报告概述

全球供应链人工智能市场规模预计将从 2023 年的45 亿美元增至 2033 年的1576 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 42.7% 的速度增长2024 年至 2033 年。

人工智能 (AI) 正在通过提高从采购到客户交付的各个流程的效率、准确性和成本效益来改变供应链行业。机器学习、预测分析和自动化等人工智能技术正在集成到供应链管理中，以优化库存水平、改进需求预测并简化物流。这些技术帮助企业预测市场需求、管理风险并根据实时数据分析做出明智的决策。

在自动化需求不断增长的推动下，供应链中的人工智能市场正在快速增长。从制造到零售等行业的复杂数据分析能力。企业正在投资人工智能解决方案，以通过提高供应链可视性和运营效率来获得竞争优势。这一市场扩张得到了人工智能技术进步和数据可用性的不断提高的支持，两者共同促进了更有效的供应链解决方案。

供应链市场人工智能的主要参与者正在开发针对特定供应链挑战的复杂人工智能解决方案。这些解决方案与现有系统集成，并利用来自各种来源的数据，包括传感器、物联网设备和企业系统。该市场的特点是由技术提供商、系统集成商和咨询公司组成的多元化生态系统，他们共同努力利用人工智能的力量来改变供应链运营。

根据凯捷的一项研究，68%的供应链组织已经采用人工智能泰德人工智能支持的可追溯性和可见性解决方案。该技术显着提高了整个供应链的透明度，显着提高了22%效率。在2023年，大​​约70%的制造商采用了人工智能驱动的预测性维护技术，事实证明这些技术非常有效。

此外，75%的供应链专业人员在2023年使用了人工智能驱动的数据分析。这些工具有助于发现隐藏的见解，从而做出更明智、数据驱动的决策。这种技术的战略采用对于加强供应链管理、帮助组织更有效地处理复杂性和提高效率至关重要。

此外，82% 的供应链组织已经实施了人工智能驱动的质量控制和检查系统，实现了产品显着减少18%结构缺陷。人工智能驱动的供应链规划和优化解决方案的影响是巨大的。

早期采用者报告称，物流成本降低了 15%，库存水平显着降低了35%。此外，这些公司的服务水平提高了 65%，令人印象深刻，明显优于行动缓慢的竞争对手。这些进步突显了人工智能在简化供应链运营和提高整体业务绩效方面的变革性作用

关键要点

• 预计到 2033 年底，全球人工智能在供应链市场中的规模将达到1576 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 高达 42.7%预计 2024 年至 2033 年期间。
• 软件组件：2023 年占据市场主导地位，占据超过 64.8% 份额。一个智能驱动的软件解决方案在将人工智能融入供应链运营、自动化复杂流程以及增强数据分析方面发挥着至关重要的作用。
• 机器学习技术：到 2023 年将占据市场份额超过 44%。其多功能性和效率显着提高供应链管理的精度和速度，特别是在需求预测和库存管理等领域。
• 需求预测： 2023 年引领市场，占据超过 35.3% 的份额。人工智能驱动的需求预测提高了预测的准确性，优化库存水平并降低成本。它还提高了对市场变化的响应能力，为企业提供竞争优势。
• 零售业：2023 年占据市场主导地位，份额超过 24.1%。零售商广泛采用人工智能技术来简化运营、优化库存水平，并通过个性化营销改善客户体验。
• 北美：在 2023 年占据市场主导地位，拥有超过 37.9% 的份额。先进技术的快速采用、对人工智能研发的大量投资以及对提高供应链透明度的高度重视，奠定了其领先地位。

组件分析

2023年，软件细分市场在供应链市场的人工智能中占据主导地位，占据了64.8%份额。该细分市场的领先地位可归因于软件解决方案在将人工智能融入供应链运营方面发挥的重要作用。

