报告概述

到 2034 年，供应链管理中的机器学习市场规模预计将从 2024 年的50 亿美元增长到322 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 20.6% 的速度增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了38%以上的份额，收入达到 19 亿美元。

供应链管理 (SCM) 中的机器学习 (ML) 利用先进算法来增强各种 SCM 职能的决策流程。这些技术分析大量复杂的数据，以优化物流运营、降低效率并提高整体供应链敏捷性。

由于物流和供应领域对自动化和数据驱动决策的需求日益增长，SCM 中的机器学习市场正在经历强劲增长。连锁经营。在 SCM 解决方案中采用机器学习技术是因为其具有显着提高运营效率、降低成本和增强服务交付的潜力。

机器学习在 SCM 市场中的主要驱动因素包括增强供应链可视性和提高需求预测准确性的需求。公司正在利用机器学习来更好地预测客户行为并优化库存水平，从而减少库存积压和缺货情况。

例如，2024 年 1 月，AWS 推出了供应计划模块，现已广泛使用。该工具利用先进的机器学习模型来提高原材料、零部件和成品采购预测和规划的准确性。该技术的实施旨在完善整个客户供应链的库存管理实践。

根据 Market.us，机器学习市场中人工智能的预计增长，预计将从 2023 年的95 亿美元增长到 2033 年的约1854 亿美元，在 2024 年至 2033 年的预测期内，复合年增长率高达 34.6%。这种大幅增长凸显了人工智能技术在各行业中的日益融合，提高了数据处理、自动化和预测方面的效率和能力。分析

此外，跨行业数字化转型的推动鼓励采用机器学习等先进技术，以在快速变化的市场中保持竞争力和响应能力。在制造、零售和汽车等供应网络复杂的行业中，SCM 中的机器学习需求尤其强劲。

主要要点

• 供应链管理中的机器学习市场预计将大幅增长，达到约322 亿美元到 2034 年，北美市场份额将从 2024 年的50 亿美元上升，在 2025 年至 2034 年的预测期内复合年增长率为 20.6%。
• 2024 年，北美保持了强大的市场地位，占据了超过38%的份额，收入约为美元19亿。
• 美国供应链管理市场中的机器学习价值在 2024 年为17.4 亿美元，预计将从 2025 年的20.5 亿美元增加到 2034 年的近91.8 亿美元，预测期内的复合年增长率为 18.1%。
• 2024 年， 软件细分市场成为供应链管理市场机器学习的领先类别，占总市场份额的65%以上。
• 大型企业细分市场在2024年占据主导地位随着企业越来越多地投资于人工智能驱动的供应链优化，占有超过 70% 的市场份额。
• 基于云的部署模型在 2024 年引领市场，在云解决方案提供的可扩展性和灵活性的推动下，占据了超过75%的市场份额。
• 需求预测细分市场在到 2024 年，由于企业优先考虑人工智能驱动的预测分析来提高供应链效率，贡献了超过 30% 的总收入。
• 零售和电子商务行业在 2024 年成为采用机器学习进行供应链管理的领先行业，在实时库存优化和客户需求不断增长的需求的推动下，占据了超过 28% 的市场份额预测。

分析师的观点

对 SCM 机器学习的投资带来了巨大的机遇，特别是在开发更复杂的预测分析工具和增强供应链弹性方面。投资者对能够提供先进风险管理能力和提高供应链透明度的解决方案特别感兴趣，这对于管理现代供应链和全球物流的复杂性至关重要。

将机器学习集成到 SCM 中可以带来显着的商业效益，例如降低成本、提高服务水平和增强供应链灵活性。在 SCM 中使用机器学习的公司可以更有效地预测市场变化，更迅速地响应客户需求，从而提高客户满意度和忠诚度。

机器学习的技术进步包括开发更准确、更高效的算法，可以处理更大的数据集和更复杂的供应链模型。人工智能驱动的自动驾驶汽车和无人机送货等创新系统也正在变得不可或缺，提高最后一英里交付的效率并减少人为错误。

美国市场规模

2024 年，美国供应链管理中的机器学习 (ML) 市场规模估值为17.4 亿美元。预计到 2025 年将增长到20.5 亿美元，到 2034 年进一步扩大到估计91.8 亿美元。这种增长代表着复合增长从 2025 年到 2034 年，年增长率 (CAGR) 为 18.1%。

