Supply Chain Management의 기계 학습 시장 크기

Supply Chain Management의 기계 학습 시장 규모는 2023년 USD 1.5 억에 달하며 2024년과 2032년 사이에 29% 이상의 CAGR를 등록할 것으로 예상됩니다. 시장의 채택을 구동하는 주요 요인은 향상된 수요 예측, 재고 최적화 및 위험 관리· 이 알고리즘은 기존 판매, 시장 동향 및 소셜 미디어 전송과 같은 광범위한 데이터 세트를 분석하여 정확하고 재고 수준을 최적화하고 재고를 최소화하며 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있으며 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

Cloud Provider는 ML-powered 공급망을 확장하여 고급 분석 및 최적화 도구에 대한 수요를 충족합니다. 예를 들어, 1 월 2024에서 AWS는 ML 모델을 사용하여 원료, 구성 요소 및 완제품의 정확한 예측 및 계획 구매에 이르기까지 공급 계획 모듈의 일반적인 가용성을 발표했습니다. Amazon의 공급망 전문 지식을 활용하여 고객 공급망 전반에 걸쳐 재고 관리 개선을 목표로 합니다.

Machine Learning은 성능, 품질, 가격 및 신뢰성을 분석하여 공급 업체를 선별 및 모니터링하는 데 도움이됩니다. 교통, 날씨, 배달 일정 및 차량 용량과 같은 요인을 고려하는 교통 경로를 최적화하여 물류를 향상시킵니다. 이 결과는 연료 소비, 빠른 배송 및 낮은 운영 비용으로 공급 체인 관리 시장에서 ML의 성장을 구동합니다.

물류 회사는 점점 AI 및 ML 기술을 채택하여 서비스 제공을 강화하고 더 효율적인 운송 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 4 월 2024에서 Flexport는 선적 경로를 최적화하고 잠재적 공급망 중단을 예측하여 배달 시간을 개선하기 위해 설계된 새로운 AI 기반 물류 플랫폼을 출시했습니다.

ML 공급망 관리는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제 및 기존 시스템과 통합 복잡성과 같은 수많은 과제를 직면합니다. ML의 성공은 고품질과 깨끗한 데이터에 달려 있습니다. disparate 소스에서 데이터를 통합하고 정확도를 보장하고 기존 시스템과 통합하여 복잡한 시간과 시간을 절약 할 수 있습니다. 또한, 이 기술은 교육 데이터와 비스듬한 알고리즘에 존재하는 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 결정을 지도할 수 있습니다.

Supply Chain Management의 기계 학습 시장 동향

센서, IoT 기기 및 연결된 물류 네트워크에서 데이터를 분석하기 위해 ML을 사용하여 성장 추세가 증가하고 있으며 잠재적 인 문제를 예측하고 루트를 최적화하고 원활한 작업을 보장합니다. 기업은 기본 데이터 수집을 넘어 실시간 통찰력을 전환합니다. ML은 소셜 미디어 트렌드, 날씨 패턴 및 현지화 된 이벤트와 같은 실시간 요소를 고려하는 매우 사용자 정의 요구 예측을 만들 수 있습니다. 이것은 더 정확하고 재고 수준을 최적화하는 수요 변동을 예측하는 기업이 될 것입니다.

공급 체인 관리 시장에서 ML은 ML 모델이 지속적으로 실시간 데이터 및 피드백을 기반으로 학습하고 개선하는 폐쇄 루프 시스템에 중요한 성장을 달성 할 것으로 예상됩니다. 이것은 또한 조건을 변경하고 공급망 프로세스를 자율적으로 최적화 할 수 있도록합니다. ML은 탄소 발자국 및 환경 영향 감소를 위해 최적화된 물류에 중요한 역할을 합니다. 이것은 공급 경로 최적화, 빈 트럭 마일 최소화, 지속 가능한 포장 솔루션을 홍보 할 수 있습니다. 이러한 기술 성숙으로, 빠르게 글로벌 도전과 시장 변화에 대응할 수 있는 보다 탄력적이고 효율적인 환경적 공급 체인을 볼 수 있습니다.

