Maschinenlernen in der Supply Chain Management Marktgröße

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Die Marktgröße wurde 2023 auf 1,5 Mrd. USD geschätzt und wird zwischen 2024 und 2032 auf einen CAGR von über 29 % geschätzt. Die wichtigsten Faktoren, die die Markteinführung vorantreiben, umfassen eine verbesserte Nachfrageprognose, Bestandsoptimierung und Risikomanagement. Seine Algorithmen analysieren umfangreiche Datensätze, wie historische Verkäufe, Markttrends und Social Media-Stimmen, die Nachfrage genau vorherzusagen, die Lagerbestände zu optimieren und die Lagerbestände zu minimieren, wodurch Kosteneinsparungen, höhere Effizienz und insgesamt bessere Kundenerfahrung entstehen.

Cloud-Anbieter erweitern ihre ML-powered-Angebote, um die wachsende Nachfrage nach fortschrittlichen Analyse- und Optimierungstools zu erfüllen. So kündigte AWS im Januar 2024 die allgemeine Verfügbarkeit seines Supply Planning-Moduls an, das ML-Modelle verwendet, um Rohmaterialien, Komponenten und Fertigwaren genau zu prognostizieren und zu planen. Dies zielt darauf ab, das Inventarmanagement über die Kundenversorgungsketten zu verbessern, indem Amazons Supply Chain-Know-how nutzt.

Machine Learning hilft bei der Auswahl und Überwachung von Lieferanten durch Analyse von Leistung, Qualität, Preisgestaltung und Zuverlässigkeit. Es verbessert die Logistik durch die Optimierung von Transportrouten unter Berücksichtigung von Faktoren wie Verkehr, Wetter, Lieferpläne und Fahrzeugkapazitäten. Dies führt zu einem reduzierten Kraftstoffverbrauch, schnelleren Lieferungen und geringeren Betriebskosten und schließlich zum Wachstum des ML im Supply Chain Management Markt.

Logistikunternehmen übernehmen zunehmend KI- und ML-Technologien, um ihr Serviceangebot zu verbessern und effizientere Transportlösungen bereitzustellen. So startete Flexport im April 2024 eine neue KI-gestützte Logistikplattform, die die Transportrouten optimieren und die Lieferzeiten verbessern soll, indem potenzielle Supply Chain Disruptionen vorhergesagt werden.

Die ML im Supply Chain Management steht vor zahlreichen Herausforderungen wie Datensicherheit und Datenschutz und Integrationskomplexität mit bestehenden Systemen. Der Erfolg von ML hängt von hochwertigen und sauberen Daten ab. Die Erfassung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, die Sicherstellung ihrer Genauigkeit und die Integration mit bestehenden Systemen kann komplex und zeitraubend sein. Darüber hinaus kann diese Technologie unbeabsichtigt in ihren Trainingsdaten vorhandene Vorurteile auslösen und voreingenommene Algorithmen können zu unlauteren Entscheidungen in Bereichen wie Lieferantenauswahl oder Nachfrageprognose führen und somit das Marktwachstum behindern.

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Markttrends

Es gibt einen wachsenden Trend, mit ML Daten von Sensoren, IoT-Geräten und vernetzten Logistiknetzwerken zu analysieren, um potenzielle Probleme zu prognostizieren, Routen zu optimieren und einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten. Unternehmen bewegen sich über die grundlegende Datenerfassung hinaus und kehren zu Echtzeit-Einsichten. ML kann verwendet werden, um hochindividuelle Nachfrageprognosen zu erstellen, die historische Daten sowie Echtzeitfaktoren wie Social Media Trends, Wettermuster und lokalisierte Ereignisse berücksichtigen. Dies ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrageschwankungen genauer zu antizipieren und die Lagerbestände zu optimieren.

Der ML im Supply-Chain-Management-Markt wird erwartet, dass ein signifikantes Wachstum in geschlossenen Systemen erreicht wird, bei denen ML-Modelle aufgrund von Echtzeitdaten und Feedback kontinuierlich lernen und verbessern. Damit können sie sich auch an wechselnde Bedingungen anpassen und die Supply Chain Prozesse autonom optimieren. Darüber hinaus wird ML eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Logistik für reduzierten CO2-Fußabdruck und Umweltauswirkungen spielen. Dies könnte die Optimierung der Lieferwege, die Minimierung leerer LKW-Meilen und die Förderung nachhaltiger Verpackungslösungen beinhalten. Da diese Technologien reifen, wird erwartet, dass sie widerstandsfähigere, effiziente und umweltverträglichere Lieferketten sehen, die schnell auf globale Herausforderungen und Marktverschiebungen reagieren können.

