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Schwerpunkt auf Anwendung (Flottenmanagement, Lieferkettenplanung, Lagerverwaltung, Virtueller Assistent und Andere); Nach Endverbraucher (Automobil, Einzelhandel, Konsumgüter, Lebensmittel und Getränke und Andere); und Region/Land

Der Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette wurde im Jahr 2023 auf etwa 7,1 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum (2024-2032) mit einer robusten CAGR von etwa 44,5 % wachsen. Das Wachstum des KI-Marktes in der Lieferkette wird durch die steigende Nachfrage nach Automatisierung, Echtzeit-Datenanalysen und verbesserter betrieblicher Effizienz angetrieben.
KI in Lieferketten trägt dazu bei, die leistungsstarken Optimierungsfunktionen bereitzustellen, die für eine genauere Kapazitätsplanung, verbesserte Produktivität, hohe Qualität, niedrigere Kosten und einen höheren Output erforderlich sind, und fördert gleichzeitig sicherere Arbeitsbedingungen. Die wachsende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette ist auf die wachsende Akzeptanz von KI zurückzuführen. So erreichten beispielsweise die KI-Investitionen laut einer Pressemitteilung im Jahr 2020 weltweit 881 Millionen USD. Darüber hinaus wurde KI in einer Vielzahl von Endanwendungen eingesetzt, die es Unternehmen ermöglichen, ohne menschliche Aufsicht zu funktionieren. KI-gestützte Maschinen und Geräte können erfolgreich arbeiten, indem sie menschliche Fähigkeiten erwerben.
Dieser Abschnitt erörtert die wichtigsten Markttrends, die die Segmente der künstlichen Intelligenz in der Lieferkette beeinflussen, wie sie von unseren Forschungsexperten identifiziert wurden.
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Flottenmanagement, Supply Chain Planning, Warehouse Management, virtueller Assistent und andere unterteilt. Es wird erwartet, dass das Segment Supply Chain Planning im Prognosezeitraum eine signifikante CAGR erzielen wird. Die zunehmende Akzeptanz datengestützter Entscheidungsfindung und die steigende Anzahl von Vorgängen in einem Unternehmen erfordern ein angemessenes Management, eine angemessene Planung und Disposition, um die Abläufe zu steuern. KI hilft bei der Entscheidungsfindung und Optimierung der Ressourcen der Branche.

Es wird erwartet, dass die nordamerikanische Region den Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette dominiert. Die wachsende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette ist auf die wachsenden Regierungsinitiativen zur Förderung und zum Einsatz von KI-Lösungen zurückzuführen. Darüber hinaus tragen das Wachstum des E-Commerce-Sektors in Ländern wie den USA und Kanada, die wachsenden Investitionen in KI-Technologien zur Steigerung der Produktivität, die Notwendigkeit zur Verbesserung des Supply Chain Managements und der Anstieg des Volumens von Echtzeit-Bestandsdaten zum Wachstum des Marktes für KI-Technologien in der Supply-Chain-Industrie in dieser Region bei.

Künstliche Intelligenz in der Lieferkette ist wettbewerbsfähig und es gibt mehrere globale und internationale Marktteilnehmer. Die wichtigsten Akteure verfolgen unterschiedliche Wachstumsstrategien, um ihre Marktpräsenz zu verbessern, wie z. B. Partnerschaften, Vereinbarungen, Kooperationen, neue Produkteinführungen, geografische Expansionen sowie Fusionen und Übernahmen. Einige der wichtigsten Akteure, die auf dem Markt tätig sind, sind IBM, Microsoft, Google LLC, Amazon.com Inc., Intel Corporation, Nvidia Corporation, Oracle, SAMSUNG, Coupa Software Inc, SAP SE. Mehrere M&As sowie Partnerschaften wurden von diesen Akteuren eingegangen, um Kunden mit Hightech- und innovativen Produkten/Technologien zu unterstützen.