Supply Chain Management의 기계 학습 시장 분석

구성 요소에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어 부문은 2023년 1억 달러에 달했습니다. 기업은 ML로 더 편안해졌으며 사용자 친화적 인 인터페이스 및 직관적 인 소프트웨어 도구가 증가하고 있습니다. 소프트웨어 세그먼트는 ML 모델과 상호 작용하고 의사 결정에 대한 통찰력을 얻을 수있는 비 기술 인력을 쉽게 만드는 사용자 인터페이스를 개발하여이 필요하도록 설계되었습니다. 또한, 기업은 점점 전체 공급 체인을 통해 ML 배포를 확장하고 있습니다.

또한, 소프트웨어 솔루션은 기존의 원활한 통합을 가능하게함으로써 이 확장성 달성에 중요한 역할을 합니다. Cloud Enterprise 자원 계획 (ERP) 시스템, 창고 관리 시스템 (WMS)공급 사슬에서 사용된 다른 소프트웨어 신청. AI-Drive 소프트웨어는 기업 자동화 복잡한 과정을 돕고, 데이터 분석을 강화하고, 공급 체인 효율성을 최적화하고 운영 비용을 절감하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 6 월 2024에서 Oracle은 Cloud SCM 플랫폼에 업데이트를 도입했으며 공급망 계획 및 실행을 개선하기 위해 새로운 ML 기능을 통합했습니다. 이 업데이트는 까다로운 예측 정확도, 자동화 계획 프로세스, 최적화된 주문 성취, 공급망 전반에 걸쳐 향상된 가시성을 제공합니다.

응용 프로그램에 따라 공급 체인 관리 시장에서 기계 학습은 수요 예측, 공급 업체 관계 관리 (SRM), 위험 관리, 제품 수명주기 관리, 판매 및 운영 계획 (S & OP) 및 기타로 분류됩니다. 수요 예측 세그먼트는 2024에서 2032에 25 % 이상의 CAGR를 등록 할 것으로 예상됩니다. 전통적인 예측 방법 종종 변동 요구 패턴 및 외부 붕괴와 현대 공급망의 복잡성을 처리하기 위해 투쟁.

ML-powered demand 예측은 소셜 미디어 트렌드, 날씨 패턴 및 프로모션 활동과 같은 실시간 요인과 함께 역사적인 데이터의 광대 한 양을 분석하여 더 큰 정확도와 효율성을 제공합니다. ML의 성장 예측. 수요 변동에 따라, 기업은 적절한 시간에 사용할 수있는 올바른 제품을 안심할 수 있습니다. 이것은 Stockouts를 감소시키고 더 빠른 성취 시간으로, 궁극적으로 고객 만족 및 충성도를 개량합니다.

엔터프라이즈 소프트웨어 공급자는 기존의 공급망 관리 솔루션에 더 정교한 ML 기능을 통합하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 예를 들어, 4 월 2024에서 Coupa 소프트웨어는 고급 AI 및 ML 알고리즘을 사용하여 수요 예측 도구로 통합하여 예측 정확도를 높이고 공급망을 최적화 할 수 있습니다.

공급 체인 관리 시장에서 북미 기계 학습은 2023 년 매출 점유율의 30 %를 차지했습니다. 지역 사업은 복잡한 지리적으로 분산된 공급망을 갖춘 경쟁력 있는 시장에서 운영됩니다. 이 necessitates 효율 및 최적화에 대한 일정한 드라이브. ML은 작업, 간소화 프로세스를 자동화하여 이러한 목표를 달성하는 강력한 도구를 제공하며 더 나은 의사결정을 위해 데이터 중심 통찰력을 제공합니다.

또한, 지역은 새로운 기술의 초기 채택자의 역사를 가지고 있습니다. 이 지역에서 공급망 관리에 ML 채택을위한 강력한 기반을 번역합니다. 예를 들어, 5 월 2024에서 Microsoft는 수요 예측 및 재고 최적화를 포함한 새로운 ML 기능에 중점을 둔 Azure AI 플랫폼에 향상된 기능을 발표했습니다.

