Искусственный интеллект на рынке цепочек поставок по компонентам (программное обеспечение, услуги), технологиям (машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка), приложениям (планирование цепочек поставок, управление складом, виртуальный помощник), конечным пользователям (автомобильная промышленность, розничная торговля, потребительские товары) и регионам в 2024–2031 гг.

Искусственный интеллект в рыночной оценке цепочки поставок – 2024–2031 гг.

Растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в секторе цепочки поставок обусловлено его революционным влиянием на эффективность, точность и процессы принятия решений. Технологии ИИ, такие как машинное обучение, предиктивная аналитика и роботы, позволяют организациям оптимизировать управление запасами, улучшить прогнозирование спроса и ускорить логистические операции за счет анализа данных в реальном времени и автоматизации повторяющихся задач. Эти навыки способствуют снижению операционных расходов, уменьшению количества ошибок и повышению удовлетворенности клиентов за счет обеспечения своевременной и точной поставки продукции, способствуя росту рынка, который превысит 4721,09 млн долларов США в 2023 году и достигнет 67650,74 млн долларов США к 2031 году.

Более того, способность ИИ анализировать большие объемы данных и выявлять тенденции помогает в стратегическом планировании и проактивном управлении рисками, помогая компаниям прогнозировать и быстро реагировать на колебания и сбои на рынке. Поскольку организации видят эти преимущества, использование ИИ в управлении цепочками поставок растет, что делает его жизненно важным аспектом для получения конкурентного преимущества в меняющемся рыночном климате. Ожидается, что рост будет расти со среднегодовым темпом роста около 46,10% в период с 2024 по 2031 год.

Искусственный интеллект на рынке цепочек поставокопределение/обзор

Искусственный интеллект (ИИ) в цепочке поставок относится к использованию сложных алгоритмов, машинного обучения и предиктивной аналитики для оценки больших объемов данные и автоматизировать процессы принятия решений в экосистеме цепочки поставок. Прогнозирование спроса, оптимизация запасов, планирование маршрутов, предиктивное обслуживание и контроль качества — вот некоторые из приложений ИИ, которые могут помочь повысить эффективность работы, снизить затраты и повысить удовлетворенность клиентов. Например, аналитика на основе ИИ может предоставить информацию о поведении клиентов и тенденциях рынка, позволяя компаниям принимать более обоснованные решения об уровнях запасов, тактике ценообразования и управлении логистикой. ИИ может изменить операции цепочки поставок, предоставляя более индивидуальные и адаптивные решения. Эта трансформация поможет организациям преодолевать сложные трудности в цепочке поставок, а также повышать устойчивость и гибкость рынка.

Будут ли растущие достижения в области ИИ стимулировать искусственный интеллект (ИИ) на рынке цепочек поставок?

Ожидается, что растущие прорывы в области ИИ приведут к значительному росту в отрасли цепочек поставок искусственного интеллекта (ИИ). Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и предиктивная аналитика, обладают потенциалом для преобразования операций цепочки поставок за счет улучшения принятия решений, оптимизации распределения ресурсов и повышения общей эффективности. Например, системы на базе ИИ могут анализировать исторические и данные в реальном времени для получения точных оценок спроса, что позволяет предприятиям оптимизировать уровни запасов и устранять отходы. Такой уровень точности и интеллекта позволяет организациям быстрее реагировать на рыночные тенденции и изменения, обеспечивая им конкурентное преимущество.

Более того, достижения в области искусственного интеллекта позволяют автоматизировать обычные процессы цепочки поставок, такие как обработка заказов и логистическая маршрутизация, что может значительно сократить эксплуатационные расходы и человеческие ошибки. Системы на базе ИИ также могут обеспечивать мониторинг и контроль качества в реальном времени, что повышает качество продукции и сокращает количество дефектов. Эти возможности не только снижают затраты, но и повышают удовлетворенность клиентов, обеспечивая своевременные поставки и однородность продукции.

