供應鏈市場中的人工智慧:當前分析與預測 (2024-2032)

應用重點(車隊管理、供應鏈規劃、倉儲管理、虛擬助理及其他);依最終用戶(汽車、零售、消費性包裝商品、食品飲料及其他);以及區域/國家

地理:

Global

上次更新:

Oct 2022

下載範例
供應鏈市場預測中的人工智慧

供應鏈市場規模與預測中的人工智慧


2023年,供應鏈市場的人工智慧價值約為71億美元,預計在預測期內(2024-2032年)將以約44.5%的穩健複合年增長率增長。供應鏈市場中人工智慧的增長,是由於對自動化、即時數據分析和提高營運效率的需求不斷增長所推動。


供應鏈市場分析中的人工智慧


供應鏈中的人工智慧正在幫助提供強大的優化能力,這些能力是更準確的產能規劃、提高生產力、高品質、更低的成本和更大的產出所必需的,同時也能促進更安全的工作條件。供應鏈中人工智慧的日益普及,可歸因於人工智慧的日益普及。例如,根據新聞研究,2020年全球人工智慧投資達到8.81億美元。 此外,人工智慧已應用於各種最終用途應用,使企業無需人工監督即可運作。 具備人工智慧的機械和設備可以透過獲取人類能力來成功運作。


供應鏈市場趨勢中的人工智慧


本節討論了我們研究專家確定的影響供應鏈細分市場中人工智慧的關鍵市場趨勢。


供應鏈規劃類別正在轉型產業


根據應用,市場分為車隊管理、供應鏈規劃、倉儲管理、虛擬助理等。 預計供應鏈規劃部門在預測期內將實現顯著的複合年增長率。 基於數據的決策的日益普及以及公司營運數量的增加需要適當的管理、排程和規劃來管理營運。 人工智慧有助於決策和優化產業的資源。


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Segment
供應鏈市場區隔中的人工智慧

預計北美將主導市場。


預計北美地區將主導人工智慧供應鏈市場。 供應鏈中人工智慧的日益普及,可歸因於政府為促進和部署人工智慧解決方案而採取的日益增長的舉措。 此外,美國和加拿大等國電子商務產業的發展,對人工智慧技術的投資不斷增加以提高生產力,對加強供應鏈管理的需求,以及即時庫存數據量的激增,都有助於該地區供應鏈產業中人工智慧技術市場的成長。


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Trends
供應鏈市場趨勢中的人工智慧

供應鏈產業概況中的人工智慧


供應鏈中的人工智慧具有競爭力,擁有眾多全球和國際市場參與者。 主要參與者正在採取不同的增長策略來加強其市場地位,例如夥伴關係、協議、合作、新產品發布、地域擴張以及合併和收購。 市場上的一些主要營運商包括IBM、Microsoft、Google LLC、Amazon.com Inc.、Intel Corporation、Nvidia Corporation、Oracle、SAMSUNG、Coupa Software Inc、SAP SE。 這些參與者已進行了幾次併購以及合作,以方便客戶使用高科技和創新產品/技術。


供應鏈市場新聞中的人工智慧



  • 例如,2023年,供應鏈管理公司Blue Yonder宣布,它已在其Luminate Cognitive Platform中推出了一款名為Blue Yonder Orchestrator的全新生成式人工智慧工具。


供應鏈市場報告覆蓋範圍中的人工智慧


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Report Coverage
供應鏈市場報告覆蓋範圍中的人工智慧

購買此報告的理由:



  • 該研究包括經過驗證的市場規模和預測分析,並經由驗證的關鍵產業專家提供。

  • 該報告快速回顧整體產業績效。

  • 該報告涵蓋了對傑出產業同行的深入分析,主要側重於關鍵業務財務、產品組合、擴張策略和近期發展。

  • 詳細檢查產業中盛行的驅動因素、限制、關鍵趨勢和機會。

  • 該研究全面涵蓋了跨不同細分市場的市場。

  • 深入分析產業的區域層級。


客製化選項:


可以根據需求或任何其他市場區隔進一步客製化供應鏈中的全球人工智慧。 除此之外,UMI了解您可能有自己的業務需求;因此,請隨時與我們聯繫以取得完全符合您需求的報告。


目錄

供應鏈市場分析中的人工智能研究方法 (2024-2032)