유럽 연합 (EU)은 공급망 관리를 포함한 다양한 분야의 디지털 전환을 촉진하고 있습니다. 디지털 유럽 프로그램과 같은 이니셔티브는 발전과 첨단 기술의 채택을 지원하기 위해 목표로. 또한 ML 레버리지로 공급망의 지속 가능성과 환경 영향에 중점을 두고 있습니다. 이 동향은 지역 전체에 공급 사슬 가동에 있는 ML의 통합을 가속하기 위하여 예상됩니다, 따라서 혁신과 효율성을 몰기. 유럽 기업은 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 노력하고 있으며, 동시에 중요한 환경 문제를 해결합니다.

Asia-Pacific 국가는 급속한 경제 성장과 도시화를 경험하고, 진보된 공급 사슬 해결책을 위한 수요를 모는. 이 지역은 기술 투자를위한 핫스팟, 민간 부문 기업 및 정부 기관 자금 기술 발전과 함께. 이러한 요소는 지역의 역동적이고 확장하는 SCM 시장에서 ML.

Supply Chain Management의 기계 학습 시장 공유

IBM, Amazon Web Services 및 Microsoft Corporation은 물류 시장에서 ML 12% 이상의 상당한 시장 점유율을 보유합니다. 주요 선수는 혁신과 전략적 파트너십에 초점을 맞추고 시장 위치를 강화합니다. AI 알고리즘 및 예측 분석 도구를 개발하여 복잡한 공급망 문제를 해결합니다. IoT 기기, 블록체인, 클라우드 기술로 ML 솔루션을 통합하여 종합적이고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. IBM, SAP 및 Oracle과 같은 기업은 Microsoft, Google 및 Amazon과 같은 기술 거물이 클라우드 및 AI 전문 공급 체인 솔루션을 제공하는 AI 전문 지식을 활용하면서 기존 공급망 관리 소프트웨어를 강화하고 있습니다.

또한, 이 회사는 컨설팅, 구현 및 관리 서비스를 포함한 소프트웨어뿐만 아니라 엔드 투 엔드 솔루션을 제공하는 서비스 제공을 확장하는 데 중점을 둡니다. 또한, 소매, 제조 및 의료 등 분야에서 ML 도구를 맞춤화하는 플레이어와 업계별 솔루션에 중점을두고 있습니다. 따라서 새로운 고객을 유치합니다.

Supply Chain Management의 기계 학습 시장 기업

공급망 관리 업계에서 기계 학습에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Amazon 웹 서비스, Inc. (AWS)
• Blue Yonder 그룹
• C.H. 로빈슨 Worldwide, Inc.
• Coupa 소프트웨어 Inc.
• DHL 서비스 공급 체인
• FedEx 회사
• 구글 LLC
• 국제 비즈니스 기계 공사 (IBM)
• Manhattan Associates, 주식회사
• Microsoft 회사
• Oracle 기업
• SAP 세트

Supply Chain Management의 기계 학습 기업 뉴스

• 6월 2024일, Blue Yonder는 Snowflake의 데이터 클라우드와 공급망 솔루션을 통합하기 위해 Snowflake의 데이터 분석 기능을 강화하고 공급망 최적화에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.
• 4 월 2024에서 Convoy는 새로운 자동화 된화물 매칭 플랫폼을 출시하여 ML을 활용하여 부하 매칭을 최적화하고 분산 및 캐리어에 대한 물류 효율성을 향상시킵니다.

공급망 관리 시장 연구 보고서의 기계 학습에는 업계의 심층적 인 적용이 포함됩니다. 2021년에서 2032년까지 수익률(USD Billion)의 예측 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
• 제품정보
  • 지원하다
  • 지원하다

시장, 기술로

• 감독 학습
• Unsupervised 학습

시장, 조직 크기

• 큰 기업
• 중소기업(SME)

시장, 배포 모델

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

시장, 신청에 의하여

• 옵션 예측
• 공급자 관계 관리 (SRM)
• 위험 관리
• 제품 수명주기 관리
• 영업 및 운영 계획 (S & OP)
• 이름 *

시장, End-user에 의하여

• 소매 및 전자 상거래
• 회사연혁
• 제품정보
• 자동차
• 음식 & 음료
• 소비자 용품
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