Использование ИИ в управлении цепочками поставок будет продолжать расширяться, особенно по мере того, как интеллектуальные технологии и данные станут более доступными. Эти разработки позволят организациям внедрять более сложные и индивидуальные стратегии цепочки поставок, адаптироваться к меняющимся рыночным тенденциям и быстрее реагировать на сбои. Кроме того, по мере развития ИИ прогнозируется, что он позволит использовать более продвинутые приложения, такие как предиктивное обслуживание, что поможет повысить общую устойчивость и стабильность операций цепочки поставок.

В контексте цепочки поставок современные алгоритмы, машинное обучение и предиктивная аналитика позволяют компаниям оценивать огромные объемы данных и автоматизировать критически важные процессы принятия решений. Такие приложения ИИ, как прогнозирование спроса, оптимизация запасов, планирование маршрутов, предиктивное обслуживание и контроль качества, повышают эффективность работы, сокращают расходы и повышают удовлетворенность клиентов. Эти преимущества способствуют росту и расширению ИИ на рынке цепочек поставок, позволяя организациям оптимизировать распределение ресурсов, оптимизировать логистику и быстро реагировать на рыночные тенденции и запросы потребителей.

Будут ли опасения, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных, создавать проблемы для внедрения ИИ в цепочке поставок?

Хотя ИИ предлагает преобразующие возможности для оптимизации цепочки поставок, конфиденциальность и безопасность данных создают значительные проблемы. Данные цепочки поставок часто включают конфиденциальную информацию, связанную с поставщиками, клиентами и интеллектуальной собственностью. Несанкционированный доступ или нарушения могут привести к финансовым потерям, репутационному ущербу и юридическим обязательствам.

Обеспечение соответствия строгим правилам защиты данных, таким как GDPR и CCPA, является важнейшей проблемой. Компании также должны защищать свои системы ИИ от сложных киберугроз, включая хакерские атаки, вредоносное ПО и фишинговые атаки, с помощью надежных мер кибербезопасности, таких как шифрование и контроль доступа. Еще одним ключевым вопросом является прозрачность и объяснимость принятия решений ИИ. Сложность алгоритмов может затруднить понимание того, как делаются выводы, вызывая опасения по поводу предвзятости, справедливости и подотчетности. Механизмы аудита и проверки моделей ИИ необходимы для решения этих проблем.

Безопасный и надежный обмен данными в экосистеме цепочки поставок также имеет первостепенное значение. Установление соглашений об обмене данными, безопасных протоколов связи и методов анонимизации данных имеет решающее значение для сохранения конфиденциальности и безопасности, одновременно обеспечивая совместную оптимизацию. Поскольку ИИ становится все более неотъемлемой частью управления цепочками поставок, предприятиям необходимо уделять первостепенное внимание защите данных и кибербезопасности, чтобы раскрыть весь потенциал этих преобразующих технологий.

Проницательность по категориям

Будут ли программные решения на базе ИИ доминировать над искусственным интеллектом на рынке цепочек поставок?

Прогнозируется, что программные решения на базе ИИ будут доминировать на рынке цепочек поставок с точки зрения искусственного интеллекта (ИИ). Эти технологии включают в себя расширенную аналитику, прогнозные идеи и возможности автоматизации, которые помогают фирмам оптимизировать процессы своих цепочек поставок. Например, программное обеспечение на базе ИИ может анализировать огромные объемы исторических и данных в реальном времени, чтобы правильно оценивать спрос, управлять уровнями запасов и сокращать отходы, что приводит к экономии средств и повышению эффективности. Кроме того, программное обеспечение для оптимизации маршрутов на базе ИИ может улучшить управление логистикой, определяя наиболее эффективные маршруты доставки, снижая транспортные расходы и обеспечивая своевременные поставки.

Растущее внедрение интеллектуальных технологий и устройств Интернета вещей способствует превосходству программных решений на базе ИИ на рынке цепочек поставок. Эти технологии генерируют огромные объемы данных, а программное обеспечение на базе ИИ позволяет обрабатывать и анализировать их в режиме реального времени. Поскольку цепочки поставок становятся все более сложными и связанными, организациям нужны интеллектуальные программные решения для принятия решений на основе данных и быстрого реагирования на меняющуюся динамику рынка.

