L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Taille du marché

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement La taille du marché a été évaluée à 1,5 milliard de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 29 % entre 2024 et 2032. Les principaux facteurs à l'origine de l'adoption du marché sont la prévision de la demande accrue, l'optimisation des stocks, et Gestion des risques. Ses algorithmes analysent de vastes ensembles de données, comme les ventes historiques, les tendances du marché et les sentiments des médias sociaux, afin de prédire avec précision la demande, d'optimiser les niveaux d'inventaire et de minimiser les stocks, ce qui permet d'économiser des coûts, d'accroître l'efficacité et d'améliorer globalement l'expérience client.

Les fournisseurs de cloud élargissent leurs offres de chaînes d'approvisionnement alimentées par ML pour répondre à la demande croissante d'outils d'analyse et d'optimisation avancés. Par exemple, en janvier 2024, AWS a annoncé la disponibilité générale de son module de planification des approvisionnements, qui utilise les modèles ML pour prévoir et planifier avec précision les achats de matières premières, de composants et de produits finis. Cela vise à améliorer la gestion des stocks dans les chaînes d'approvisionnement des clients en tirant parti de l'expertise de la chaîne d'approvisionnement d'Amazon.

Machine Learning aide à sélectionner et à surveiller les fournisseurs en analysant les performances, la qualité, les prix et la fiabilité. Il améliore la logistique en optimisant les itinéraires de transport en tenant compte de facteurs tels que le trafic, les conditions météorologiques, les délais de livraison et les capacités des véhicules. Il en résulte une réduction de la consommation de carburant, des livraisons plus rapides et des coûts d'exploitation, ce qui finit par entraîner la croissance du ML sur le marché de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Les entreprises de logistique adoptent de plus en plus les technologies AI et ML pour améliorer leurs offres de services et fournir des solutions de transport plus efficaces. Par exemple, en avril 2024, Flexport a lancé une nouvelle plate-forme logistique alimentée par l'IA conçue pour optimiser les itinéraires d'expédition et améliorer les délais de livraison en prédisant les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement.

Le ML dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement est confronté à de nombreux défis, comme la sécurité des données et la protection des renseignements personnels, et la complexité de l'intégration avec les systèmes existants. Le succès du ML dépend de la qualité et de la propreté des données. L'incorporation de données provenant de sources disparates, la garantie de leur exactitude et leur intégration aux systèmes existants peuvent prendre du temps et être complexes. De plus, cette technologie peut perpétuer par inadvertance les biais présents dans leurs données de formation et les algorithmes biaisés peuvent conduire à des décisions injustes dans des domaines tels que la sélection des fournisseurs ou la prévision de la demande, ce qui entrave la croissance du marché.

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Tendances du marché

On observe une tendance croissante à utiliser le ML pour analyser les données des capteurs, des appareils IoT et des réseaux logistiques connectés afin de prévoir les problèmes potentiels, d'optimiser les itinéraires et d'assurer des opérations en douceur. Les entreprises vont au-delà de la collecte de données de base et se tournent vers des informations en temps réel. ML peut être utilisé pour créer des prévisions de demande hautement personnalisées qui tiennent compte des données historiques ainsi que des facteurs en temps réel tels que les tendances des médias sociaux, les modèles météorologiques et les événements localisés. Cela permettra aux entreprises d'anticiper plus précisément les fluctuations de la demande et d'optimiser les niveaux d'inventaire.

Le ML sur le marché de la gestion de la chaîne d'approvisionnement devrait connaître une croissance importante dans les systèmes en boucle fermée où les modèles ML apprennent et s'améliorent en permanence sur la base de données en temps réel et de rétroaction. Cela leur permettra également de s'adapter aux conditions changeantes et d'optimiser de manière autonome les processus de la chaîne d'approvisionnement. En outre, ML jouera un rôle crucial dans l'optimisation de la logistique pour réduire l'empreinte carbone et l'impact environnemental. Il pourrait s'agir d'optimiser les itinéraires de livraison, de réduire au minimum les kilométrages vides et de promouvoir des solutions d'emballage durables. À mesure que ces technologies arriveront à maturité, on s'attend à ce que les chaînes d'approvisionnement soient plus résilientes, plus efficaces et plus respectueuses de l'environnement, et qu'elles puissent répondre rapidement aux défis mondiaux et aux changements du marché.

