공급망 관리에 점점 더 필수적이 됨에 따라 기업은 이러한 혁신적인 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 데이터 보호와 사이버 보안을 우선시해야 합니다.

범주별 통찰력

AI 기반 소프트웨어 솔루션이 공급망 시장에서 인공 지능을 지배할까요?

AI 기반 소프트웨어 솔루션은 인공 지능(AI) 측면에서 공급망 시장을 지배할 것으로 예상됩니다. 이러한 기술에는 고급 분석, 예측 통찰력 및 자동화 기능이 포함되어 회사가 공급망 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, AI 소프트웨어는 방대한 양의 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 수요를 적절히 추정하고, 재고 수준을 관리하고, 낭비를 줄여 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 AI 기반 경로 최적화 소프트웨어는 가장 효율적인 배송 경로를 결정하고 운송 비용을 낮추며 정시 배송을 보장하여 물류 관리를 개선할 수 있습니다.

스마트 기술과 IoT 기기의 배포가 증가함에 따라 공급망 시장에서 AI 기반 소프트웨어 솔루션이 우위를 점하게 되었습니다. 이러한 기술은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 AI 기반 소프트웨어를 사용하면 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 공급망이 더욱 복잡하고 연결됨에 따라 조직은 데이터 기반 선택을 하고 변화하는 시장 역학에 신속하게 대응할 수 있는 지능형 소프트웨어 솔루션을 원합니다.

또한 AI 소프트웨어 솔루션은 장비 고장이나 시장 변동과 같은 잠재적인 공급망 중단을 감지하여 사전 위험 관리에 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 운영에 미치는 영향을 줄이면서 신속하고 효과적으로 대응할 수 있습니다. AI 소프트웨어를 다른 디지털 플랫폼과 연결하는 기능은 공급망 전체에서 전체적인 가시성과 조정을 개선하여 AI 기반 소프트웨어 솔루션의 시장 지배력을 강화합니다.

구현, 컨설팅, 유지 관리를 포함하는 "서비스" 영역은 조직이 AI 기술을 공급망 프로세스에 성공적으로 통합하는 데 있어 전문가의 도움과 지원의 중요성을 인식함에 따라 가장 빠르게 확장되고 있습니다. 이러한 확장은 공급망의 복잡성 증가와 변화하는 시장 상황과 기술 혁신을 처리하기 위한 전문 기술의 필요성에 의해 주도되고 있습니다.

기계 학습 기술의 채택 증가가 공급망 시장에서 인공 지능을 주도할까요?

기계 학습 기술의 구현 증가는 인공 지능(AI)을 위한 공급망 시장에서 상당한 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 기계 학습 알고리즘은 방대한 양의 과거 및 실시간 데이터를 스캔하여 추세, 패턴 및 상관 관계를 발견하여 조직이 재고 관리, 수요 예측 및 물류 최적화에 대해 보다 교육적이고 사전 예방적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 공급망 근로자는 머신 러닝을 사용하여 미래 시장 상황과 고객 행동을 보다 잘 예측하고 낭비를 최소화하며 자원 할당을 최적화할 수 있습니다.

또한 머신 러닝은 경로 계획 및 배송 일정을 포함한 다양한 공급망 활동의 자동화를 개선할 수 있습니다. 이러한 자동화 솔루션은 기업이 생산성을 높이고 운송 비용을 낮추며 정시 배송을 보장하는 데 도움이 되며, 이는 모두 전반적인 운영 비용 절감에 기여합니다. 머신 러닝을 기반으로 하는 예측 분석은 공급망 중단 가능성을 감지하여 회사가 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하고 운영을 원활하게 유지할 수 있도록 합니다.

또한 머신 러닝을 IoT 장치 및 기타 스마트 기술과 통합하면 공급망 산업을 주도하는 데 있어 머신 러닝의 역할이 향상됩니다. 머신 러닝 알고리즘은 IoT 장치의 실시간 데이터를 처리하고 분석하여 실행 가능한 통찰력을 제공하고 공급망 가시성을 개선하며 실시간 재고 및 장비 모니터링을 가능하게 할 수 있습니다. 공급망이 더욱 복잡하고 연결됨에 따라 머신 러닝의 예측 기술과 자동화는 경쟁 우위를 유지하고 고객 요구를 효과적으로 충족하려는 기업에 점점 더 중요해지고 있습니다. 반면, "자연어 처리"(NLP)는 AI 시스템과 보다 정교한 커뮤니케이션을 가능하게 하여 복잡한 데이터에 대한 해석을 개선하고 사람과 AI 기반 공급망 솔루션 간의 자동화된 상호 작용을 가능하게 하기 때문에 가장 빠르게 성장하는 기술 부문입니다. NLP 기술은 소비자 피드백이나 시장 보고서와 같은 비정형 데이터를 처리하여 보다 포괄적인 통찰력과 정보에 입각한 전략적 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

공급망 시장 보고서 방법론에서 인공 지능 활용

국가/지역별 통찰력

북미에서 기술 인프라 도입 증가가 공급망 시장에서 인공 지능을 지배할까요?