Более того, программные решения на базе ИИ помогают в проактивном управлении рисками, выявляя потенциальные сбои в цепочке поставок, такие как отказы оборудования или колебания рынка. Это позволяет компаниям быстро и эффективно реагировать, одновременно снижая влияние на их деятельность. Возможность связывать программное обеспечение на базе ИИ с другими цифровыми платформами улучшает общую видимость и координацию по всей цепочке поставок, усиливая доминирование программных решений на базе ИИ на рынке.

Область «Услуги», которая включает внедрение, консалтинг и обслуживание, расширяется быстрее всего, поскольку организации осознают важность экспертной помощи и поддержки для успешной интеграции технологий ИИ в свои процессы цепочки поставок. Это расширение обусловлено растущей сложностью цепочек поставок и потребностью в специализированных навыках для работы с меняющимися рыночными условиями и технологическими прорывами.

Будет ли растущее внедрение технологии машинного обучения стимулировать искусственный интеллект на рынке цепочек поставок?

Ожидается, что растущее внедрение технологии машинного обучения будет способствовать значительному росту рынка цепочек поставок для искусственного интеллекта (ИИ). Алгоритмы машинного обучения могут сканировать огромные объемы исторических и данных в реальном времени, чтобы выявлять тенденции, закономерности и корреляции, позволяя организациям принимать более обоснованные и проактивные решения об управлении запасами, прогнозировании спроса и оптимизации логистики. Работники цепочек поставок могут использовать машинное обучение для лучшего прогнозирования будущих рыночных обстоятельств и поведения клиентов, минимизируя отходы и оптимизируя распределение ресурсов.

Кроме того, машинное обучение может улучшить автоматизацию различных видов деятельности в цепочке поставок, включая планирование маршрутов и графики доставки. Эти автоматизированные решения помогают предприятиям повышать производительность, снижать транспортные расходы и обеспечивать пунктуальную доставку, что в совокупности способствует общей экономии эксплуатационных расходов. Прогностическая аналитика на основе машинного обучения также может обнаруживать возможные перебои в цепочке поставок, позволяя фирмам устранять проблемы до их возникновения и поддерживать бесперебойную работу.

Более того, интеграция машинного обучения с устройствами IoT и другими интеллектуальными технологиями усиливает его роль в развитии отрасли цепочек поставок. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать и анализировать данные в реальном времени с устройств IoT, чтобы предоставлять действенные идеи, улучшать прозрачность цепочки поставок и обеспечивать мониторинг запасов и оборудования в реальном времени. Поскольку цепочки поставок становятся все более сложными и связанными, прогностические навыки и автоматизация машинного обучения становятся все более важными для фирм, стремящихся сохранить конкурентное преимущество и эффективно удовлетворять потребности клиентов.

С другой стороны, «обработка естественного языка» (NLP) является наиболее быстрорастущим сегментом технологий, поскольку она обеспечивает более сложную коммуникацию с системами ИИ, что приводит к улучшенной интерпретации сложных данных и автоматизированному взаимодействию между людьми и решениями для цепочек поставок на основе ИИ. Технологии NLP позволяют обрабатывать неструктурированные данные, такие как отзывы потребителей или рыночные отчеты, что приводит к более комплексному пониманию и обоснованным стратегическим решениям.

Получите доступ к методологии отчета о рынке цепочек поставок с использованием искусственного интеллекта

Проницательность по странам/регионам

Будет ли растущее внедрение технологической инфраструктуры в Северной Америке доминировать над искусственным интеллектом на рынке цепочек поставок?

Ожидается, что растущее использование технологической инфраструктуры в Северной Америке будет значительно доминировать над искусственным интеллектом (ИИ) на рынке цепочек поставок. Одним из ключевых факторов являются значительные инвестиции региона в передовые технологии, включая Интернет вещей (IoT), аналитику больших данных и облачные вычисления. Эти технологии имеют основополагающее значение для ИИ, позволяя обрабатывать данные в реальном времени и проводить предиктивную аналитику, что имеет решающее значение для оптимизации управления цепочками поставок. По мере того, как североамериканские компании открывают для себя преимущества этих технологий, такие как экономия затрат, повышение эффективности и улучшение обслуживания клиентов, прогнозируется рост спроса на решения на основе ИИ в цепочке поставок.

