Машинное обучение в управлении цепочками поставок Отчет о состоянии рынка 2032

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Размер рынка

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Размер рынка был оценен в 1,5 миллиарда долларов США в 2023 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 29% в период с 2024 по 2032 год. Основными факторами, которые стимулируют принятие рынка, являются улучшенное прогнозирование спроса, оптимизация запасов и Управление рисками. Его алгоритмы анализируют обширные наборы данных, такие как исторические продажи, тенденции рынка и настроения в социальных сетях, чтобы точно прогнозировать спрос, оптимизировать уровни запасов и минимизировать запасы, что приводит к экономии затрат, повышению эффективности и общему улучшению качества обслуживания клиентов.

Облачные провайдеры расширяют свои предложения по цепочке поставок на основе ML для удовлетворения растущего спроса на передовые инструменты аналитики и оптимизации. Например, в январе 2024 года AWS объявила об общей доступности модуля планирования поставок, который использует модели ML для точного прогнозирования и планирования закупок сырья, компонентов и готовой продукции. Это направлено на улучшение управления запасами в цепочках поставок клиентов, используя опыт Amazon в цепочке поставок.

Машинное обучение помогает в выборе и мониторинге поставщиков, анализируя производительность, качество, цены и надежность. Он улучшает логистику, оптимизируя транспортные маршруты с учетом таких факторов, как движение, погода, графики доставки и пропускная способность транспортных средств. Это приводит к снижению потребления топлива, более быстрым поставкам и более низким эксплуатационным расходам, что в конечном итоге приводит к росту ML на рынке управления цепочками поставок.

Логистические компании все чаще используют технологии ИИ и ML для улучшения своих услуг и предоставления более эффективных транспортных решений. Например, в апреле 2024 года Flexport запустила новую логистическую платформу на базе искусственного интеллекта, предназначенную для оптимизации маршрутов отгрузки и улучшения сроков доставки путем прогнозирования потенциальных сбоев в цепочке поставок.

ML в управлении цепочками поставок сталкивается с многочисленными проблемами, такими как безопасность данных и конфиденциальность, а также сложность интеграции с существующими системами. Успех ML зависит от качественных и чистых данных. Включение данных из разных источников, обеспечение их точности и интеграция с существующими системами могут быть сложными и трудоемкими. Кроме того, эта технология может непреднамеренно увековечить предубеждения, присутствующие в данных обучения, и предвзятые алгоритмы могут привести к несправедливым решениям в таких областях, как выбор поставщиков или прогнозирование спроса, что препятствует росту рынка.

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Тенденции рынка

Растет тенденция использования ML для анализа данных с датчиков, устройств IoT и других устройств. Связанная логистика сети для прогнозирования потенциальных проблем, оптимизации маршрутов и обеспечения бесперебойной работы. Компании выходят за рамки базового сбора данных и переходят к идеям в реальном времени. ML может использоваться для создания высоко персонализированных прогнозов спроса, которые учитывают исторические данные, а также факторы реального времени, такие как тенденции в социальных сетях, погодные условия и локализованные события. Это позволит предприятиям более точно прогнозировать колебания спроса и оптимизировать уровни запасов.

Ожидается, что ML на рынке управления цепочками поставок достигнет значительного роста в системах с замкнутым циклом, где модели ML постоянно учатся и совершенствуются на основе данных и обратной связи в режиме реального времени. Это также позволит им адаптироваться к изменяющимся условиям и автономно оптимизировать процессы цепочки поставок. Кроме того, ML будет играть решающую роль в оптимизации логистики для снижения углеродного следа и воздействия на окружающую среду. Это может включать оптимизацию маршрутов доставки, минимизацию пустых миль грузовиков и продвижение устойчивых упаковочных решений. По мере развития этих технологий ожидается появление более устойчивых, эффективных и экологически ответственных цепочек поставок, которые могут быстро реагировать на глобальные вызовы и рыночные сдвиги.