多种因素促成了这种强劲的扩张。主要是，机器学习技术的集成正在提高供应链运营的效率和准确性。机器学习算法越来越多地用于需求预测、库存管理和物流优化。这些应用程序至关重要，因为它们可以显着降低运营成本并改善服务质量制服。

各行业正在进行的数字化转型是采用包括机器学习在内的先进技术的催化剂。此外，供应链管理中对数据驱动决策的日益重视预计将进一步推动市场增长。

2024年，北美在供应链管理领域的机器学习领域占据主导市场地位，占据超过38%份额。该地区创造了10.3 亿美元的收入，主要由几个关键因素推动。

这一巨大的市场份额可归因于强大的技术基础设施以及北美企业早期采用先进的分析和机器学习技术。不断创新和投资于机器的主要技术参与者和初创公司的存在进一步增强了该地区在该市场的领导地位学习能力。

这些公司不仅增强了其产品供应，而且还在扩展其服务，以满足供应链管理的复杂需求。例如，该地区各行业越来越多地开发和部署实时数据分析、预测性维护和自动化库存管理解决方案。

此外，北美的监管环境通过促进数据保护标准和鼓励跨行业数字化转型来支持机器学习市场的增长。这种环境使企业能够利用机器学习工具获得竞争优势，通过提高物流和预测准确性来优化供应链运营并降低成本。

通过组件分析

2024 年，软件细分市场在供应链管理领域的机器学习中占据主导市场地位或者，获得超过 65% 的份额。这一巨大的市场份额主要是由软件在跨各种供应链运营实现高级分析和机器学习功能方面发挥的关键作用推动的。

软件在这个市场的流行是因为它能够为数据集成、实时处理和高级预测分析提供强大的平台。这些软件解决方案旨在通过提供对库存水平、物流运营和需求预测的更深入洞察来增强决策流程。

此外，软件解决方案可促进与现有基于云的 ERP 系统、仓库管理系统 (WMS) 和供应链中其他关键软件应用程序的无缝集成，从而有助于实现可扩展性。人工智能驱动的软件通过自动化复杂的流程、增强数据分析能力和改善交流来显着帮助企业决策的准确性。

通过自动化复杂的流程并提供可行的见解，这些软件工具可以帮助企业优化供应链、降低成本并提高整体效率。此外，基于云的技术的快速发展使各种规模的公司都可以更轻松地实施复杂的机器学习解决方案，而无需对 IT 基础设施进行大量前期投资。

这种可访问性扩大了 ML 软件的采用，进一步推动了该细分市场的增长。此外，随着组织继续面临着简化运营和提高供应链响应能力的越来越大的压力，对能够预测趋势和自动响应的智能软件解决方案的需求预计将激增。

按企业规模分析

2024年，大型企业细分市场占据主导市场地位n 在供应链管理领域的机器学习领域，占据了超过70％的份额。这种优势归因于大型企业拥有大量资源，这使得它们能够投资和采用先进的机器学习技术来全面优化其供应链运营。

大型企业往往拥有复杂而广泛的供应链网络，这些网络从机器学习的集成中受益匪浅。这些组织使用机器学习来提高预测准确性、更有效地管理风险并改善库存管理，从而大幅节省成本并提高效率。

投资定制解决方案的能力还使这些公司能够利用针对其特定运营需求量身定制的机器学习技术，从而获得市场竞争优势。此外，大型企业通常更有能力应对与先进技术相关的实施挑战，包括机器学习。

他们拥有支持大规模部署的基础设施和管理有效机器学习应用程序所需的复杂数据分析的专业知识。这种能力有助于将机器学习技术更深入地集成到他们的系统中，进一步推动他们的市场主导地位。

对主要行业数字化转型计划的持续关注进一步支持了大型企业在该市场中的强势地位。随着这些公司追求更高的运营效率和更灵活的供应链机制，他们对机器学习技术的依赖预计将会增加，从而巩固他们在该领域的领导地位。

通过部署模式分析

2024年，基于云的细分市场在供应链管理领域的机器学习中占据主导地位，占据了超过75%份额。这巨大的市场份额主要归功于基于云的解决方案为各种规模的企业提供的可扩展性、灵活性和成本效益，从而实现了广泛采用。

基于云的部署允许组织利用强大的机器学习算法，而无需大量的硬件基础设施。该模型减少了初始资本支出，并降低了使用高级分析和机器学习功能的准入门槛。

此外，云平台有助于更轻松、更快速地集成新功能和更新，从而帮助企业保持供应链管理技术进步的前沿。人们对基于云的解决方案的偏好还源于其支持远程和分布式工作环境的能力。