Кроме того, в Северной Америке значительное присутствие технологически продвинутых отраслей, таких как автомобилестроение, фармацевтика и высокотехнологичное производство. Этим секторам требуется эффективное управление цепочкой поставок, чтобы реагировать на колебания рынка и оставаться конкурентоспособными. Системы на основе ИИ могут обеспечивать предиктивное обслуживание, оптимизацию запасов, прогнозирование спроса и оптимизированную логистику, решая сложные проблемы цепочки поставок, характерные для этих отраслей. Внедрение ИИ в эти отрасли не только повышает операционную эффективность, но и обеспечивает более глубокое понимание поведения клиентов и рыночных тенденций.

Кроме того, акцент региона на устойчивом развитии и снижении углеродного следа привел к использованию предиктивной аналитики на основе ИИ в цепочках поставок для оптимизации транспортных маршрутов и уровней запасов, снижения отходов и выбросов. Техническая инфраструктура Северной Америки обеспечивает обмен данными в режиме реального времени, что позволяет предприятиям динамически отслеживать и адаптировать процессы цепочки поставок. Эта способность быстро адаптироваться к меняющимся условиям сделала ИИ в цепочке поставок заметной тенденцией, что позволяет обеспечить более плавную работу и помогает достичь целей устойчивого развития.

Значительное внимание к вопросам устойчивого развития и окружающей среды в Северной Америке стимулировало использование ИИ в цепочках поставок, поскольку компании ищут решения, которые оптимизируют эффективность использования ресурсов, сводя к минимуму воздействие на окружающую среду. Аналитика на основе ИИ обеспечивает более эффективное управление запасами, сокращение отходов и экологически чистые методы логистики, что соответствует растущему стремлению региона к экологически ответственным практикам. Такой подход не только поддерживает цели корпоративной социальной ответственности, но и повышает общую операционную эффективность и прибыльность, стимулируя рост рынка в Северной Америке.

Будет ли рост внедрения ИИ в цифровой связи в Азиатско-Тихоокеанском регионе способствовать росту искусственного интеллекта на рынке цепочек поставок?

Ожидается, что растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в цифровой связи в Азиатско-Тихоокеанском регионе значительно ускорит рост ИИ на рынке цепочек поставок. Азиатско-Тихоокеанский регион с его быстрорастущей экономикой и расширяющейся цифровой инфраструктурой представляет собой идеальную среду для интеграции решений на основе искусственного интеллекта в управление цепочками поставок. Расширение цифровой связи в регионе обеспечивает бесперебойную связь между многими заинтересованными сторонами, включая поставщиков, дистрибьюторов и клиентов, что имеет решающее значение для внедрения предиктивной аналитики и автоматизации на основе ИИ.

Кроме того, предприятия в Азиатско-Тихоокеанском регионе, такие как производство, розничная торговля и логистика, все чаще осознают преимущества искусственного интеллекта в оптимизации цепочки поставок. Решения на основе ИИ могут обеспечить предиктивное обслуживание, прогнозирование спроса в реальном времени и эффективное управление запасами, что приводит к значительной экономии средств и повышению эффективности. Автоматизация на основе ИИ также улучшает процессы производства и доставки, что приводит к сокращению задержек и повышению общей производительности цепочки поставок.

Кроме того, сосредоточенность Азиатско-Тихоокеанского региона на технических инновациях и цифровой трансформации ускорила использование решений на основе ИИ. Уделяя все больше внимания Индустрии 4.0 и умным заводам, предприятия инвестируют в технологию ИИ, чтобы повысить производительность, сократить эксплуатационные расходы и оправдать ожидания глобализированной экономики. Этот акцент на цифровой связи и инновациях ускоряет рост ИИ в управлении цепочками поставок по всему региону.

Более того, внимание Азиатско-Тихоокеанского региона к технологическим инновациям и цифровой трансформации ускорило принятие решений ИИ. С растущим акцентом на Индустрию 4.0 и умные фабрики компании инвестируют в технологию ИИ, чтобы повысить производительность, сэкономить эксплуатационные расходы и соответствовать ожиданиям мирового рынка. Этот акцент на цифровой связи и инновациях стимулирует расширение ИИ в управлении цепочками поставок по всему региону.

