报告概述

2024 年全球认知供应链市场规模达到102 亿美元，预计将从 2025 年的126 亿美元增加到 2034 年约835 亿美元， 2025 年至 2034 年复合年增长率为 23.40%。2024 年，北美占据主导市场地位，占据超过 35.5% 份额，收入36.2 亿美元。

认知供应链是指将人工智能、机器学习和高级分析集成到每个阶段的自学习物流网络的供应链运作。它不断从来自物联网传感器、市场趋势和内部系统的实时数据中学习，以预测中断、优化库存并支持决策。这项创新超越了传统自动化，添加了智能、广告采购、生产、运输和交付系统的自适应功能。

认知供应链市场的首要驱动因素之一是需要更好的端到端运营的可见性和控制。全球贸易日益复杂、频繁的中断和不可预测的需求需要的不仅仅是对问题做出反应。公司希望在问题出现之前进行预测，并迅速采取行动克服障碍。

认知供应链平台通过提供预测性见解和增强的自动化来帮助组织，使他们能够更加敏捷地管理资源和物流。近年来，随着供应链中断和消费者期望不断提高，各组织纷纷寻找更智能的解决方案，对认知供应链技术的需求猛增。

例如，2023 年 10 月，人工智能初创公司 Altana 推出了实时供应链可视性工具 Atlas。专为企业、政府、与物流提供商相比，Atlas 提供了一个动态地图，可以提供可行的见解、提高效率并支持对供应链中断做出更快的响应。

公司逐渐意识到，手动和遗留系统根本无法跟上当今的变化步伐。对实时数据驱动决策的需求不断增长，推动企业投资这些系统。零售、汽车和制造等行业的需求尤其强劲，即使效率的微小提高也可以带来显着的成本节约和竞争优势。

市场规模和增长

主要要点

• 2024 年，本地部署细分市场以65.4% 的份额，受到优先考虑数据控制、安全性和系统集成灵活性的组织的青睐。
• 大型企业在复杂的全球运营和对可扩展认知解决方案的需求的推动下，占据了74.5%的市场份额。
• 物联网 (IoT) 技术领域以 45.7% 的份额领先，因为连接的设备可实现预测分析和实时库存可见性。
• 制造
• 制造
• 制造
• 制造业
• 在自动化、数字孪生采用和生产周期优化的推动下，美国市场成为最大的行业，占比34.8%。
• 美国市场在 2024 年达到30.7 亿美元，在20.6%的复合年增长率以及跨供应链网络的强大数字化举措的支持下显示出持续增长。
• 北方在早期技术采用、先进的物流基础设施和全球企业高度集中的推动下，美国以35.5%市场份额领先全球。

人工智能影响

人工智能与认知供应链系统的集成部署日益复杂。这种范式转变支持了自学习网络的出现，这些网络通过机器学习、自然语言处理和高级分析进行实时适应。

认知供应链已经旨在从传感器馈送、ERP 系统、市场信号和天气模式等不同数据源生成可行的见解，以支持决策和自动响应机制。认知供应链实施所带来的好处已得到充分记录。

预测准确性显着提高，从而实现更精确的需求计划和库存补充。通过自动化工作流程，将人类操作员从日常任务中解放出来，提高了操作敏捷性。库存和物流运营的实时可见性有助于快速识别延迟或中断等风险，并更快地触发适当的缓解响应。

美国市场规模统计

2024 年 美国认知供应链市场估值 30.7 亿美元 ，复合年增长率高达 20.6%。受人工智能（AI）、机器学习和物联网（IOT）技术进步的启发，美国认知供应链市场正在快速增长。认知供应链利用这些技术来提高运营效率、改善库存管理和调整决策流程。

通过集成未来状态分析和实时数据处理，企业可以更好地预测需求、管理风险并应对供应链中断。这些发展行业正在改变制造、零售和物流等行业，使企业能够在快速变化的全球市场中保持竞争力。

自动化和数据操作洞察力的出现可以简化运营、降低成本并提高供应链可视性。随着人工智能和分析的不断创新，美国认知供应链在采用链技术方面处于领先地位，contrib致力于更灵活、更负责任的供应链。

2024年，北美在全球认知供应链市场中占据主导地位，占据32.7%份额。北美认知供应链市场正在见证人工智能、机器学习和自动化工具的快速发展。行业企业，特别是制造业和零售业企业，正在采用这些技术来提高供应链效率并获得竞争优势。