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Analyse du marché

Sur la base de la composante, le marché est divisé en logiciels et services. Le secteur des logiciels a été évalué à plus d'un milliard de dollars en 2023. À mesure que les entreprises deviennent plus à l'aise avec ML, la demande d'interfaces conviviales et d'outils logiciels intuitifs augmente. Le segment des logiciels répond à ce besoin en développant des interfaces utilisateur qui facilitent l'interaction du personnel non technique avec les modèles ML et permettent d'obtenir des informations pour la prise de décisions. De plus, les entreprises cherchent de plus en plus à étendre leurs déploiements de ML à toute la chaîne d'approvisionnement.

En outre, les solutions logicielles jouent un rôle crucial dans la réalisation de cette évolutivité en permettant une intégration transparente avec les systèmes existants. Planification des ressources d'entreprise en nuage systèmes, Systèmes de gestion des entrepôts, et d'autres applications logicielles utilisées dans la chaîne logistique. Les logiciels basés sur l'IA aident les entreprises à automatiser des processus complexes, à améliorer l'analyse des données et à améliorer la précision de la prise de décisions, qui sont essentiels pour optimiser l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et réduire les coûts opérationnels.

Par exemple, en juin 2024, Oracle a introduit des mises à jour de sa plateforme Cloud SCM, intégrant de nouvelles fonctionnalités ML pour améliorer la planification et l'exécution de la chaîne d'approvisionnement. Ces mises à jour visent à améliorer l'exactitude des prévisions de la demande, à automatiser les processus de planification, à optimiser le respect des commandes et à améliorer la visibilité de la chaîne d'approvisionnement.

Selon l'application, l'apprentissage automatique sur le marché de la gestion de la chaîne d'approvisionnement est catégorisé en prévision de la demande, en gestion des relations avec les fournisseurs, en gestion des risques, en gestion du cycle de vie des produits, en planification des ventes et des opérations (S&OP), et d'autres. Le segment des prévisions de la demande devrait enregistrer un TCAC de plus de 25 % entre 2024 et 2032. Les méthodes traditionnelles de prévision ont souvent du mal à gérer les complexités des chaînes d'approvisionnement modernes avec des modèles de demande fluctuants et des perturbations externes.

La prévision de la demande alimentée par ML offre une plus grande précision et efficacité en analysant de grandes quantités de données historiques en même temps que des facteurs en temps réel tels que les tendances des médias sociaux, les modèles météorologiques et les activités promotionnelles qui stimulent la croissance de ML dans la prévision de la demande. En anticipant les fluctuations de la demande, les entreprises peuvent être assurées d'avoir les bons produits disponibles au bon moment. Cela réduit les stocks et conduit à des temps d'exécution plus rapides, en fin de compte améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Les fournisseurs de logiciels d'entreprise intègrent des capacités ML plus sophistiquées dans leurs solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement existantes afin d'améliorer la précision des prévisions. Ainsi, en avril 2024, le logiciel Coupa a intégré des algorithmes avancés d'IA et de ML dans ses outils de prévision de la demande, améliorant la précision des prévisions et permettant aux entreprises d'optimiser leurs chaînes d'approvisionnement.

L'apprentissage automatique en Amérique du Nord sur le marché de la gestion de la chaîne d'approvisionnement représentait 30 % de la part des revenus en 2023. Les entreprises de la région opèrent sur des marchés très concurrentiels, avec des chaînes d'approvisionnement complexes et géographiquement dispersées. Cela nécessite un effort constant d'efficacité et d'optimisation. ML offre un outil puissant pour atteindre ces objectifs en automatisant les tâches, en rationalisant les processus et en fournissant des informations basées sur les données pour une meilleure prise de décision.

En outre, la région a déjà adopté de nouvelles technologies. Cela se traduit par une base solide pour l'adoption de ML dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans la région. Par exemple, en mai 2024, Microsoft a annoncé des améliorations à sa plateforme Azure AI, mettant l'accent sur de nouvelles capacités ML adaptées à la gestion de la chaîne d'approvisionnement, y compris la prévision de la demande et l'optimisation des stocks.