人工智能驱动的软件可帮助企业实现复杂流程自动化、增强数据分析并提高决策准确性，这对于优化供应链效率和减少运营成本至关重要合理成本。人工智能软件解决方案越来越多地应用于库存管理、需求预测、路线优化和货运经纪等任务，所有这些都有助于简化供应链运营。

例如，人工智能驱动的预测分析工具有助于根据历史数据和市场趋势预测产品需求，从而使企业能够相应地调整生产计划和库存水平。此外，机器学习算法的不断进步和基于云的人工智能解决方案的可用性不断提高，进一步推动了软件领域的增长。

这些技术改进增强了人工智能解决方案的可扩展性和可访问性，使其对从初创公司到大型企业的更广泛的企业更具吸引力。基于云的人工智能解决方案的部署还减少了对硬件的大量前期投资的需求，特别是对于希望在无需大量资本支出的情况下实施人工智能的公司来说非常有吸引力。

技术分析

2023 年，机器学习细分市场在供应链市场的人工智能中占据主导地位，占据了超过44%的份额。这种领先地位主要源于机器学习 (ML) 技术为供应链管理带来的多功能性和效率。

机器学习可以实现供应链内各种决策流程的自动化，与传统方法相比，显着提高精度和速度。它分析大型数据集并生成可行见解的能力对于管理复杂的物流运营、预测和库存管理特别有价值。

机器学习在需求预测等领域的影响深远，它可以分析历史销售数据以预测未来的需求趋势精度高。此功能使公司能够优化其库存水平，从而降低与库存过多或库存不足相关的成本。此外，机器学习算法有助于运输和交付的路线优化，从而最大限度地减少延误并降低燃料消耗，从而节省成本和环境效益。

此外，机器学习技术在供应链应用中的持续开发和集成得到了主要科技公司增加投资的支持。这些投资不仅增强了现有机器学习解决方案的能力，而且还促进创新，从而创建更先进、更专业的应用程序。

应用程序分析

2023 年，需求预测领域在供应链市场的人工智能领域占据主导地位，占据了35.​​3%以上的份额。本段领先主要是因为它在提高未来产品需求预测的准确性方面发挥着关键作用，从而显着优化库存水平并降低成本。

先进的算法和机器学习技术分析历史销售数据、市场趋势、消费者行为以及经济变化或季节性变化等外部因素。这使公司能够就生产和分销做出明智的决策，最大限度地减少生产过剩和短缺，这对任何供应链来说都是代价高昂的。

人工智能在需求预测中的功效延伸到提高对市场变化的响应能力。例如，人工智能系统可以根据新信息快速实时调整预测，为需要快速适应不断变化的消费者偏好或供应中断的企业提供竞争优势。

此外，人工智能与物联网设备和实时数据流的集成提高了预测的精度，从而可以实现更精细的预测。供应链运作调整。这种适应性在波动的市场中至关重要，也是需求预测领域占据大量市场份额的关键驱动力。

此外，人工智能驱动的需求预测的战略优势包括更好的资源分配和增强的供应链可视性。利用 AI 实现这一功能的公司可以更有效地分配资源，确保库存和物流方面的最佳投资。

最终用途行业分析

2023 年，零售领域在供应链市场的 AI 中占据主导地位，占据超过 24.1% 份额。该细分市场的领先地位很大程度上归功于人工智能技术的广泛采用，以简化运营并增强客户体验。

零售商正在利用人工智能实现各种功能，包括库存管理、客户需求等预测和个性化营销。这些应用程序通过有效地将产品可用性与消费者需求保持一致，有助于降低运营成本、优化库存水平并提高销量。

零售行业中人工智能驱动的解决方案还有助于显着提高客户服务和满意度。通过预测分析，零售商可以预测市场趋势，实时调整库存，并主动管理供应链中断。

此外，人工智能可以更有效地集成多个来源的数据，从而实现更准确的需求预测和更好的供应规划。这种能力对于在消费者偏好和趋势快速变化的快节奏零售行业保持竞争力至关重要。

