세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 : 시장 규모 - 유형별, 용도별, 지역별, 예측(2022-2032년)
Global Artificial Intelligence in Supply Chain and Logistics Market Size study, by Type, by Application, and Regional Forecasts 2022-2032
상품코드:1529412
리서치사:Bizwit Research & Consulting LLP
발행일:2024년 08월
페이지 정보:영문 285 Pages
라이선스 & 가격 (부가세 별도)
ㅁ Add-on 가능: 고객의 요청에 따라 일정한 범위 내에서 Customization이 가능합니다. 자세한 사항은 문의해 주시기 바랍니다.
한글목차
세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 규모는 2023년 약 17억 1,300만 달러로 평가되었고, 2024년부터 2032년까지 예측 기간 동안 10.1% 이상의 견실한 성장률로 성장할 것으로 예측됩니다.
공급망 및 물류용 AI에는 공급망 업무의 효율성, 효율성 및 지속가능성을 높이기 위한 AI 기술과 기술의 사용이 포함됩니다. AI를 활용함으로써 공급망 및 물류 전문가는 복잡한 과제를 해결하고 작업을 자동화하고 의사결정을 최적화하며 궁극적으로 가치를 창출할 수 있습니다. AI의 응용은 수요 예측, 재고 관리, 생산 계획, 운송 라우팅, 창고 관리, 주문 처리, 고객 서비스, 리스크 관리 등 공급망 및 물류의 다양한 측면을 가리킵니다.
급증하는 빅데이터량은 공급망 업무의 가시성과 투명성을 높일 필요성과 함께 시장 성장을 가속하는 주요 요인이 되고 있습니다. AI의 채용은 소비자 서비스 및 만족도를 향상시키는 능력에 의해 더욱 촉진됩니다. 그럼에도 불구하고 시장 진전을 방해하는 두드러진 도전은 AI 기술에 대한 전문 지식의 부족입니다. 투명하고 관찰 가능한 공급망 기술 수요는 시장을 크게 견인합니다. 특히 창고 재고 관리, 재고 관리, 제품 안전, 적시 배송 등의 분야에서 자율적인 데이터 처리를 위해 물류 분야의 AI 통합은 현대 공급망에서 AI의 본질적인 역할을 강조합니다. 또한, 기계 자동화와 AI 컴퓨팅을 촉진하는 정부 규제와 이니셔티브는 시장 성장을 더욱 강화할 것입니다. 그러나 개발도상국에서의 효과적인 공급망 정보 솔루션의 도입은 몇 가지 제약에 의해 제한되어 의식을 높이고 선진 기술을 사업 운영에 통합하기 위한 정부 투자가 촉구되고 있습니다.
공급망 운영의 AI 기술은 인간의 노력을 필요로 하지 않으며 상당한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 이 비즈니스 우위는 매우 중요한 시장 성장 촉진요인이며 대기업은 미래의 운영 비용을 줄이기 위해 기계 자동화에 대한 투자를 점점 늘리고 있습니다. 다양한 최종 사용자 산업이 공급망 시장에서 AI 애플리케이션을 활용하고 있으며, 이 분야의 성장에 기여하고 있습니다. IoT 디바이스와 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 진행됨에 따라 데이터 처리에 혁명이 일어나 빅 데이터 기술은 이미 물류 업계에 침투하고 있습니다. AI를 통한 공급망 자동화 동향은 자동화 솔루션에 대한 지속적인 수요를 시사합니다.
북미는 공급망 AI 시장을 독점하고 있지만, 이는 기존 공급망 솔루션의 강화에 주력하는 신흥 경제 국가와 주요 산업 기업의 존재로 인한 것입니다. 아시아태평양은 자동차, 소매업, 제조업에서 딥러닝 및 자연 언어 처리(NLP) 기술을 채택하고 AI 생태계에서 주요 기업의 존재로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 경험할 것으로 예측됩니다.
목차
제1장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장의 주요 요약
세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 규모 및 예측(2022-2032년)
지역별 개요
부문별 개요
유형별
용도별
주요 동향
경기 후퇴의 영향
애널리스트의 결론 및 제안
제2장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 정의 및 조사의 전제조건
조사 목적
시장의 정의
조사의 전제조건
포함 및 제외
제한 사항
공급측 분석
가용성
인프라
규제 환경
시장 경쟁
경제성(소비자의 시점)
수요측 분석
규제 프레임워크
기술의 진보
환경에 대한 배려
소비자의 의식 및 수용
조사 방법
조사 대상년도
환율 변환율
제3장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 역학
시장 성장 촉진요인
빅데이터량 증가
보다 높은 가시성 및 투명성에 대한 요구
AI 도입 증가
시장의 과제
AI 전문가 부족
공급망의 복잡화
시장 기회
정부의 대처 및 규제
IoT 및 클라우드 컴퓨팅의 진보
제4장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 분석
Porter's Five Forces 모델
공급기업의 협상력
구매자의 협상력
신규 참가업체의 위협
대체품의 위협
경쟁 기업간 경쟁 관계
Porter's Five Forces 모델에 대한 미래적 접근
Porter's Five Forces의 영향 분석
PESTEL 분석
정치
경제
사회
기술
환경
법률
주요 투자 기회
주요 성공 전략
파괴적 동향
업계 전문가의 시점
애널리스트의 결론 및 제안
제5장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 규모 및 예측 : 유형별(2022-2032년)
부문 대시보드
세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 : 유형별 수익 동향 분석(2022년, 2032년)
인공 신경망
머신러닝
기타
제6장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 규모 및 예측 : 용도별(2022-2032년)
부문 대시보드
세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 : 용도별 수익 동향 분석(2022년, 2032년)
재고관리 및 계획
수송 네트워크 설계
구매 및 공급 관리
수요계획 및 예측
기타
제7장 세계의 공급망 및 물류용 AI 시장 규모 및 예측 : 지역별(2022-2032년)
북미
미국
캐나다
유럽
영국
독일
프랑스
스페인
이탈리아
기타 유럽
아시아태평양
중국
인도
일본
호주
한국
기타 아시아태평양
라틴아메리카
브라질
멕시코
기타 라틴아메리카
중동 및 아프리카
사우디아라비아
남아프리카
기타 중동 및 아프리카
제8장 경쟁 정보
주요 기업의 SWOT 분석
주요 시장 전략
기업 프로파일
IBM Corporation
주요 정보
개요
재무(데이터의 이용가능성에 따름)
제품 개요
시장 전략
Microsoft Corporation
Google LLC
Amazon Web Services(AWS)
Oracle Corporation
SAP SE
Nvidia Corporation
Intel Corporation
Cisco Systems, Inc.