L'Union européenne a encouragé la transformation numérique dans différents secteurs, y compris la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Des initiatives telles que le programme Europe numérique visent à soutenir le développement et l'adoption de technologies de pointe. Les entreprises se concentrent également de plus en plus sur la durabilité et l'impact environnemental dans leurs chaînes d'approvisionnement en tirant parti de ML. Ces tendances devraient accélérer l'intégration du ML dans les opérations de la chaîne d'approvisionnement à travers les régions, ce qui stimulera l'innovation et l'efficacité. En conséquence, les entreprises européennes sont prêtes à renforcer leur avantage concurrentiel sur le marché mondial tout en répondant à des préoccupations environnementales cruciales.

Les pays d'Asie et du Pacifique connaissent une croissance économique et une urbanisation rapides, ce qui stimule la demande de solutions de pointe à la chaîne d'approvisionnement. La région est un point chaud pour les investissements technologiques, les entreprises du secteur privé et les organismes gouvernementaux finançant les progrès technologiques. Ces facteurs soulignent collectivement la dynamique et l'expansion du ML dans le marché des MSC.

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Part de marché

IBM, Amazon Web Services et Microsoft Corporation détiennent une part de marché significative de plus de 12% en ML sur le marché de la logistique. Les principaux acteurs se concentrent sur l'innovation et les partenariats stratégiques pour renforcer leur position sur le marché. Ils développent des algorithmes d'IA plus avancés et des outils d'analyse prédictive pour relever les défis complexes de la chaîne d'approvisionnement. Beaucoup intègrent leurs solutions ML avec les appareils IoT, la blockchain et les technologies cloud pour offrir des plateformes plus complètes et évolutives. Des entreprises telles qu'IBM, SAP et Oracle améliorent leurs logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement existants avec des capacités d'IA, tandis que des géants technologiques tels que Microsoft, Google et Amazon tirent parti de leur expertise en nuage et en AI pour offrir des solutions de chaîne d'approvisionnement spécialisées.

De plus, ces entreprises se concentrent sur l'expansion de leurs offres de services, en fournissant non seulement des logiciels, mais aussi des solutions de bout en bout, y compris des services de conseil, de mise en œuvre et de gestion. De plus, l'accent est de plus en plus mis sur des solutions spécifiques à l'industrie, avec des acteurs qui adaptent leurs outils ML à des secteurs tels que le commerce de détail, la fabrication et les soins de santé, attirant ainsi de nouveaux clients.

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Entreprises de marché

Les principaux acteurs de l'apprentissage automatique dans le secteur de la gestion de la chaîne d'approvisionnement sont:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Groupe Yonder Bleu, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• DHL Chaîne d'approvisionnement
• Société FedEx
• Google LLC
• Société de machines d'affaires internationales (IBM)
• Sociétés associées de Manhattan, Inc.
• Microsoft Corporation
• Société Oracle
• SAP SE

L'apprentissage automatique en gestion de la chaîne d'approvisionnement Nouvelles de l'industrie

• En juin 2024, Blue Yonder a annoncé un partenariat avec Snowflake pour intégrer ses solutions de chaîne d'approvisionnement au cloud de données de Snowflake, améliorer les capacités d'analyse des données et fournir des informations en temps réel pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
• En avril 2024, Convoy a lancé une nouvelle plateforme automatisée d'appariement de fret, en tirant parti de ML pour optimiser l'appariement de charge et améliorer l'efficacité logistique des expéditeurs et des transporteurs.

Le rapport d'étude de marché sur l'apprentissage automatique dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement couvre en profondeur l'industrie. avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (milliards USD) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Logiciel
• Services
  • Géré
  • Professionnel

Marché, par technique

• Apprentissage supervisé
• Enseignement non supervisé

Marché, selon la taille de l'organisation

• Grandes entreprises
• Petites et moyennes entreprises (PME)

Marché, par modèle de déploiement

• Nuageux
• Sur place

Marché, par demande

• Prévisions de la demande
• Gestion des relations avec les fournisseurs
• Gestion des risques
• Gestion du cycle de vie des produits
• Planification des ventes et des opérations
• Autres

Marché, par utilisateur final

• Commerce de détail et électronique
• Industrie manufacturière
• Santé
• Automobile
• Produits alimentaires et boissons
• Biens de consommation
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Australie
  • Corée du Sud
  • Asie du Sud-Est
  • Reste de l ' Asie et du Pacifique
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
  • Reste de l'Amérique latine
• MEA
  • EAU
  • Arabie saoudite
  • Afrique du Sud
  • Reste du MEA