供应链市场中的人工智能:当前分析与预测 (2024-2032)

重点关注应用(车队管理、供应链规划、仓库管理、虚拟助手等);按最终用户(汽车、零售、消费品、食品和饮料等);以及地区/国家

地理:

Global

上次更新:

Oct 2022

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供应链市场预测中的人工智能

供应链市场规模和预测中的人工智能


2023年,供应链市场中的人工智能价值约为71亿美元,预计在预测期内(2024-2032年)将以约44.5%的强劲复合年增长率增长。人工智能在供应链市场中的增长是由对自动化、实时数据分析和提高运营效率的需求不断增长所驱动的。


供应链市场分析中的人工智能


供应链中的人工智能正在帮助提供强大的优化能力,从而实现更准确的产能规划、提高生产力、高质量、更低的成本和更大的产量,同时还能营造更安全的工作条件。人工智能在供应链中日益普及,这可归因于人工智能的日益普及。例如,根据媒体研究,2020年全球人工智能投资达到8.81亿美元。此外,人工智能已应用于各种终端用途应用,使企业无需人工监督即可运营。支持人工智能的机器和设备可以通过获得人类能力来成功工作。


供应链市场趋势中的人工智能


本节讨论了我们的研究专家确定的影响供应链细分市场中人工智能的关键市场趋势。


供应链规划类别正在改变行业


根据应用,市场分为车队管理、供应链规划、仓库管理、虚拟助手和其他。预计供应链规划部门在预测期间将实现显着的复合年增长率。公司中基于数据的决策的日益普及以及运营数量的增加需要适当的管理、调度和规划来管理运营。人工智能有助于行业的决策和资源优化。


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Segment
供应链市场细分中的人工智能

预计北美将主导市场。


预计北美地区将在人工智能供应链市场中占据主导地位。人工智能在供应链中日益普及,这可归因于政府为推广和部署人工智能解决方案而采取的越来越多的举措。此外,包括美国和加拿大在内的国家/地区的电子商务行业的增长、对用于提高生产力的人工智能技术的投资增加、对加强供应链管理的需求以及实时库存数据量的激增,都有助于该地区供应链行业中人工智能技术市场的增长。


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Trends
供应链市场趋势中的人工智能

供应链行业概况中的人工智能


供应链中的人工智能具有竞争力,拥有多家全球和国际市场参与者。主要参与者正在采取不同的增长战略来增强其市场影响力,例如伙伴关系、协议、合作、新产品发布、地域扩张以及并购。市场上运营的主要参与者包括 IBM、微软、Google LLC、Amazon.com Inc.、英特尔公司、英伟达公司、Oracle、SAMSUNG、Coupa Software Inc、SAP SE。这些参与者已经进行了多次并购以及合作,以便利客户使用高科技和创新产品/技术。


供应链市场新闻中的人工智能



  • 例如,2023 年,供应链管理公司 Blue Yonder 宣布已在其 Luminate 认知平台内推出一种名为 Blue Yonder Orchestrator 的新型生成式人工智能工具。


供应链市场报告范围中的人工智能


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Report Coverage
供应链市场报告范围中的人工智能

购买本报告的理由:



  • 该研究包括经过验证的行业专家的市场规模和预测分析。

  • 该报告快速概述了整个行业的整体表现。

  • 该报告深入分析了杰出的行业同行,主要侧重于关键业务财务、产品组合、扩张战略和最新发展。

  • 详细研究了行业中普遍存在的驱动因素、限制因素、关键趋势和机遇。

  • 该研究全面涵盖了跨不同细分市场的市场。

  • 深入分析该行业的区域层面。


自定义选项:


全球供应链中的人工智能可以根据要求或任何其他细分市场进一步定制。除此之外,UMI 明白您可能有自己的业务需求;因此,请随时与我们联系以获取完全满足您要求的报告。


目录

供应链人工智能市场分析的研究方法(2024-2032)


分析历史市场、估计当前市场以及预测全球供应链人工智能市场的未来市场,是创建和分析全球主要地区供应链人工智能采用情况的三个主要步骤。 进行了详尽的二手研究,以收集历史市场数据并估计当前的市场规模。 其次,考虑了许多发现和假设来验证这些见解。 此外,还对全球供应链人工智能市场的价值链中的行业专家进行了详尽的初步访谈。 在通过初步访谈对市场数据进行假设和验证后,我们采用自上而下/自下而上的方法来预测完整的市场规模。 此后,采用了市场细分和数据三角测量方法来估计和分析行业细分市场和子细分市场的市场规模。 详细的方法如下:


历史市场规模分析


步骤1:深入研究二手资料来源:


进行了详细的二手研究,通过公司内部来源(如年度报告和财务报表、业绩演示、新闻稿等)以及外部来源(包括期刊、新闻和文章、政府出版物、竞争对手出版物、行业报告、第三方数据库和其他可靠出版物),获取供应链人工智能市场的历史市场规模。


步骤2:市场细分:


在获得供应链人工智能的历史市场规模后,我们进行了详细的二手分析,以收集主要地区不同细分市场和子细分市场的历史市场洞察和份额。 报告中包括主要细分市场,例如组件、部署、安全类型和地区。 进行了进一步的国家级分析,以评估在该地区测试模型的整体采用情况。


步骤3:因素分析:


在获得不同细分市场和子细分市场的历史市场规模后,我们进行了详细的因素分析,以估计供应链人工智能市场的当前市场规模。 此外,我们使用因变量和自变量(如组件、部署、安全类型和供应链人工智能区域)进行了因素分析。 对需求和供应方情景进行了全面分析,考虑了全球供应链人工智能市场领域中的顶级合作伙伴关系、并购、业务扩张和产品发布。


当前市场规模估算与预测


当前市场规模估算:基于上述三个步骤的可操作见解,我们得出了当前的市场规模、全球供应链人工智能市场的关键参与者以及细分市场的市场份额。 所有必需的百分比份额拆分和市场细分均使用上述二手方法确定,并通过初步访谈进行了验证。


估算与预测:对于市场估算和预测,将权重分配给不同的因素,包括驱动因素和趋势、限制因素以及利益相关者可用的机会。 在分析了这些因素之后,应用了相关的预测技术,即自上而下/自下而上的方法,以得出2032年全球主要市场不同细分市场和子细分市场的市场预测。 用于估计市场规模的研究方法包括:



  • 行业的市场规模,以收入(美元)和供应链人工智能在全球主要市场的采用率衡量

  • 市场细分和子细分市场的所有百分比份额、拆分和细分

  • 全球供应链人工智能市场中的主要参与者,提供产品方面。 此外,这些参与者为在快速增长的市场中竞争而采取的增长战略


市场规模和份额验证


主要研究:与主要地区的关键意见领袖 (KOL) 进行了深入访谈,包括高层管理人员(CXO/副总裁、销售主管、市场营销主管、运营主管、区域主管、国家主管等)。然后总结主要研究结果,并进行统计分析以证明既定假设。将主要研究的输入与次要发现相结合,从而将信息转化为可操作的见解。


不同地区主要参与者的分布


供应链人工智能市场图表
供应链人工智能市场图表

市场工程


采用数据三角测量技术来完成整体市场估算,并得出全球供应链人工智能的每个细分市场和子细分市场的精确统计数字。在研究了全球供应链人工智能市场的组成部分、部署、安全类型和各个地区的各种参数和趋势后,将数据拆分为几个细分市场和子细分市场。


全球供应链人工智能市场研究的主要目标


研究确定了全球供应链人工智能的当前和未来市场趋势。投资者可以获得战略见解,以根据研究中进行的定性和定量分析来决定投资。当前和未来的市场趋势决定了市场在区域层面的整体吸引力,为行业参与者提供了一个平台,以利用未开发的市场,从而受益于先发优势。研究的其他定量目标包括:



  • 按价值 (USD) 分析供应链人工智能市场的当前和预测市场规模。此外,分析不同细分市场和子细分市场的当前和预测市场规模。

  • 研究中的细分市场包括组件、部署、安全类型和区域等领域。

  • 定义和分析供应链中人工智能的监管框架

  • 分析涉及各种中间商的价值链,以及分析行业的客户和竞争对手行为。

  • 分析主要区域供应链人工智能市场的当前和预测市场规模。

  • 报告中研究的地区主要国家包括亚太地区、欧洲、北美和世界其他地区

  • 供应链人工智能市场的公司概况以及市场参与者为在快速增长的市场中生存而采取的增长战略。

  • 对行业进行深入的区域层面分析



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