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Marktanalyse

Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen aufgeteilt. Das Software-Segment wurde 2023 bei über 1 Mrd. USD geschätzt. Da Unternehmen mit ML komfortabler werden, steigt die Nachfrage nach benutzerfreundlichen Schnittstellen und intuitiven Software-Tools. Das Software-Segment bietet diese Notwendigkeit durch die Entwicklung von Benutzeroberflächen, die es dem nicht-technischen Personal erleichtern, mit ML-Modellen zu interagieren und Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen. Darüber hinaus suchen Unternehmen zunehmend ihre ML-Einsätze über die gesamte Lieferkette hinweg.

Darüber hinaus spielen Softwarelösungen eine entscheidende Rolle bei der Erreichung dieser Skalierbarkeit, indem sie eine nahtlose Integration mit bestehenden Cloud Enterprise Ressourcenplanung (ERP) Systeme, Lagerverwaltungssysteme (WMS), und andere Software-Anwendungen in der Lieferkette verwendet. KI-getriebene Software hilft Unternehmen, komplexe Prozesse zu automatisieren, Datenanalysen zu verbessern und die Entscheidungsgenauigkeit zu verbessern, die entscheidend für die Optimierung der Effizienz der Lieferkette und die Senkung der Betriebskosten sind.

So hat Oracle im Juni 2024 Updates zu seiner Cloud SCM-Plattform eingeführt und neue ML-Features zur Verbesserung der Supply Chain-Planung und Ausführung integriert. Diese Updates konzentrieren sich auf die Verbesserung der Bedarfsvorhersagegenauigkeit, die Automatisierung von Planungsprozessen, die Optimierung der Auftragserfüllung und die Verbesserung der Sichtbarkeit in der gesamten Lieferkette.

Auf der Grundlage der Anwendung wird das maschinelle Lernen im Markt für Supply Chain Management in Nachfrageprognosen, Lieferantenbeziehungsmanagement (SRM), Risikomanagement, Produktlebenszyklusmanagement, Vertrieb und Betriebsplanung (S&OP) und andere eingeordnet. Das Nachfrageprognosesegment soll von 2024 bis 2032 einen CAGR von über 25% registrieren. Traditionelle Prognosemethoden kämpfen oft um die Komplexität moderner Lieferketten mit schwankenden Nachfragemustern und externen Störungen.

ML-powered Demand Forecasting bietet mehr Genauigkeit und Effizienz, indem umfangreiche Mengen historischer Daten neben Echtzeitfaktoren wie Social Media Trends, Wettermuster und Werbeaktivitäten analysiert werden, die das Wachstum von ML in der Nachfrageprognose vorantreiben. Durch die Vorbeugung von Nachfrageschwankungen können Unternehmen sicher sein, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit zur Verfügung zu haben. Dies reduziert Stockouts und führt zu schnelleren Erfüllungszeiten und verbessert letztendlich die Kundenzufriedenheit und Loyalität.

Enterprise-Software-Anbieter integrieren anspruchsvollere ML-Fähigkeiten in ihre bestehenden Supply Chain Management-Lösungen, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. So hat die Coupa-Software im April 2024 fortschrittliche AI- und ML-Algorithmen in ihre Bedarfsvorausschätzungstools integriert, die Genauigkeit der Prognosen verbessert und Unternehmen ermöglicht, ihre Lieferketten zu optimieren.

Das maschinelle Lernen in Nordamerika im Supply Chain Management-Markt entfiel auf 30% des Umsatzanteils im Jahr 2023. Unternehmen in der Region arbeiten in wettbewerbsfähigen Märkten mit komplexen und geografisch verteilten Lieferketten. Dies erfordert einen konstanten Antrieb für Effizienz und Optimierung. ML bietet ein leistungsstarkes Tool, um diese Ziele zu erreichen, indem Aufgaben automatisiert, Prozesse optimiert und datengesteuerte Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung bereitgestellt werden.

Darüber hinaus hat die Region eine Geschichte der frühen Adopter neuer Technologien. Dies bedeutet eine starke Grundlage für die Übernahme von ML im Supply Chain Management in der Region. So kündigte Microsoft im Mai 2024 Verbesserungen an seiner Azure AI-Plattform an, die sich auf neue ML-Fähigkeiten konzentrierte, die auf das Supply-Chain-Management zugeschnitten sind, einschließlich der Nachfrageprognose und der Bestandsoptimierung.

