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Schwerpunkt auf Anwendungen (Flottenmanagement, Supply Chain Planning, Warehouse Management, Virtueller Assistent und andere); Nach Endnutzer (Automobil, Einzelhandel, Konsumgüter, Lebensmittel und Getränke und andere); und Region/Land
Der Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette wurde 2023 auf etwa 7,1 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich mit einer robusten CAGR von rund 44,5 % im Prognosezeitraum (2024-2032) wachsen. Das Wachstum des KI-Marktes in der Lieferkette wird durch die steigende Nachfrage nach Automatisierung, Echtzeit-Datenanalyse und verbesserter betrieblicher Effizienz getrieben.
KI in Lieferketten trägt dazu bei, die leistungsstarken Optimierungsmöglichkeiten bereitzustellen, die für eine genauere Kapazitätsplanung, verbesserte Produktivität, hohe Qualität, niedrigere Kosten und einen höheren Output erforderlich sind, und gleichzeitig sicherere Arbeitsbedingungen zu fördern. Die wachsende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette ist auf die wachsende Akzeptanz von KI zurückzuführen. So erreichten beispielsweise die KI-Investitionen 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 arbeiten. KI-gestützte Maschinen und Geräte können erfolgreich arbeiten, indem sie menschliche Fähigkeiten erwerben.
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Markttrends erörtert, die die Segmente der künstlichen Intelligenz in der Lieferkette beeinflussen, wie von unseren Forschungsexperten ermittelt.
Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Flottenmanagement, Supply Chain Planning, Warehouse Management, virtueller Assistent und andere unterteilt. Das Supply Chain Planning Segment wird voraussichtlich während der Prognose eine signifikante CAGR erzielen. Die wachsende Akzeptanz datenbasierter Entscheidungsfindung und die zunehmende Anzahl von Operationen in einem Unternehmen erfordern eine ordnungsgemäße Verwaltung, Planung und Planung, um die Operationen zu verwalten. KI hilft bei der Entscheidungsfindung und Optimierung der Ressourcen der Branche.
Die Region Nordamerika wird voraussichtlich den Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette dominieren. Die wachsende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette ist auf wachsende staatliche Initiativen 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, wachsende Investitionen in KI-Technologie zur Produktivitätssteigerung, die Notwendigkeit zur Verbesserung des Lieferkettenmanagements und ein Anstieg des Volumens von Echtzeit-Bestandsdaten zum Wachstum des KI-Technologiemarktes in der Lieferkettenindustrie in dieser Region bei.
Künstliche Intelligenz in der Lieferkette ist wettbewerbsintensiv, mit mehreren globalen und internationalen Marktteilnehmern. Die wichtigsten Akteure verfolgen verschiedene Wachstumsstrategien, um ihre Marktpräsenz zu erhöhen, wie z. B. Partnerschaften, Vereinbarungen, Kooperationen, Produkteinführungen, geografische Expansionen sowie Fusionen und Übernahmen. Einige der wichtigsten Akteure auf dem Markt sind IBM, Microsoft, Google LLC, Amazon.com Inc., Intel Corporation, Nvidia Corporation, Oracle, SAMSUNG, Coupa Software Inc, SAP SE. Mehrere Fusionen und Übernahmen sowie Partnerschaften wurden von diesen Akteuren durchgeführt, um Kunden mit High-Tech- und innovativen Produkten/Technologien zu unterstützen.
Die globale künstliche Intelligenz in der Lieferkette kann weiter an die Anforderungen oder ein anderes Marktsegment angepasst werden. Darüber hinaus versteht UMI, dass Sie möglicherweise Ihre eigenen Geschäftsanforderungen haben; Zögern Sie daher nicht, sich mit uns in Verbindung zu setzen, um einen Bericht zu erhalten, der Ihren Anforderungen voll und ganz 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 Hauptschritte, die unternommen wurden, um die Einführung von künstlicher Intelligenz in der Lieferkette in den wichtigsten Regionen weltweit zu erstellen und zu analysieren. Um die historischen Marktzahlen zu sammeln und die aktuelle Marktgröße zu schätzen, wurde eine umfassende Sekundärforschung durchgeführt. Zweitens wurden zahlreiche Erkenntnisse und Annahmen berücksichtigt, um diese Erkenntnisse zu validieren. Darüber hinaus wurden umfassende Primärinterviews mit Branchenexperten aus der gesamten Wertschöpfungskette des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette durchgeführt. Nach der Annahme und Validierung der Marktzahlen durch Primärinterviews wandten wir einen Top-Down/Bottom-Up-Ansatz an, um die gesamte Marktgröße zu prognostizieren. Danach wurden Methoden der Marktaufschlüsselung und der Datentriangulation angewendet, um die Marktgröße der Segmente und Untersegmente der Branche zu schätzen und zu analysieren. Die detaillierte Methodik wird im Folgenden erläutert:
Analyse der historischen Marktgröße
Schritt 1: Detaillierte Untersuchung von Sekundärquellen:
Eine detaillierte Sekundärstudie wurde durchgeführt, um die historische Marktgröße des Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette über interne Unternehmensquellen wie Jahresberichte und Finanzberichte, Präsentationen, Pressemitteilungen usw. sowie externe Quellen wie Zeitschriften, Nachrichten und Artikel, Regierungsveröffentlichungen, Wettbewerberpublikationen, Branchenberichte, Datenbanken von Drittanbietern und andere glaubwürdige Veröffentlichungen zu erhalten.