Конкурентная среда

Конкурентная среда для искусственного интеллекта (ИИ) на рынке цепочек поставок активна и меняется, при этом различные поставщики технологий, разработчики программного обеспечения и консалтинговые организации предлагают ряд решений. Эти компании конкурируют, разрабатывая и настраивая продукты на базе ИИ для решения конкретных задач цепочки поставок, таких как управление запасами, прогнозирование спроса и оптимизация логистики. Кроме того, растущие стартапы и нишевые компании способствуют росту рынка, предлагая специализированные решения, ориентированные на конкретные промышленные вертикали или подчеркивающие возможности расширенной аналитики и машинного обучения. Эта конкурентная экосистема предлагает широкий спектр вариантов, побуждая конечных пользователей выбирать решения, которые наилучшим образом соответствуют их эксплуатационным требованиям и стратегическим целям.

Некоторые из ключевых игроков, работающих на рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок, включают

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

Последние разработки

• В январе 2023 года IBM запустила новую платформу управления цепочками поставок на базе ИИ, IBM Sterling Supply Chain Suite, которая объединяет технологии ИИ, блокчейн и IoT для обеспечения сквозной видимости, аналитики и возможностей оптимизации операций цепочки поставок.
• В марте 2023 года Microsoft объявила о партнерстве с FedEx с целью разработки логистических решений на базе ИИ. Целью сотрудничества является использование технологий ИИ Microsoft и опыта FedEx в области логистики для оптимизации процессов цепочки поставок, сокращения сроков доставки и повышения качества обслуживания клиентов.
• В апреле 2023 года Google Cloud представила новое решение для прогнозирования спроса на базе ИИ для розничных торговцев. Решение использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных о продажах, рыночных тенденций и внешних факторов для создания точных прогнозов спроса, что позволяет ритейлерам оптимизировать уровни запасов и повысить эффективность цепочки поставок.
• В июне 2023 года Amazon Web Services (AWS) запустила новый сервис ИИ для оптимизации цепочки поставок, Amazon Forecast. Сервис использует алгоритмы машинного обучения для создания точных прогнозов спроса, оптимизации уровней запасов и улучшения процессов планирования цепочки поставок.
• В августе 2023 года SAP SE приобрела Emarsys, ведущую платформу автоматизации маркетинга на базе ИИ. Целью приобретения является укрепление возможностей SAP в области ИИ в управлении цепочкой поставок, что позволит компаниям предоставлять персонализированный и привлекательный клиентский опыт в различных точках соприкосновения.
• В октябре 2023 года Nvidia объявила о партнерстве с DHL для разработки логистических решений на базе ИИ. Сотрудничество направлено на использование технологий искусственного интеллекта Nvidia для оптимизации складских операций, планирования маршрутов и доставки последней мили, повышения эффективности и снижения затрат в глобальной логистической сети DHL.
• В декабре 2023 года Blue Yonder, ведущий поставщик решений для цепочек поставок на базе искусственного интеллекта, представила новую вышку управления на базе искусственного интеллекта для обеспечения прозрачности цепочки поставок в режиме реального времени и управления исключениями. Вышка управления использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления потенциальных сбоев, рекомендации корректирующих действий и обеспечения упреждающего принятия решений.

Область отчета

Искусственный интеллект на рынке цепочек поставок, по категориям

Компонент

• Программное обеспечение
• Услуги

Технологии

• Машинное обучение
• Компьютерное зрение
• Естественный язык Обработка
• Робототехника

Приложение

• Планирование цепочки поставок
• Управление складом
• Управление автопарком
• Виртуальный помощник
• Управление рисками
• Прогнозирование спроса

Конечный пользователь

• Автомобилестроение
• Розничная торговля
• Потребительские товары
• Здравоохранение и фармацевтика
• Производство
• Энергетика и коммунальные услуги

Регион

• Северная Америка
• Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
• Латинская Америка
• Ближний Восток и Африка

Методология исследования рынка