此外，人工智能在零售业的应用延伸到改善订单履行的物流。由人工智能驱动的自动化仓库、智能物流解决方案和先进的交付系统已经改变了产品的存储、拣选和运输方式。

主要细分市场

按组件划分

• 软件
• 硬件
• 服务

按技术

• 机器学习
• 计算机愿景
• 自然语言处理（NLP）
• 其他技术

应用

• 库存管理
• 需求预测
• 车队管理
• 供应商管理
• 其他应用

最终用途行业

• 零售
• 运输与物流
• 汽车
• 食品与饮料
• 消费品与电子产品
• 医疗保健
• 其他最终用途行业

司机

增加效率和成本节省

供应链中采用人工智能的主要驱动力之一是提高效率和显着节省成本的潜力。人工智能技术，特别是机器学习和预测分析使企业能够自动化供应链管理中涉及的复杂决策流程。这种自动化减少了人为错误并提高了运营速度，使公司能够更快地响应市场变化和客户需求。

人工智能驱动的工具可优化库存管理、增强需求预测并改善运输物流，从而降低运营成本并提高盈利能力。实时处理和分析大量数据的能力可以帮助企业做出明智的决策，减少浪费并更有效地管理资源，所有这些都有助于提高效率和降低成本。

限制

数据隐私和安全问题

对数据隐私和安全的担忧是供应链中采用人工智能的一个重要限制。供应链涉及敏感信息的处理，包括个人信息客户的个人数据和对公司运营的详细见解。人工智能的集成需要收集、处理和存储大量数据，这引发了人们对这些系统容易遭受网络攻击和数据泄露的担忧。

如果没有健全的安全措施，企业对采用人工智能技术持谨慎态度，因为实施起来可能成本高昂且复杂。此外，欧洲 GDPR 和加州 CCPA 等数据保护法的监管合规性带来了额外的复杂性和风险，可能会减慢人工智能与现有供应链系统的集成。

机遇

扩展到新兴市场

供应链中的人工智能为扩展到新兴市场提供了重要机会。这些市场经常面临基础设施欠发达和市场条件波动等挑战，而人工智能可以帮助缓解这些挑战。通过利用人工智能通过预测分析和需求预测，企业可以更好地了解和适应这些地区的独特需求和消费模式。

人工智能还可以帮助优化物流运营，克服基础设施限制，从而确保运营更加顺畅。此外，在新兴市场部署人工智能驱动的解决方案可以使企业通过提高响应能力和客户服务来获得竞争优势，从而将其定位为未开发市场的领导者。

挑战

与现有系统集成

在供应链中实施人工智能的一个主要挑战是先进人工智能技术与现有遗留系统的集成。许多供应链运营仍然依赖过时的技术，这些技术可能与最新的人工智能解决方案不兼容。升级这些系统的成本和复杂性可能很高，对人工智能的采用构成重大障碍。

此外，劳动力内部经常存在技能差距，因为员工必须接受培训才能有效地使用新的人工智能工具。这种整合问题需要在技术和人员培训方面进行大量投资，这可能会延迟人工智能在供应链管理中的优势的实现。

新兴趋势

• 可操作的人工智能：这一趋势强调人工智能通过从过去的决策中学习和适应不断变化的环境来增强决策能力，这对于动态供应链至关重要
• 智能运营：超越制造业，这涉及将人工智能集成到物流和全球贸易等各个运营方面，以优化绩效。
• 移动资产优化：重点是使用传感技术和业务流程软件来最大限度地利用和监控移动资产，例如在运输领域。
• 行业云平台：这些平台正在不断发展，以更加模块化和敏捷的方式提供特定于行业的功能，通过增强灵活性和可扩展性，极大地有利于供应链管理。
• 网络弹性供应链：随着数字技术的不断集成，维护网络安全变得至关重要，特别是当供应链变得更加数字化互联时。