Schritt 2: Marktsegmentierung:
Nachdem wir die historische Marktgröße der künstlichen Intelligenz in der Lieferkette ermittelt hatten, führten wir eine detaillierte Sekundäranalyse durch, um historische Markteinblicke und -anteile für verschiedene Segmente und Untersegmente für die wichtigsten Regionen zu sammeln. In dem Bericht sind wichtige Segmente enthalten, wie z. B. Komponente, Einsatz, Sicherheitstyp und Region. Weiterhin wurden länderspezifische Analysen durchgeführt, um die Gesamtakzeptanz von Testmodellen in dieser Region zu bewerten.
Schritt 3: Faktorenanalyse:
Nachdem wir die historische Marktgröße verschiedener Segmente und Untersegmente ermittelt 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, Einsatz, Sicherheitstyp und Regionen für künstliche Intelligenz in der Lieferkette durch. Es wurde eine gründliche Analyse der Angebots- und Nachfrageszenarien durchgeführt, unter Berücksichtigung der wichtigsten Partnerschaften, Fusionen und Übernahmen, Geschäftserweiterungen und Produkteinführungen im Marktsektor für künstliche Intelligenz in der Lieferkette auf der ganzen Welt.
Schätzung und Prognose der aktuellen Marktgröße
Aktuelle Marktgrößenbestimmung:Basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen aus den obigen drei Schritten kamen wir zur aktuellen Marktgröße, den wichtigsten Akteuren auf dem globalen Markt für künstliche Intelligenz in der Lieferkette und den Marktanteilen der Segmente. Alle erforderlichen prozentualen Anteile und Marktaufschlüsselungen wurden unter Verwendung des oben genannten Sekundäransatzes ermittelt und durch Primärinterviews verifiziert.
Schätzung & Prognose:Für die Marktschätzung und -prognose wurden verschiedene Faktoren gewichtet, darunter Treiber und Trends, Einschränkungen und Chancen für die Stakeholder. 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 zur Schätzung der Marktgröße umfasst:
Marktgrößen- und Anteilvalidierung
Primärforschung:Tiefeninterviews wurden mit den Key Opinion Leaders (KOLs) durchgeführt, darunter Top Level Executives (CXO/VPs, Sales Head, Marketing Head, Operational Head, Regional Head, Country Head usw.) in den wichtigsten Regionen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden zusammengefasst und eine statistische Analyse durchgeführt, um die aufgestellte Hypothese zu beweisen. Die Ergebnisse der Primärforschung wurden mit den Sekundärfunden konsolidiert, wodurch Informationen in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt wurden.
Aufteilung der primären Teilnehmer in verschiedenen Regionen
Markttechnik
Die Datentriangulationstechnik wurde eingesetzt, um die gesamte Marktschätzung abzuschließen und präzise statistische Zahlen für jedes Segment und Untersegment der globalen künstlichen Intelligenz in der Lieferkette zu erhalten. Die Daten wurden in verschiedene Segmente und Untersegmente aufgeteilt, nachdem verschiedene Parameter und Trends in den Bereichen Komponente, Bereitstellung, Sicherheitstyp und Regionen des globalen Marktes für künstliche Intelligenz in der Lieferkette untersucht wurden.
Die aktuellen und zukünftigen Markttrends der globalen künstlichen Intelligenz in der Lieferkette wurden in der Studie ermittelt. Investoren können strategische Erkenntnisse gewinnen, um ihre Investitionsentscheidungen auf der in der Studie durchgeführten qualitativen und quantitativen Analyse zu basieren. Aktuelle und zukünftige Markttrends bestimmten die allgemeine Attraktivität des Marktes auf regionaler Ebene und boten den industriellen Teilnehmern eine Plattform, um den unerschlossenen Markt zu nutzen und von einem First-Mover-Vorteil zu profitieren. Weitere quantitative Ziele der Studien umfassen:
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