북미에서 기술 인프라 사용이 증가함에 따라 공급망 시장에서 인공 지능(AI)이 상당히 지배될 것으로 예상됩니다. 주요 원동력 중 하나는 사물 인터넷(IoT), 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅을 포함한 최첨단 기술에 대한 이 지역의 상당한 투자입니다. 이러한 기술은 AI에 기본이 되며, 공급망 관리를 최적화하는 데 중요한 실시간 데이터 처리 및 예측 분석을 가능하게 합니다. 북미 기업들이 비용 절감, 효율성 향상, 더 나은 고객 서비스와 같은 이러한 기술의 이점을 발견함에 따라 공급망에서 AI 솔루션에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.

또한 북미는 자동차, 제약, 하이테크 제조와 같은 기술적으로 진보된 산업이 상당히 많이 있습니다. 이러한 부문은 시장 변동에 대응하고 경쟁력을 유지하기 위해 효율적인 공급망 관리가 필요합니다. AI 기반 시스템은 예측 유지 관리, 재고 최적화, 수요 예측 및 간소화된 물류를 제공하여 이러한 산업에 특화된 복잡한 공급망 어려움을 해결할 수 있습니다. 이러한 산업에 AI를 도입하면 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 고객 행동과 시장 동향에 대한 보다 심층적인 통찰력도 제공됩니다.

또한 이 지역은 지속 가능성과 탄소 발자국 감소에 중점을 두고 있어 공급망에서 AI 기반 예측 분석을 사용하여 운송 경로와 재고 수준을 최적화하고 폐기물과 배출량을 줄였습니다. 북미의 기술 인프라는 실시간 데이터 공유를 지원하여 기업이 공급망 프로세스를 동적으로 모니터링하고 조정할 수 있도록 합니다. 변화하는 상황에 신속하게 적응할 수 있는 이러한 능력으로 인해 공급망에서 AI가 두드러진 추세가 되었고, 이를 통해 보다 원활한 운영이 가능해지고 지속 가능성 목표 달성에 도움이 됩니다.

북미에서 지속 가능성과 환경 문제에 대한 강조가 커지면서 기업이 환경적 영향을 최소화하면서 자원 효율성을 최적화하는 솔루션을 모색함에 따라 공급망에서 AI 사용이 촉진되었습니다. AI 기반 분석을 통해 보다 효과적인 재고 관리, 폐기물 감소, 친환경 물류 기술이 가능해졌으며, 이는 이 지역에서 환경적으로 책임 있는 관행에 대한 요구가 커지고 있는 것과 일치합니다. 이러한 초점은 기업의 사회적 책임 목표를 지원할 뿐만 아니라 전반적인 운영 효율성과 수익성을 개선하여 북미 시장 성장을 촉진합니다.

아시아 태평양 지역에서 디지털 연결에 AI 도입이 증가하면서 공급망 시장에서 인공 지능의 성장이 촉진될까요?

아시아 태평양 지역 전체에서 디지털 연결에 인공 지능(AI)을 사용하는 것이 증가함에 따라 공급망 시장에서 AI의 성장이 상당히 가속화될 것으로 예상됩니다. 빠르게 성장하는 경제와 확대되는 디지털 인프라를 갖춘 아시아 태평양 지역은 AI 기반 솔루션을 공급망 관리에 통합하기 위한 이상적인 환경을 제공합니다. 이 지역의 향상된 디지털 연결성은 공급업체, 유통업체, 고객을 포함한 많은 이해 관계자 간의 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 하며, 이는 AI 기반 예측 분석 및 자동화를 구현하는 데 중요합니다.

또한 제조, 소매, 물류와 같은 아시아 태평양 지역의 기업은 공급망 최적화에서 인공 지능의 이점을 점점 더 인식하고 있습니다. AI 기반 솔루션은 예측 유지 관리, 실시간 수요 예측 및 효과적인 재고 관리를 제공하여 상당한 비용 절감과 효율성 증가로 이어질 수 있습니다. AI 기반 자동화는 또한 생산 및 배송 프로세스를 개선하여 지연을 줄이고 전반적인 공급망 성과를 개선합니다.

또한 아시아 태평양 지역은 기술 혁신과 디지털 전환에 중점을 두어 AI 솔루션 사용을 가속화했습니다. 산업 4.0과 스마트 팩토리에 대한 강조가 커지면서 기업은 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하며 세계화된 경제의 기대를 충족하기 위해 AI 기술에 투자하고 있습니다. 디지털 연결성과 혁신에 대한 이러한 강조는 이 지역 전체의 공급망 관리에서 AI의 부상을 가속화합니다.