分析歷史市場、估算當前市場以及預測全球供應鏈市場中的人工智能的未來市場,是創建和分析全球主要地區供應鏈中人工智能採用情況的三個主要步驟。我們進行了詳盡的二級研究,以收集歷史市場數據並估算當前市場規模。其次,我們考慮了許多發現和假設來驗證這些見解。此外,我們還與全球供應鏈市場中人工智能價值鏈上的行業專家進行了廣泛的初級訪談。在通過初級訪談假設和驗證市場數據後,我們採用了自上而下/自下而上的方法來預測完整的市場規模。此後,我們採用市場細分和數據三角測量方法來估算和分析行業細分市場和子細分市場的市場規模。詳細方法如下說明:


歷史市場規模分析


步驟 1:深入研究二級來源:


我們進行了詳細的二級研究,以通過公司內部來源(如年度報告和財務報表、績效演示文稿、新聞稿等)以及外部來源(包括期刊、新聞和文章、政府出版物、競爭對手出版物、行業報告、第三方數據庫和其他可信出版物)來獲得供應鏈市場中人工智能的歷史市場規模。


步驟 2:市場細分:


在獲得供應鏈中人工智能的歷史市場規模後,我們進行了詳細的二級分析,以收集歷史市場見解,並分享主要地區不同細分市場和子細分市場的數據。報告中包含的主要細分市場包括組件、部署、安全類型和地區。此外,我們還進行了國家/地區層面的分析,以評估該地區測試模型的總體採用情況。


步驟 3:因素分析:


在獲得不同細分市場和子細分市場的歷史市場規模後,我們進行了詳細的因素分析,以估算供應鏈市場中人工智能的當前市場規模。此外,我們使用組件、部署、安全類型和供應鏈中人工智能區域等因變量和自變量進行了因素分析。我們對需求和供應方面的場景進行了徹底分析,考慮了全球供應鏈市場中人工智能領域的頂級合作夥伴關係、併購、業務擴張和產品發布。


當前市場規模估算與預測


當前市場規模:基於上述三個步驟的可行見解,我們得出了當前市場規模、全球供應鏈市場中人工智能的主要參與者以及各細分市場的市場份額。所有需要的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二級方法確定,並通過初級訪談進行了驗證。


估算與預測:對於市場估算和預測,我們為不同因素分配了權重,包括驅動因素和趨勢、制約因素以及利益相關者可獲得的機會。在分析了這些因素之後,我們應用了相關的預測技術,即自上而下/自下而上的方法,以得出全球主要市場中不同細分市場和子細分市場的 2032 年市場預測。用於估算市場規模的研究方法包括:



  • 該行業的市場規模,就收入(美元)和國內主要市場中供應鏈中人工智能的採用率而言

  • 市場細分和子細分的所有百分比份額、拆分和細分

  • 全球供應鏈中人工智能領域的主要參與者,就提供的產品而言。此外,這些參與者為在快速增長的市場中競爭而採用的增長策略


市場規模和份額驗證


初級研究:我們與主要意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談,包括主要地區的頂級管理人員(CXO/VP、銷售主管、營銷主管、運營主管、區域主管、國家/地區主管等)。然後總結初級研究結果,並進行統計分析以證明所述假設。來自初級研究的輸入與二級研究結果相結合,從而將信息轉化為可行的見解。


不同地區初級參與者的劃分


Artificial Intelligence in Supply Chain Market Graph
供應鏈市場中的人工智能圖

市場工程


我們採用了數據三角測量技術來完成整體市場估算,並得出全球供應鏈中人工智能的每個細分市場和子細分市場的精確統計數據。在研究了全球供應鏈市場中人工智能的組件、部署、安全類型和區域的各種參數和趨勢後,數據被分為幾個細分市場和子細分市場。


全球供應鏈市場中人工智能研究的主要目標


該研究精確指出了全球供應鏈市場中人工智能的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得戰略見解,將其判斷建立在研究中進行的定性和定量分析之上。當前和未來市場趨勢決定了區域層面市場的總體吸引力,為行業參與者提供了一個平台,可以利用未開發的市場從先行者優勢中獲益。研究的其他定量目標包括:



  • 分析供應鏈市場中人工智能的當前和預測市場規模,以價值(美元)計。此外,分析不同細分市場和子細分市場的當前和預測市場規模。

  • 研究中的細分市場包括組件、部署、安全類型和區域。

  • 定義和分析供應鏈中人工智能的監管框架

  • 分析涉及各種中介機構的價值鏈,以及分析行業的客戶和競爭對手行為。

  • 分析主要地區供應鏈市場中人工智能的當前和預測市場規模。

  • 報告中研究的主要國家/地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區

  • 供應鏈市場中人工智能的公司概況,以及市場參與者為在快速增長的市場中維持發展而採取的增長策略。

  • 對該行業進行深入的區域層面分析



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