随着供应链日益全球化，跨地域的实时数据访问和协作的需求比以往任何时候都更加重要。基于云的管理机器学习解决方案通过提供对数据和见解的无缝访问（无论位于何处）来满足这些要求，从而提高决策和运营效率。

此外，跨行业正在进行的数字化转型计划鼓励采用基于云的服务。这些平台不仅支持供应链运营的动态特性，还能确保增强的安全性和合规性，这对于维护数据完整性和业务连续性至关重要。

按应用分析

2024 年，需求预测细分在供应链管理领域的机器学习领域占据主导市场地位，占据30%以上份额。这种领先地位可归因于需求预测在提高供应链运营的运营效率和盈利能力方面发挥的关键作用。

需求预测利用机器学习算法来分析历史数据并高精度预测未来的需求模式。此功能对于优化库存水平、减少过剩库存和最大限度减少短缺至关重要。通过根据预测的需求调整生产和分销计划，公司可以显着降低成本并提高服务水平。

机器学习在预测需求方面提供的准确性和效率对于希望在快节奏的市场中保持竞争优势的企业至关重要。此外，随着供应链变得更加复杂和不稳定，快速适应市场变化的能力成为一项战略要务。

机器学习增强了需求预测流程的敏捷性，使公司能够主动应对新兴趋势和干扰。这种响应能力在需求模式因消费者偏好或外部生态变化而迅速变化的行业中尤其有价值经济因素。

物联网设备和实时数据流的日益集成进一步增强了机器学习在需求预测中的有效性。这些技术提供了连续的更新数据流，使算法能够以更高的精度完善预测。这种整合预示着需求预测将变得更加复杂的未来，进一步巩固其在供应链管理市场机器学习中的领先地位。

通过最终用户分析

2024年，零售和电子商务领域在供应链管理领域的机器学习中占据主导市场地位，占据了超过28% 份额。这种突出很大程度上是由于在竞争激烈且客户期望快速交付的行业中优化供应链运营至关重要。

机器学习发挥着至关重要的作用。通过提高需求预测的准确性、个性化客户体验和加强库存管理，致力于改变零售和电子商务领域的供应链运营。这些进步使公司不仅能够更有效地满足客户需求，还可以减少供应链中的浪费和低效率。

通过利用机器学习算法，零售商可以更准确地预测消费者的购买模式并相应地调整库存水平，这对于库存过多或库存不足可能导致重大损失的行业至关重要。此外，全渠道零售的兴起需要从在线平台到实体店的各种销售渠道的无缝集成。

机器学习通过提供统一的库存和客户数据视图来促进这种集成，使零售商能够提供一致的购物体验。此功能对于必须跨不同系统同步大量数据，以确保客户及时收到产品并有效管理库存。

在线购物的持续增长和零售供应链的日益复杂预计将推动机器学习技术的进一步采用。这一趋势凸显了零售和电子商务行业对先进分析工具的依赖，以保持竞争力并满足消费者不断变化的需求，从而巩固其在供应链管理市场机器学习方面的领先地位。

报告细分

组件

• 软件
• 服务
  •  管理
  •  专业

按企业规模

• 大型企业
• 中小企业(SME)

按部署模式

• 基于云
• 本地

按应用程序

• 需求ecasting
• 供应商关系管理 (SRM)
• 风险管理
• 产品生命周期管理
• 销售和运营规划 (S&OP)
• 其他

按最终用户

• 零售和电子商务
• 制造业
• 医疗保健
• 汽车
• 食品和饮料
• 消费品
• 其他

司机

增强决策能力和效率

机器学习（ML）的集成供应链管理显着提高决策和运营效率。机器学习算法可分析大量数据，提供比传统方法更准确、更动态的需求预测。

此功能使公司能够实时调整库存和生产策略，使之更贴近市场需求。例如，DHL 和 ASOS 等大公司利用机器学习来优化库存水平并提高产品可用性能力，从而最大限度地减少浪费并提高客户满意度​。

限制

高实施成本

在供应链管理中采用机器学习的主要限制是实施成本高。与集成机器学习技术相关的费用可能包括数据收集、基础设施升级以及管理和解释机器学习系统的培训人员。

对于许多企业，尤其是中小型企业来说，这些成本可能令人望而却步，从而延迟或阻止了机器学习技术的采用。初始投资可能不会立即产生回报，从而造成重大财务风险​。

机遇

提高供应链弹性

机器学习为增强供应链弹性提供了大量机会，这对于处理流行病或地缘政治紧张局势等造成的中断至关重要。通过预测潜在的供应链问题机器学习能够帮助企业保持平稳运营和服务连续性。