Siemens AG
General Electric Company
Accenture plc
Splice Machine
PricewaterhouseCoopers(PwC)
Xilinx
제9장 조사 과정
AJY
영문 목차
영문목차
The global Artificial Intelligence (AI) in Supply Chain and Logistics Market is valued at approximately USD 1713 million in 2023 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 10.1% over the forecast period 2024-2032. Artificial intelligence (AI) in supply chain and logistics encompasses the use of AI techniques and technologies to enhance the efficiency, effectiveness, and sustainability of supply chain operations. By leveraging AI, supply chain and logistics professionals can address complex challenges, automate tasks, optimize decision-making, and ultimately create value. AI's application spans various facets of supply chain and logistics, including demand forecasting, inventory management, production planning, transportation routing, warehouse management, order fulfilment, customer service, and risk management.
The burgeoning volume of big data, coupled with the need for greater visibility and transparency in supply chain operations, are key drivers propelling market growth. The adoption of AI is further enhanced by its ability to elevate consumer services and satisfaction levels. Nonetheless, a notable challenge impeding market progress is the scarcity of expertise in AI technology. The demand for transparent and observable supply chain methodologies significantly drives the market. AI's integration within the logistics sector, particularly for autonomous data processing in areas like warehouse stock management, inventory management, product safety, and timely delivery, underscores its essential role in modern supply chains. Additionally, government regulations and initiatives promoting machine automation and AI computing further bolster market growth. However, the adoption of effective supply chain information solutions in developing countries is limited by several constraints, prompting government investments to raise awareness and integrate advanced technologies into business operations.
AI technologies in supply chain operations eliminate the need for human effort, resulting in substantial time and cost savings. This operational advantage is a crucial market driver, with large companies increasingly investing in machine automation to reduce future operating costs. Various end-user industries are leveraging AI applications in the supply chain market, contributing to the sector's growth. The increasing adoption of IoT devices and cloud computing services revolutionizes data processing, with big data technology already prevalent in the logistics industry. The trend towards supply chain automation through AI suggests continued demand for automated solutions.
North America dominates the AI in supply chain market, attributed to the presence of developed economies focused on enhancing existing supply chain solutions and key industry players. The Asia Pacific region is projected to experience the highest CAGR during the forecast period, driven by the adoption of deep learning and Natural Language Processing (NLP) technologies in automotive, retail, and manufacturing industries, along with the presence of major players in the AI ecosystem.
Major market players included in this report are:
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Google LLC
Amazon Web Services (AWS)
Oracle Corporation
SAP SE
Nvidia Corporation
Intel Corporation
Cisco Systems, Inc.
Siemens AG
General Electric Company
Accenture plc
Splice Machine
PricewaterhouseCoopers (PwC)
Xilinx
The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Type:
Artificial Neural Networks
Machine Learning
Others
By Application:
Inventory Control and Planning
Transportation Network Design
Purchasing and Supply Management
Demand Planning and Forecasting
Others
By Region:
North America
U.S.
Canada
Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE
Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC
Latin America
Brazil
Mexico
RoLA
Middle East & Africa
Saudi Arabia
South Africa
RoMEA
Years considered for the study are as follows:
Historical year - 2022
Base year - 2023
Forecast period - 2024 to 2032
Key Takeaways:
Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
Annualized revenues and regional level analysis for each market segment.
Detailed analysis of geographical landscape with Country level analysis of major regions.
Competitive landscape with information on major players in the market.
Analysis of key business strategies and recommendations on future market approach.
Analysis of competitive structure of the market.
Demand side and supply side analysis of the market.
Table of Contents
Chapter 1. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Executive Summary
1.1. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Size & Forecast (2022-2032)
1.2. Regional Summary
1.3. Segmental Summary
1.3.1. By Type
1.3.2. By Application
1.4. Key Trends
1.5. Recession Impact
1.6. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 2. Global AI in Supply Chain and Logistics Market Definition and Research Assumptions