认知供应链可实现未来状态分析、改进库存管理、需求预测和风险缓解。此外，物联网 (IOT) 设备的集成可以实现实时数据处理和更好的供应链可视性。该地区的一个主要趋势是可扩展，越来越依赖基于云的认知解决方案来实现成本熟练的运营。

此外，公司还专注于自动化和人工智能管理的洞察力o 定制工作流程并减少常规任务中的人为干预。智能物流和人工智能操作适应的扩展通过提高北美供应链的敏捷性和责任性来支持市场增长。

部署分析

2024 年，本地部署细分市场占据主导市场地位，占据全球65.4%以上份额认知供应链市场。本地解决方案提供增强的安全性、数据控制和定制能力，对于供应链运营复杂且数据隐私要求严格的大型企业特别有吸引力。

金融和医疗保健等受监管行业的许多公司更喜欢本地部署，以确保完全控制敏感数据并满足合规标准。此外，本地系统使企业能够将认知供应链技术与其现有的系统集成起来。NG基础设施，提供更大的灵活性和可扩展性。

本地占据主导地位的另一个原因是能够在不依赖外部服务器或云服务的情况下处理大量数据，这对于具有高数据处理需求的企业至关重要。尽管基于云的解决方案因成本效益和可扩展性而受到关注，但对严格安全和数据治理的需求仍然使本地解决方案在许多领域保持领先地位。

企业规模分析

2024 年，大型企业细分市场占据主导市场地位，占据了超过全球认知供应链市场74.5%份额。这是由于复杂、大批量的运营以及对复杂的、人工智能驱动的供应链管理解决方案的需求。

大型企业通常拥有广泛的全球网络和多样化的供应链运营，这需要我们采用先进技术来保持效率、降低成本并确保不同区域之间的顺利协调。由人工智能、机器学习和自动化提供支持的认知供应链使大型企业能够通过预测分析、实时数据和需求预测来优化其流程。

大型企业的巨大投资能力使他们能够集成这些尖端解决方案，从而推动采用。这些公司也越来越多地寻找通过利用自动化、实时洞察和优化技术来增强竞争力的方法。有了更多资源来大规模部署认知解决方案，大型企业就可以简化供应链并改进决策，确保在动态市场条件下的弹性和敏捷性。

自动化使用分析

2024 年，物联网 (IoT) 细分市场占据了市场主导地位，由于其能够实现实时监控并增强供应链可视性，在全球认知供应链市场中占据了超过26.7％的份额。物联网设备从各种来源收集大量数据，例如嵌入在产品、设备和运输车辆中的传感器、RFID 标签和 GPS 跟踪器。

然后使用人工智能和机器学习等先进认知工具对这些数据进行分析，为决策提供可操作的见解。物联网的主导地位源于其提供端到端供应链可视性的能力，使企业能够在问题出现之前跟踪库存、优化路线并预测维护需求。

因此，物联网提高了运营效率，减少了停机时间，并提高了整体供应链绩效。此外，随着对实时数据处理的需求不断增加，物联网在实现更快决策和确保供应链敏捷性方面的作用进一步加强

按行业垂直分析

2024 年，制造领域占据了市场主导地位，占据了全球认知供应链市场超过 34.8% 的份额，因为该领域的运营复杂性和规模不断增加制造企业，尤其是汽车、电子和工业设备等行业的制造企业，严重依赖认知技术来简化其供应链。这些技术（例如人工智能、机器学习和数据分析）可帮助制造商预测需求、优化库存并改进生产调度。

认知系统还可以实现实时监控和预测性维护，减少停机时间并提高运营效率。制造商还利用认知技术来优化其全球供应链，确保原材料、零部件和成品跨境顺利流动。

物联网和大数据分析的集成使制造商能够做出数据驱动的决策，快速响应中断并管理复杂的物流。随着全球供应链变得更加互联和数据驱动，认知供应链解决方案是制造商在快速变化的市场中寻求保持竞争力和敏捷性的关键推动力。

增长因素

主要功能和趋势

驱动因素

人工智能和机器学习的进步

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 进入认知供应链市场正在推动重大进步，使公司能够提高效率、预测能力和决策能力。人工智能和机器学习算法可实现实时分析、预测建模和更智能的自动化，帮助企业预测需求、优化库存管理并改善客户体验。

