Искусственный интеллект (ИИ) в цепочке поставок обладает несколькими существенными свойствами, которые способствуют его значимости на рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок. Эти свойства включают в себя расширенную аналитику данных, алгоритмы машинного обучения, автоматизацию и возможности прогнозирования. ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в реальном времени, что приводит к улучшению принятия решений, повышению эффективности и оптимизации затрат. Он облегчает прогнозирование спроса, управление запасами, сопоставление спроса и предложения и оптимизацию маршрутов. Кроме того, решения для цепочки поставок на основе ИИ обеспечивают большую видимость, прозрачность и прослеживаемость, обеспечивая соответствие и снижая риски. Эти свойства стимулируют внедрение ИИ на рынке цепочек поставок, преобразуя традиционные операции цепочки поставок и принося ощутимые выгоды предприятиям.
Согласно исследованию Data Bridge Market, искусственный интеллект на рынке цепочек поставок продемонстрирует среднегодовой темп роста 8,60% на прогнозируемый период 2022-2029 гг. Таким образом, стоимость искусственного интеллекта на рынке цепочек поставок к 2029 году составит 54,51 млн долларов США .
«Спрос на большую прозрачность и наглядность данных о цепочке поставок и логистике стимулирует рынок»
Растущий спрос на большую прозрачность и видимость в данных о цепочке поставок и логистике является существенным драйвером для искусственного интеллекта на рынке цепочек поставок. Компании и потребители в равной степени стремятся к отслеживанию в реальном времени, прослеживаемости и точным знаниям об операциях своей цепочки поставок. Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и аналитика данных, позволяют организациям обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и генерировать полезные идеи. Используя ИИ, компании могут повысить эффективность цепочки поставок, оптимизировать управление запасами, снизить риски и повысить удовлетворенность клиентов. Острая потребность в видимости и прозрачности является мощным катализатором для внедрения ИИ в секторе цепочки поставок.
Что сдерживает рост искусственного интеллекта на рынке цепочек поставок?
«Отсутствие технологического опыта в слаборазвитых и развивающихся экономиках»
Отсутствие технологического опыта в слаборазвитых и развивающихся экономиках существенно сдерживает искусственный интеллект на рынке цепочек поставок. Эти регионы часто сталкиваются с проблемами ограниченных ресурсов, инфраструктуры и квалифицированной рабочей силы. Внедрение и принятие передовых технологий ИИ в цепочке поставок требует специальных знаний и технических знаний, которых может не хватать в этих экономиках. Это создает барьер для широкого внедрения решений ИИ, сдерживая рост рынка в этих регионах и создавая технологический разрыв между развитыми и развивающимися экономиками в области цепочек поставок.
Сегментация: искусственный интеллект на рынке цепочек поставок
Рынок искусственного интеллекта в цепочке поставок сегментирован по принципу предложения, технологии, применения и отрасли.
- По принципу предложения искусственный интеллект на рынке цепочек поставок сегментируется на оборудование, программное обеспечение и услуги.
- На основе технологий искусственный интеллект на рынке цепочек поставок был сегментирован на машинное обучение, обработку естественного языка , контекстно-зависимые вычисления и компьютерное зрение.
- На основе сферы применения искусственный интеллект на рынке цепочек поставок был сегментирован: управление автопарком , планирование цепочек поставок, управление рисками , управление складом, виртуальный помощник, брокерские услуги по грузоперевозкам и другие.
- По отраслевому признаку рынок искусственного интеллекта на цепочке поставок сегментирован на автомобилестроение, аэрокосмическую промышленность, производство, розничную торговлю, здравоохранение, потребительские товары, а также продукты питания и напитки.
Региональные данные: Северная Америка доминирует на рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок
Доминирование Северной Америки на рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок объясняется ее значительным присутствием ключевых игроков и развитых экономик, которые отдают приоритет улучшению существующих решений. Ожидается, что эта тенденция сохранится в течение прогнозируемого периода, что еще больше укрепит позиции Северной Америки на рынке.
Прогнозируется, что Азиатско-Тихоокеанский регион испытает значительный рост и достигнет самого высокого совокупного годового темпа роста (CAGR) в области искусственного интеллекта на рынке цепочек поставок. Это можно объяснить такими факторами, как молодое и технически подкованное население в регионе и растущее внедрение технологий Интернета вещей (IOT), которые стимулируют спрос на передовые решения для цепочек поставок.
Чтобы узнать больше об ознакомительном визите, посетите https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-artificial-intelligence-in-supply-chain-market
В число ключевых игроков, работающих на рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок, входят:
- Amazon Web Services, Inc. (США)
- проект44 (США)
- Deutsche Post AG – (Германия)
- FedEx (США)
- GENERAL ELECTRIC (США)
- Google LLC (США)
- IBM (США)
- Корпорация Intel (США)
- Coupa Software Inc. (США)
- Micron Technology, Inc. (США)
- Майкрософт (США)
- Корпорация NVIDIA (США)
- Оракул (США)
- SAP SE (Германия)
- SAMSUNG (Южная Корея)
- Xilinx – (США)
- Грузовые перевозки AI – (США)
- CH Robinson Worldwide, Inc. – (США)
- E2open, LLC – (США)
- RELEX Solutions (Финляндия)
- Группа SKF (Швеция)
- Сеть Cainiao (Китай)
- Сращивающая машина (США)
- American Software, Inc. (США)
Выше приведены ключевые игроки, о которых говорится в отчете. Чтобы узнать больше и получить полный список компаний, использующих искусственный интеллект на рынке цепочек поставок, свяжитесь с нами по адресу: https://www.databridgemarketresearch.com/contact .
Методология исследования: глобальный искусственный интеллект на рынке цепочек поставок
Data collection and base year analysis are done using data collection modules with large sample sizes. The market data is analyzed and estimated using market statistical and coherent models. In addition, market share analysis and key trend analysis are the major success factors in the market report. The key research methodology used by DBMR research team is data triangulation which involves data mining, analysis of the impact of data variables on the market, and primary (industry expert) validation. Apart from this, data models include Vendor Positioning Grid, Market Time Line Analysis, Market Overview and Guide, Company Positioning Grid, Company Market Share Analysis, Standards of Measurement, global vs Regional and Vendor Share Analysis. Please request analyst call in case of further inquiry.
