供應鏈人工智慧市場:當前分析與預測 (2024-2032)

側重於應用(車隊管理、供應鏈規劃、倉庫管理、虛擬助手等);按最終用戶(汽車、零售、消費性包裝商品、食品和飲料等);以及地區/國家

地理:

Global

上次更新:

Oct 2022

供應鏈人工智慧市場預測

供應鏈人工智慧市場規模與預測


2023 年供應鏈人工智慧市場價值約為 71 億美元,預計在預測期(2024-2032 年)內將以約 44.5% 的強勁複合年增長率增長。 供應鏈人工智慧市場的增長是由對自動化、實時數據分析和增強運營效率日益增長的需求所驅動的。


供應鏈人工智慧市場分析


人工智慧在供應鏈中正幫助提供更精確的容量規劃、提高生產力、高質量、降低成本和更大產出的強大優化能力,同時促進更安全的工作條件。 人工智慧在供應鏈中日益普及,這可歸因於人工智慧的日益普及。 例如,根據新聞研究,人工智慧投資在 2020 年全球達到 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。 支援人工智慧的機械和設備可以通過獲取人類能力而成功運作。


供應鏈人工智慧市場趨勢


本節討論了我們的研究專家所確定的影響供應鏈人工智慧細分市場的關鍵市場趨勢。


供應鏈規劃類別正在改變行業


根據應用,市場細分為車隊管理、供應鏈規劃、倉庫管理、虛擬助手等。 供應鏈規劃細分市場預計在預測期內將實現顯著的複合年增長率。 越來越多地採用基於數據的決策以及公司運營數量的增加,都需要適當的管理、調度和規劃來管理運營。 人工智慧有助於行業資源的決策和優化。


供應鏈人工智慧市場細分
供應鏈人工智慧市場細分

預計北美將佔據市場主導地位。


預計北美地區將在人工智慧供應鏈市場中佔據主導地位。 人工智慧在供應鏈中的日益普及可歸因於政府在推廣和部署人工智慧解決方案方面的倡議不斷增加。 此外,包括美國和加拿大在內的國家/地區的電子商務部門的增長、對提高生產力的 AI 技術的投資不斷增加、對增強供應鏈管理的需求以及實時庫存數據量的激增,都在促進該地區供應鏈行業的人工智慧技術市場的增長。


供應鏈人工智慧市場趨勢
供應鏈人工智慧市場趨勢

供應鏈人工智慧產業概覽


供應鏈中的人工智慧具有競爭力,有多個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增強其市場地位,例如合作夥伴關係、協議、合作、新產品發布、地域擴張和合併與收購。 市場上的一些主要參與者包括 IBM、Microsoft、Google LLC、Amazon.com Inc.、Intel Corporation、Nvidia Corporation、Oracle、SAMSUNG、Coupa Software Inc 和 SAP SE。 這些參與者已經進行了數次合併和收購以及合作,以便為客戶提供高科技和創新產品/技術。


供應鏈人工智慧市場新聞



  • 例如,2023 年,供應鏈管理公司 Blue Yonder 宣布在其 Luminate Cognitive Platform 中推出一款名為 Blue Yonder Orchestrator 的新生成式 AI 工具。


供應鏈人工智慧市場報告範圍


供應鏈人工智慧市場報告範圍
供應鏈人工智慧市場報告範圍

購買本報告的原因:



  • 該研究包括由經過驗證的關鍵行業專家驗證的市場規模和預測分析。

  • 該報告快速概述了整個行業的表現。

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

  • 對行業中普遍存在的驅動因素、限制因素、關鍵趨勢和機遇的詳細考察。

  • 該研究全面涵蓋了不同細分市場的市場。

  • 對行業的深度區域級分析。


自定義選項:


全球供應鏈人工智慧可以根據要求或任何其他細分市場進一步定制。 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獲取完全符合您要求的報告。