또한 아시아 태평양 지역에서 기술 혁신과 디지털 전환에 중점을 두면서 AI 솔루션 도입이 가속화되었습니다. 산업 4.0과 스마트 팩토리에 대한 강조가 커지면서 기업은 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하며 전 세계 시장의 기대에 부응하기 위해 AI 기술에 투자하고 있습니다. 디지털 연결성과 혁신에 대한 이러한 강조는 이 지역 전체의 공급망 관리에서 AI의 확장을 촉진합니다.

경쟁 환경

공급망 시장에서 인공 지능(AI)의 경쟁 환경은 활발하고 변화하고 있으며 다양한 기술 공급업체, 소프트웨어 개발자 및 컨설팅 기관에서 다양한 솔루션을 제공합니다. 이러한 회사는 재고 관리, 수요 예측 및 물류 최적화와 같은 특정 공급망 문제를 처리하기 위해 AI 기반 제품을 개발하고 사용자 정의하여 경쟁합니다. 또한 떠오르는 신생 기업과 틈새 기업은 특정 산업 분야를 타겟으로 하거나 고급 분석 및 머신 러닝 기능을 강조하는 전문 솔루션을 제공하여 시장 성장에 기여합니다. 이러한 경쟁적 생태계는 다양한 옵션을 촉진하여 최종 사용자가 운영 요구 사항과 전략적 목표에 가장 잘 부합하는 솔루션을 선택하도록 장려합니다.

공급망 시장에서 인공 지능을 운영하는 주요 기업에는 다음이 포함됩니다.

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 & 회사, Cognizant Technology Solutions Corporation, TCS Limited, Wipro Limited, Infosys Limited, LLamasoft, Inc., Dematic GmbH, Infor, Inc., Blue Yonder Group, Inc.

최신 개발

• 2023년 1월, IBM은 AI 기반 공급망 관리 플랫폼인 IBM Sterling Supply Chain Suite를 출시했습니다. 이 플랫폼은 AI, 블록체인, IoT 기술을 통합하여 공급망 운영에 대한 엔드투엔드 가시성, 통찰력, 최적화 기능을 제공합니다.
• 2023년 3월, Microsoft는 FedEx와 협력하여 AI 기반 물류 솔루션을 개발한다고 발표했습니다. 이 협업은 Microsoft의 AI 기술과 FedEx의 물류 전문 지식을 활용하여 공급망 프로세스를 최적화하고, 배송 시간을 개선하고, 고객 경험을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 4월, Google Cloud는 리테일러를 위한 새로운 AI 기반 수요 예측 솔루션을 출시했습니다. 이 솔루션은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 과거 판매 데이터, 시장 동향 및 외부 요인을 분석하여 정확한 수요 예측을 생성하여 소매업체가 재고 수준을 최적화하고 공급망 효율성을 개선할 수 있도록 합니다.
• 2023년 6월 Amazon Web Services(AWS)는 공급망 최적화를 위한 새로운 AI 서비스인 Amazon Forecast를 출시했습니다. 이 서비스는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 정확한 수요 예측을 생성하고, 재고 수준을 최적화하며, 공급망 계획 프로세스를 개선합니다.
• 2023년 8월 SAP SE는 선도적인 AI 기반 마케팅 자동화 플랫폼인 Emarsys를 인수했습니다. 이 인수는 공급망 관리에서 SAP의 AI 역량을 강화하여 기업이 다양한 접점에서 개인화되고 매력적인 고객 경험을 제공할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
• 2023년 10월 Nvidia는 DHL과 파트너십을 맺어 AI 기반 물류 솔루션을 개발한다고 발표했습니다. 이 협업은 Nvidia의 AI 기술을 사용하여 창고 운영, 경로 계획 및 최종 마일 배송을 최적화하고 DHL의 글로벌 물류 네트워크에서 효율성을 개선하고 비용을 절감하는 데 중점을 둡니다.
• 2023년 12월, AI 기반 공급망 솔루션의 선도적 공급업체인 Blue Yonder는 실시간 공급망 가시성 및 예외 관리를 위한 새로운 AI 기반 제어 타워를 도입했습니다. 제어 타워는 AI 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 잠재적 중단을 식별하고 시정 조치를 권장하며 사전 의사 결정을 가능하게 합니다.

보고서 범위

공급망 시장의 인공 지능(범주별)

구성 요소

• 소프트웨어
• 서비스

기술

• 머신 러닝
• 컴퓨터 비전
• 자연어 처리
• 로봇공학

응용

• 공급망 계획
• 창고 관리
• 차량 관리
• 가상 비서
• 위험 관리
• 수요 예측

최종 사용자

• 자동차
• 소매
• 소비자 포장 상품
• 헬스케어 및 제약
• 제조
• 에너지 및 유틸리티

지역

• 북미
• 유럽
• 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
• 중동 및 아프리카

시장 조사의 조사 방법론