例如，2025 年 4 月，Google Cloud 宣布扩大与棒约翰 (Papa Johns) 的多年合作伙伴关系，利用人工智能 (AI) 的力量彻底改变披萨制造商的订购和送货体验。穿过通过此次合作，Papa Johns 创建了一个名为 PJX 的创新团队，该团队将利用 Google Cloud 的人工智能、数据分析和机器学习功能，为餐厅内和整个数字渠道的客户提供更加顺畅和一致的体验。

人工智能和机器学习支持预测分析、优化实时决策并增强供应链自动化。随着越来越多的公司采用人工智能驱动的解决方案，认知供应链变得更加智能、更快、更有弹性，从而帮助组织降低运营成本、提高客户满意度并获得竞争优势。人工智能和机器学习的进步正在帮助企业简化运营并在不断变化的全球环境中保持灵活性，从而推动认知供应链市场的发展。

约束

数据隐私和安全问题

认知供应链系统的部署受到以下重大问题的限制：数据隐私和安全。由于平台依赖于数据的广泛共享和聚合，企业必须确保严格遵守相关法规。这种复杂性可能会延迟采用并限制扩展计划。

供应商生态系统内的网络攻击或违规行为引起的安全漏洞也是一个主要限制。如果不实施强大的保护措施，敏感的操作和交易数据可能会暴露。因此，一些组织对于将关键任务功能委托给没有经过验证的保障措施的认知平台仍然持谨慎态度。

机遇

日常供应链任务的自动化

自动化是认知供应链市场中最重要的机会之一。在机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能的帮助下，订单处理、发票生成和发货跟踪等日常任务可以实现自动化。这减少了人为错误，加快了运营，并降低运营成本。

通过自动化重复性任务，企业可以专注于更具战略性的活动，例如优化路线、改善供应商关系和增强客户体验。随着 RPA 技术的发展，其简化供应链运营的潜力将持续增长，为公司提高供应链绩效创造新的机会。

关键细分市场

按部署部署

• 云端
• 本地部署

按企业部署规模

• 中小企业
• 大型企业

按使用的自动化划分

• 物联网 (IoT)
• 机器学习 (ML)
• 其他

 按行业垂直划分

• 制造业
• 零售与电子商务
• 物流运输
• 医疗保健
• 食品饮料
• 其他

报告涵盖的重点地区和国家

• 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
  • 澳大利亚和新西兰
  • 东盟
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美国
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 海湾合作委员会国家
  • 南非
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

在认知供应链市场中，IBM 公司、Oracle 和 SAP SE 等知名企业通过提供集成的人工智能和分析平台建立了强大的地位。这些公司正在利用先进技术来实现端到端供应链可视性、预测分析和认知自动化。他们的解决方案帮助企业实时管理风险、优化库存和简化运营。

埃森哲公司、英特尔公司和 NVIDIA 公司等公司通过人工智能芯片组、数字孪生和基于云的基础设施的创新，在塑造认知供应链的未来方面发挥着至关重要的作用。他们的技术被用来构建自适应物流网络和自动化需求预测。这些参与者通过将深度学习模型与高性能计算相结合，为实时决策做出了重大贡献，从而提高了供应链工作流程的敏捷性和弹性。

此外，霍尼韦尔国际公司 (Honeywell International Inc.)、C.H. Robinson Worldwide, Inc. 和松下正在通过机器人技术、物联网集成和互联仓库系统推进认知物流。这些公司专注于实时电子货运跟踪、供应链编排和自动化履行。他们的工业和运营技术支持智能仓储和运输系统。

市场上的主要参与者

• IBM公司
• 甲骨文
• Amazon.com
• 埃森哲公司
• 英特尔公司
• NVIDIA公司
• 霍尼韦尔国际公司
• H. Robinson Worldwide, Inc.
• 松下
• SAP SE
• 其他

近期动态

• 2025 年 4 月，全球领先的技术和服务供应商博世宣布推出 Supply Chain Studio，这是一套基于云的工具，旨在增强供应链效率和可见性。
• 2024 年 1 月，Blue Yonder 推出了一项重大产品更新，旨在通过增强互操作性来改变供应链绩效。此次升级整合了公司的认知
• 2023 年 1 月，埃森哲通过收购 Inspirage（一家在 Oracle 云应用方面拥有深厚专业知识而闻名的公司），巩固了其在数字供应链创新领域的地位。这一战略举措使埃森哲能够扩展其在供应链转型方面的产品，特别是在采用数字孪生和非接触式自动化等尖端技术方面。