目錄

供應鏈人工智慧市場分析(2024-2032)的研究方法


分析歷史市場,估計當前市場,並預測全球供應鏈人工智慧市場的未來市場是創建和分析全球主要地區供應鏈人工智慧採用的三個主要步驟。 進行了詳盡的二次研究,以收集歷史市場數據並估計當前市場規模。 其次,考慮了許多發現和假設以驗證這些見解。 此外,還與全球供應鏈人工智慧市場價值鏈中的行業專家進行了詳盡的一級訪談。 在通過一級訪談對市場數據進行假設和驗證後,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,採用市場細分和數據三角測量方法來估計和分析行業細分市場的市場規模。 詳細的方法如下所示:


歷史市場規模分析


第 1 步:深入研究二手資料來源:


進行了一項詳細的二次研究,以通過公司內部來源(例如年度報告和財務報表、業績演示文稿、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靠的出版物)獲得供應鏈人工智慧市場的歷史市場規模。


第 2 步:市場細分:


在獲得供應鏈人工智慧的歷史市場規模後,我們進行了詳細的二次分析,以收集主要地區不同細分市場和子細分市場的歷史市場洞察和份額。 報告中包括主要細分市場,例如組件、部署、安全類型和地區。 此外,還進行了國家級分析,以評估該地區測試模型的整體採用情況。


第 3 步: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,以估計供應鏈人工智慧市場的當前市場規模。 此外,我們使用因變量和自變量(例如組件、部署、安全類型和供應鏈人工智慧區域)進行了因素分析。 考慮到全球供應鏈人工智慧市場領域的頂級合作夥伴關係、合併和收購、業務擴張以及產品發布,對供需情況進行了徹底分析。


當前市場規模估計與預測


當前市場規模測算:根據以上三個步驟的可操作見解,我們得出了當前市場規模、全球供應鏈人工智慧市場中的主要參與者以及細分市場的市場份額。 所有必需的百分比份額拆分和市場細分均使用上述二次方法確定,並通過一級訪談進行驗證。


估計與預測:對於市場估計和預測,為不同因素分配了權重,包括驅動因素和趨勢、限制因素以及利益相關者可用的機會。 在分析了這些因素後,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 2032 年全球主要市場不同細分市場和子細分市場的市場預測。 估計市場規模的研究方法包括:



  • 就收入(美元)而言的行業市場規模,以及供應鏈人工智慧在主要國內市場中的採用率

  • 所有市場細分和子細分市場的百分比份額、拆分和細分

  • 全球供應鏈人工智慧領域的主要參與者提供的產品。 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


市場規模與份額驗證


主要研究:與主要地區的關鍵意見領袖 (KOL) 進行了深入訪談,包括高階主管 (CXO/VP、銷售主管、行銷主管、營運主管、區域主管、國家主管等)。然後,匯總主要研究結果,並進行統計分析以證明提出的假設。將主要研究的輸入與次要研究結果合併,從而將資訊轉化為可操作的見解。


不同地區主要參與者的分佈


供應鏈人工智慧市場圖
供應鏈人工智慧市場圖

市場工程


採用資料三角測量技術來完成整體市場估計,並得出全球供應鏈人工智慧的每個細分市場和子細分市場的精確統計數字。在研究了全球供應鏈人工智慧市場的元件、部署、安全類型和地區的各種參數和趨勢後,將資料劃分為幾個細分市場和子細分市場。


全球供應鏈人工智慧市場研究的主要目標


研究中 pinpoint 了全球供應鏈人工智慧的當前和未來市場趨勢。投資者可以獲得策略性見解,以根據研究中進行的質化和量化分析來決定其投資。當前和未來的市場趨勢決定了市場在區域層面的整體吸引力,為產業參與者提供了一個平台,以利用未開發的市場,從先行者的優勢中獲益。研究的其他量化目標包括:



  • 按價值(美元)分析供應鏈人工智慧市場的當前和預測市場規模。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元件、部署、安全類型和地區。

  • 定義和分析供應鏈人工智慧的監管框架

  • 分析涉及各種中介機構的價值鏈,以及分析產業的客戶和競爭對手的行為。

  • 分析主要地區供應鏈人工智慧市場的當前和預測市場規模。

  • 報告中研究的主要國家和地區包括亞太地區、歐洲、北美和世界其他地區

  • 供應鏈人工智慧市場的公司概況以及市場參與者為在快速成長的市場中保持競爭力而採用的成長策略。

  • 深入分析產業的區域層級



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