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Анализ рынка

По компоненту рынок делится на программное обеспечение и услуги. Сегмент программного обеспечения был оценен в более чем 1 млрд долларов США в 2023 году. По мере того, как предприятия становятся более удобными с ML, растет спрос на удобные интерфейсы и интуитивно понятные программные инструменты. Сегмент программного обеспечения удовлетворяет эту потребность, разрабатывая пользовательские интерфейсы, которые облегчают нетехническому персоналу взаимодействие с моделями ML и получение информации для принятия решений. Кроме того, компании все чаще стремятся масштабировать развертывание ML по всей цепочке поставок.

Кроме того, программные решения играют решающую роль в достижении этой масштабируемости, обеспечивая бесшовную интеграцию с существующими системами. Планирование ресурсов облачных предприятий (ERP) систем, Системы управления складом (WMS)и других программных приложений, используемых в цепочке поставок. Программное обеспечение на основе ИИ помогает предприятиям автоматизировать сложные процессы, улучшать аналитику данных и повышать точность принятия решений, что имеет решающее значение для оптимизации эффективности цепочки поставок и снижения эксплуатационных расходов.

Например, в июне 2024 года Oracle представила обновления для своей платформы Cloud SCM, интегрируя новые функции ML для улучшения планирования и исполнения цепочки поставок. Эти обновления направлены на повышение точности прогнозирования спроса, автоматизацию процессов планирования, оптимизацию выполнения заказов и обеспечение повышенной видимости по всей цепочке поставок.

На основе применения машинное обучение на рынке управления цепочками поставок подразделяется на прогнозирование спроса, управление отношениями с поставщиками (SRM), управление рисками, управление жизненным циклом продукта, планирование продаж и операций (S&OP) и другие. Ожидается, что сегмент прогнозирования спроса зарегистрирует CAGR более 25% с 2024 по 2032 год. Традиционные методы прогнозирования часто пытаются справиться со сложностями современных цепочек поставок с колебаниями спроса и внешними сбоями.

Прогнозирование спроса на основе ML обеспечивает большую точность и эффективность, анализируя огромные объемы исторических данных наряду с факторами реального времени, такими как тенденции в социальных сетях, погодные условия и рекламные мероприятия, которые стимулируют рост ML в прогнозировании спроса. Предвидя колебания спроса, компании могут быть уверены в наличии правильных продуктов в нужное время. Это сокращает запасы и приводит к более быстрому времени выполнения, что в конечном итоге повышает удовлетворенность клиентов и лояльность.

Корпоративные поставщики программного обеспечения интегрируют более сложные возможности ML в свои существующие решения по управлению цепочками поставок для повышения точности прогнозирования. Например, в апреле 2024 года программное обеспечение Coupa интегрировало передовые алгоритмы AI и ML в свои инструменты прогнозирования спроса, повышая точность прогнозов и позволяя предприятиям оптимизировать свои цепочки поставок.

На долю машинного обучения в Северной Америке на рынке управления цепочками поставок пришлось 30% доли выручки в 2023 году. Предприятия региона работают на высококонкурентных рынках со сложными и географически распределенными цепочками поставок. Это требует постоянного стремления к эффективности и оптимизации. ML предлагает мощный инструмент для достижения этих целей путем автоматизации задач, оптимизации процессов и предоставления данных для лучшего принятия решений.

Кроме того, регион имеет историю раннего внедрения новых технологий. Это создает прочную основу для внедрения ML в управлении цепочками поставок в регионе. Например, в мае 2024 года Microsoft объявила об усовершенствовании своей платформы Azure AI, сосредоточив внимание на новых возможностях ML, предназначенных для управления цепочками поставок, включая прогнозирование спроса и оптимизацию запасов.