Die globale künstliche Intelligenz in der Lieferkette kann je nach Anforderung oder einem anderen Marktsegment weiter angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen geschäftlichen Anforderungen haben. Nehmen Sie daher Kontakt mit uns auf, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen vollständig entspricht.
Die Analyse des historischen Marktes, die Schätzung des aktuellen Marktes und die Prognose des zukünftigen Marktes des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette waren die drei wichtigsten Schritte, die unternommen wurden, um die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette in wichtigen Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Umfassende Sekundärforschung wurde durchgeführt, um die historischen Marktzahlen zu erfassen und die aktuelle Marktgröße zu schätzen. Zweitens wurden zahlreiche Erkenntnisse und Annahmen berücksichtigt, um diese Einsichten zu validieren. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten entlang der Wertschöpfungskette des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette geführt. Nach der Annahme und Validierung der Marktzahlen durch Primärinterviews haben wir einen Top-Down/Bottom-Up-Ansatz verwendet, um die vollständige Marktgröße zu prognostizieren. Danach wurden Methoden der Marktaufteilung und Datentriangulation angewendet, um die Marktgröße von Segmenten und Untersegmenten der Branche zu schätzen und zu analysieren. Die detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Analyse der historischen Marktgröße
Schritt 1: Eingehende Untersuchung von Sekundärquellen:
Es wurde eine detaillierte Sekundärstudie durchgeführt, um die historische Marktgröße des Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette aus unternehmensinternen Quellen wie Jahresberichten und Finanzberichten, Performance-Präsentationen, Pressemitteilungen usw. sowie aus externen Quellen wie Zeitschriften, Nachrichten und Artikeln, Regierungsveröffentlichungen, Wettbewerberveröffentlichungen, Branchenberichten, Datenbanken von Drittanbietern und anderen glaubwürdigen Veröffentlichungen zu erhalten.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette erhalten hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke und -anteile für verschiedene Segmente und Untersegmente in wichtigen Regionen zu sammeln. Wichtige Segmente sind im Bericht enthalten, wie z. B. Komponente, Bereitstellung, Sicherheitstyp und Region. Darüber hinaus wurden Analysen auf Länderebene durchgeführt, um die allgemeine Akzeptanz von Testmodellen in dieser Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente erfasst hatten, führten wir eine detaillierte Faktorenanalyse durch, um die aktuelle Marktgröße des Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette zu schätzen. Darüber hinaus führten wir eine Faktorenanalyse mit abhängigen und unabhängigen Variablen wie Komponente, Bereitstellung, Sicherheitstyp und Regionen für künstliche Intelligenz in der Lieferkette durch. Es wurde eine gründliche Analyse der Nachfrage- und Angebotsseitenszenarien unter Berücksichtigung von Top-Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftsausweitungen und Produkteinführungen im Bereich künstliche Intelligenz in der Lieferkette auf der ganzen Welt durchgeführt.
Schätzung und Prognose der aktuellen Marktgröße
Aktuelle Marktgrößenbestimmung: Basierend auf den verwertbaren Erkenntnissen aus den obigen drei Schritten haben wir die aktuelle Marktgröße, die wichtigsten Akteure auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette und die Marktanteile der Segmente ermittelt. Alle erforderlichen prozentualen Anteile und Marktunterteilungen wurden mithilfe des oben genannten sekundären Ansatzes ermittelt und durch Primärinterviews verifiziert.
Schätzung und Prognose: Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedenen Faktoren Gewichte zugewiesen, darunter Treiber und Trends, Einschränkungen und Chancen, die den Stakeholdern zur Verfügung stehen. Nach der Analyse dieser Faktoren wurden relevante Prognosetechniken, d. h. der Top-Down/Bottom-Up-Ansatz, angewendet, um die Marktprognose für 2032 für verschiedene Segmente und Untersegmente in den wichtigsten Märkten weltweit zu erstellen. Die Forschungsmethodik, die zur Schätzung der Marktgröße angewendet wird, umfasst:
Validierung der Marktgröße und des Marktanteils
Primärforschung: Es wurden ausführliche Interviews mit den wichtigsten Meinungsführern (Key Opinion Leaders, KOLs) geführt, darunter Führungskräfte der obersten Ebene (CXO/VPs, Vertriebsleiter, Marketingleiter, Betriebsleiter, Regionalleiter, Länderchef usw.) in den wichtigsten Regionen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden dann zusammengefasst und eine statistische Analyse durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu beweisen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden mit den sekundären Erkenntnissen zusammengeführt, wodurch Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Aufteilung der primären Teilnehmer in verschiedene Regionen

Markt-Engineering
Die Datentriangulationstechnik wurde verwendet, um die Gesamtmarktschätzung abzuschließen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment der globalen künstlichen Intelligenz in der Lieferkette zu erhalten. Die Daten wurden in mehrere Segmente und Untersegmente aufgeteilt, nachdem verschiedene Parameter und Trends in der Komponente, der Bereitstellung, dem Sicherheitstyp und den Regionen des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette untersucht worden waren.
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends der globalen künstlichen Intelligenz in der Lieferkette wurden in der Studie genau bestimmt. Investoren können strategische Einblicke gewinnen, um ihre Entscheidungen für Investitionen auf der Grundlage der in der Studie durchgeführten qualitativen und quantitativen Analyse zu treffen. Aktuelle und zukünftige Markttrends bestimmten die Gesamtattraktivität des Marktes auf regionaler Ebene und boten dem Industrieteilnehmer eine Plattform, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien sind:
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