增长因素

• 提高数据利用率：利用大数据分析提高预测准确性和运营效率仍然是基本的增长动力。
• 关注可持续发展：随着环境问题日益严重，企业越来越多地将可持续实践融入其供应链，这不仅有助于满足监管要求，还提高了品牌知名度声誉。
• 弹性和风险管理：建立能够抵御从流行病到地缘政治紧张局势等各种干扰的弹性供应链变得越来越重要。
• 电子商务增长：在线购物的激增要求供应链变得更加敏捷和集成，以有效地处理不断增长的在线消费者需求。
• 技术集成：采用物联网、区块链和人工智能驱动的自动化工具等技术对于实现电子商务至关重要。实现供应链现代化，确保全球市场竞争力。

区域分析

2023年，北美在供应链人工智能市场中占据主导地位，占据37.9%份额。这一巨大的市场份额主要归功于该地区先进技术的快速采用以及主要技术的存在美国和加拿大的科学领导者和创新者。

2023 年，北美供应链对人工智能的需求价值17 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。出于提高运营效率和保持全球市场竞争力的需要，北美公司处于将人工智能融入供应链运营的前沿。这种整合得到了对人工智能研发的大量投资以及强大的技术基础设施的支持。

北美在该市场的领导地位也得益于该地区对提高供应链透明度和降低运营风险的大力关注。人工智能技术被广泛用于预测中断、优化路线和更有效地管理库存。这种主动的供应链管理方法不仅可以最大限度地降低成本，还可以提高业务的响应能力

此外，北美许多行业对供应链运营的严格监管迫使企业采用先进的人工智能解决方案来确保合规性和效率。此外，该地区拥有高技能劳动力，支持各个行业创新人工智能解决方案的开发和实施。

教育机构和行业合作伙伴经常注重培养人工智能技能，从而创建一个有能力推动人工智能在供应链中采用的人才库。技术、专业知识和行业需求之间的协同作用使北美成为全球供应链人工智能市场的领导者，不仅展示了其当前的主导地位，而且展示了其在该领域未来增长和创新的潜力

本报告涵盖的关键地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 其他地区亚太地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

关键参与者分析

在通过技术进步和战略合作伙伴关系塑造行业的关键参与者的推动下，供应链市场中的人工智能 (AI) 正在迅速发展。微软公司、英伟达公司、甲骨文公司和IBM公司在这方面表现突出。s 场。 These companies are instrumental in developing AI solutions that enhance supply chain operations by improving forecasting accuracy, optimizing logistics, and increasing overall operational efficiency​.

Furthermore, these key players are not only focused on enhancing supply chain operations but are also actively involved in expanding AI applications in various segments such as warehouse management, inventory management, and fleet management. This expansion is supported by continuous innovation and research, fostering a competitive market environment where AI technologies are becoming increasingly critical to maintaining competitive advantages in various industries.

Top Market Leaders

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Google LLC
• Amazon Web Services Inc.
• NVIDIA Corporation
• Blue Yonder Group Inc.
• C3.ai Inc.
• Kinaxis Inc.
• Coupa Software
• Anaplan Inc.
• 其他主要参与者

近期发展

• FourKites, Inc.于2023年6月扩大了与 NFI Industries 的合作伙伴关系，为运输合作伙伴提供增强的可见性和数据点。该集成允许客户通过 FourKites Connect 跟踪他们的交付并提高跟踪准确性。这些工具为改善绩效和客户关系提供了宝贵的见解。
• 2023 年 6 月，专门从事供应链可视性解决方案的公司 Vizion 推出了一款用于跟踪多式联运的新工具。该工具旨在通过提供对不同运输方式下的货物流动的更好可见性来提高供应链透明度。
• 2023 年 5 月，管理供应链风险和确保弹性的解决方案提供商 Resilinc 成立了与服务于全球电子制造和设计供应链的行业协会 SEMI 建立合作伙伴关系。通过此次合作，Resilinc 旨在支持 2,500 多家 SEMI 成员提高供应链可见性和透明度。