Европейский Союз продвигает цифровую трансформацию в различных секторах, включая управление цепочками поставок. Такие инициативы, как программа «Цифровая Европа», направлены на поддержку развития и внедрения передовых технологий. Компании также все больше сосредотачиваются на устойчивости и воздействии на окружающую среду в своих цепочках поставок. Ожидается, что эти тенденции ускорят интеграцию ОД в операции по цепочке поставок в разных регионах, тем самым стимулируя инновации и эффективность. В результате европейские компании готовы повысить свою конкурентоспособность на мировом рынке, одновременно решая важнейшие экологические проблемы.

Страны Азиатско-Тихоокеанского региона испытывают быстрый экономический рост и урбанизацию, что стимулирует спрос на передовые решения для цепочек поставок. Регион является горячей точкой для инвестиций в технологии, причем как частные фирмы, так и государственные органы финансируют технологические достижения. Эти факторы в совокупности подчеркивают динамику и расширение ОД на рынке СКМ в регионе.

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Доля рынка

IBM, Amazon Web Services и Microsoft Corporation занимают значительную долю рынка более 12% в ML на рынке логистики. Основные игроки сосредоточены на инновациях и стратегическом партнерстве для укрепления своих позиций на рынке. Они разрабатывают более продвинутые алгоритмы ИИ и инструменты предиктивной аналитики для решения сложных проблем цепочки поставок. Многие интегрируют свои ML-решения с IoT-устройствами, блокчейном и облачными технологиями, чтобы предложить более всеобъемлющие и масштабируемые платформы. Такие компании, как IBM, SAP и Oracle, расширяют свое существующее программное обеспечение для управления цепочками поставок с помощью возможностей ИИ, в то время как технологические гиганты, такие как Microsoft, Google и Amazon, используют свой опыт в области облачных вычислений и искусственного интеллекта, чтобы предлагать специализированные решения для цепочки поставок.

Кроме того, эти компании также сосредоточены на расширении своих услуг, предоставляя не только программное обеспечение, но и комплексные решения, включая консалтинг, внедрение и управляемые услуги. Кроме того, все больше внимания уделяется отраслевым решениям, при этом игроки адаптируют свои инструменты ML для секторов, включая розничную торговлю, производство и здравоохранение, тем самым привлекая новых клиентов.

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Рыночные компании

Основными игроками, работающими в области машинного обучения в отрасли управления цепочками поставок, являются:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• Coupa Software Inc.
• ДХЛ цепочка поставок
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Manhattan Associates, Inc.
• Корпорация Microsoft
• Корпорация Oracle
• SAP SE

Машинное обучение в управлении цепочками поставок Индустрия Новости

• В июне 2024 года Blue Yonder объявила о партнерстве с Snowflake для интеграции своих решений в цепочке поставок с облаком данных Snowflake, расширения возможностей анализа данных и предоставления информации в режиме реального времени для оптимизации цепочки поставок.
• В апреле 2024 года Convoy запустила новую автоматизированную платформу для сопоставления грузов, используя ML для оптимизации соответствия нагрузки и повышения эффективности логистики для грузоотправителей и перевозчиков.

Исследование рынка машинного обучения в области управления цепочками поставок включает углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами в отношении выручки (миллиард долларов США) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
• Услуги
  • управляемый
  • Профессиональный

Рынок, по технике

• Надзорное обучение
• Неконтролируемое обучение

Рынок по размеру организации

• Крупные предприятия
• Малые и средние предприятия (МСП)

Рынок по модели развертывания

• облачный
• Помещения

Рынок, по применению

• Прогнозирование спроса
• Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRM)
• Управление рисками
• Управление жизненным циклом продукта
• Планирование продаж и операций (S&OP)
• Другие

Рынок, конечный пользователь

• Розничная и электронная торговля
• Производство
• Медицинская помощь
• автомобильный
• Еда и напитки
• Потребительские товары
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Австралия
  • Южная Корея
  • Юго-Восточная Азия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка
  • Остальная часть MEA