预测分析可以在问题发生之前预见到问题，从而使公司能够主动降低风险。例如，机器学习模型有助于预测运输物流中的维护需求，从而避免停机并确保按时交货。

挑战

数据质量和集成

在供应链管理中充分利用机器学习潜力的一个重大挑战是数据的质量和集成。机器学习算法需要大量高质量数据才能有效运行。然而，供应链系统中的数据通常是孤立的或质量不一致，这可能会影响分析并导致糟糕的决策。

确保数据的准确性和完整性对​​于有效的机器学习部署至关重要。此外，整合整个供应链网络的不同数据系统工作带来了技术和管理挑战，需要在系统兼容性和数据治理方面投入大量资源​。

增长因素

提高效率和决策

机器学习 (ML) 通过提高决策和运营效率来显着增强供应链管理。该技术有助于处理大数据集，从而可以在供应链运营中进行实时决策和调整。机器学习算法可优化路线和库存管理，从而降低成本并改善服务交付。

例如，机器学习可以考虑交通模式和天气等变量，促进实时路线优化，从而降低燃料成本和交付时间。此外，机器学习的预测功能可确保更好的库存管理，通过准确预测需求波动来防止库存过剩或库存短缺。

新兴趋势

可持续性和高级分析

供应链管理中机器学习的新兴趋势侧重于可持续性和高级分析的使用。企业越来越多地利用机器学习来增强其环境责任。机器学习算法优化供应链路线和流程，以最大限度地减少碳足迹并确保遵守可持续发展实践。

此外，物联网 (IoT) 与机器学习的集成创造了更智能、更互联的供应链可以增强数据收集和分析，全面提高透明度和效率。这些技术不仅促进了创新，还为供应链运营的生态影响制定了新标准​。

业务效益

降低成本并提高客户满意度

将机器学习集成到供应链中可带来显着的业务效益，主要通过以下方式实现：减少成本并提高客户满意度。通过自动化流程和提高需求预测的准确性，机器学习降低了运营成本并最大限度地减少了浪费。

这种效率直接转化为改进的客户服务，聊天机器人和分析平台等机器学习工具通过提供个性化服务和及时反馈来增强客户互动和满意度。在供应链运营中采用机器学习的企业会因更高效的资源利用和更好的客户参与而实现收入增长。

主要地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚太地区其他地区
• 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

​在集成先进技术以提高效率和决策流程的推动下，供应链管理市场中的机器学习 (ML) 经历了显着增长。该领域的主要参与者积极参与战略举措，包括收购、新产品发布和合并，以巩固其市场地位。​

微软公司一直处于领先地位，利用其云计算和人工智能功能提供可优化供应链运营的机器学习解决方案。该公司专注于开发先进的人工智能算法和预测分析工具，以实现解决复杂的供应链挑战。 ​

IBM 公司通过将机器学习集成到其供应链解决方案中、增强需求预测和库存管理，为市场做出了重大贡献。 IBM 对创新的承诺体现在其不断开发旨在提高供应链效率的人工智能驱动工具。 ​

Amazon Web Services (AWS) 提供机器学习服务，帮助企业优化供应链。 AWS 对创新和战略合作伙伴关系的关注巩固了其作为供应链管理机器学习市场主要参与者的地位。 ​

市场上的主要参与者

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Supply Chain
• FedEx Corporation
• Google LLC
• 国际商业机器公司 (IBM)
• Manhattan Associates, Inc.
• 微软公司
• 甲骨文公司
• SAP SE
• 其他主要参与者

近期动态

• 2024年3月ArcBest与NVIDIA合作，通过开发人工智能“全能”产品和服务来加强供应链管理。此次合作旨在提高供应链内的效率和可见性。 ​
• 2024年4月，康宏推出了新的自动化货运匹配平台，利用机器学习来优化负载匹配。这项创新显着提高了托运人和承运人的物流效率。通过集成先进算法，该平台简化了货运负载与承运商运力匹配的流程，从而减少闲置时间并提高运营效率。
• 2024 年 2 月，Blue Yonder 收购了德国技术提供商 Flexis AG专注于生产优化和运输规划。此次收购旨在增强 Blue Yonder 的端到端供应链平台和协作生态系统。 ​