Die Europäische Union fördert die digitale Transformation in verschiedenen Bereichen, einschließlich Supply Chain Management. Initiativen wie das digitale Europa-Programm sollen die Entwicklung und den Einsatz fortschrittlicher Technologien unterstützen. Auch die Unternehmen konzentrieren sich zunehmend auf Nachhaltigkeit und Umweltauswirkungen in ihren Lieferketten durch ML. Diese Trends sollen die Integration von ML in den Supply Chain-Betrieben in Regionen beschleunigen und damit Innovation und Effizienz vorantreiben. Infolgedessen sind europäische Unternehmen bereit, ihren Wettbewerbsvorteil auf dem Weltmarkt zu verbessern und gleichzeitig entscheidende Umweltbelange zu bewältigen.

Asien-Pazifik-Länder erleben rasantes Wirtschaftswachstum und Urbanisierung, was die Nachfrage nach fortschrittlichen Supply Chain-Lösungen treibt. Die Region ist ein Hotspot für Technologie-Investitionen, wobei sowohl private Unternehmen als auch staatliche Stellen technologische Fortschritte fördern. Diese Faktoren unterstreichen gemeinsam die dynamische und expandierende ML der Region im SCM-Markt.

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Marktanteil

IBM, Amazon Web Services und Microsoft Corporation halten einen signifikanten Marktanteil von über 12 % auf dem Markt für Logistik. Die wichtigsten Akteure konzentrieren sich auf Innovation und strategische Partnerschaften, um ihre Marktposition zu stärken. Sie entwickeln fortschrittlichere AI-Algorithmen und prognostizierende Analytik-Tools, um komplexe Supply Chain Herausforderungen zu bewältigen. Viele integrieren ihre ML-Lösungen mit IoT-Geräten, Blockchain und Cloud-Technologien, um umfassendere und skalierbare Plattformen anzubieten. Unternehmen wie IBM, SAP und Oracle verbessern ihre bestehende Supply-Chain-Management-Software mit KI-Funktionen, während Technologie-Giganten wie Microsoft, Google und Amazon ihre Cloud- und KI-Expertise nutzen, um spezialisierte Supply-Chain-Lösungen anzubieten.

Darüber hinaus konzentrieren sich diese Unternehmen auch auf den Ausbau ihres Serviceangebots und bieten nicht nur Software, sondern End-to-End-Lösungen, einschließlich Beratung, Implementierung und Managed Services. Darüber hinaus besteht ein wachsender Schwerpunkt auf branchenspezifischen Lösungen, wobei Spieler ihre ML-Tools für Branchen wie Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen anpassen und so neue Kunden anziehen.

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Unternehmen

Hauptakteure, die in der Machine Learning in der Supply Chain Management Industrie tätig sind, sind:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Lieferkette
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Das Unternehmen
• SAP SE

Maschinenlernen in der Supply Chain Management Nachrichten aus der Branche

• Im Juni 2024 kündigte Blue Yonder eine Partnerschaft mit Snowflake an, um seine Supply-Chain-Lösungen mit Snowflakes Datenwolke zu integrieren, die Datenanalysefähigkeiten zu verbessern und Echtzeit-Einsichten für die Supply-Chain-Optimierung bereitzustellen.
• Im April 2024 startete Convoy eine neue automatisierte Frachtanpassungsplattform und nutzte ML, um die Lastanpassung zu optimieren und die Logistikeffizienz für Reeder und Transporter zu verbessern.

Das maschinelle Lernen im Marktforschungsbericht für Supply-Chain-Management umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes (USD Billion) von 2021 bis 2032, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

• Software
• Dienstleistungen
  • Verwaltet
  • Beruf

Markt, von Technik

• Beaufsichtigtes Lernen
• Unsupervisiertes Lernen

Markt, nach Organisation Größe

• Großunternehmen
• Kleine und mittlere Unternehmen (KMU)

Markt, durch Einsatzmodell

• Cloud-basiert
• Vorkommnisse

Markt, nach Anwendung

• Nachfrageprognose
• Lieferanten-Beziehungsmanagement (SRM)
• Risikomanagement
• Produktlebenszyklusmanagement
• Verkaufs- und Betriebsplanung (S&OP)
• Sonstige

Markt, von Endbenutzer

• Einzelhandel und E-Commerce
• Herstellung
• Gesundheit
• Automobilindustrie
• Lebensmittel und Getränke
• Konsumgüter
• Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

• Nordamerika
  • US.
  • Kanada
• Europa
  • Vereinigtes Königreich
  • Deutschland
  • Frankreich
  • Italien
  • Spanien
  • Russland
  • Nordische
  • Rest Europas
• Asia Pacific
  • China
  • Indien
  • Japan
  • Australien
  • Südkorea
  • Südostasien
  • Rest von Asia Pacific
• Lateinamerika
  • Brasilien
  • Mexiko
  • Argentinien
  • Rest Lateinamerikas
• MENSCHEN
  • VAE
  • Saudi Arabien
  • Südafrika
  • Rest von MEA