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세계의 공급망 관리용 머신러닝 시장
Machine Learning in Supply Chain Management
상품코드 : 1782849
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 08월
페이지 정보 : 영문 339 Pages
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한글목차

공급망 관리용 머신러닝 세계 시장은 2030년까지 87억 달러에 달할 전망

2024년에 21억 달러로 추정되는 공급망 관리용 머신러닝 세계 시장은 2024년부터 2030년까지 CAGR 26.9%로 성장하여 2030년에는 87억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 소프트웨어 구성요소는 CAGR 23.8%를 기록하며 분석 기간 종료시에는 51억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 서비스 구성요소 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 32.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 4,920만 달러로 추정, 중국은 CAGR 25.7%로 성장 예측

미국의 공급망 관리용 머신러닝 시장은 2024년에 5억 4,920만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제 대국인 중국은 2030년까지 13억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 25.7%를 기록할 것으로 예상됩니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있고, 분석 기간 동안 CAGR은 각각 24.2%와 23.6%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 18.9%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 공급망 관리용 머신러닝 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

공급망 관리용 머신러닝이 인기를 끄는 이유는?

공급망 관리는 세계 혼란, 수요 변동, 신속하고 효율적인 배송에 대한 고객의 기대치가 높아짐에 따라 점점 더 복잡해지고 있습니다. 머신러닝은 실시간 인사이트를 제공하고, 수요 예측을 개선하고, 재고 수준을 최적화함으로써 공급망 운영을 혁신하고 있습니다. E-Commerce, 적시 생산, 멀티채널 유통 모델의 부상으로 기업들은 AI를 활용한 분석을 통해 공급망 가시성을 높이고 위험을 최소화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.

혁신은 공급망 관리용 머신러닝의 성능을 어떻게 향상시키고 있는가?

AI를 활용한 분석, 클라우드 컴퓨팅, 자동화의 발전으로 공급망은 더욱 탄력적이고 민첩하게 변화하고 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 수요 변동을 예측하고, 이상 징후를 감지하고, 창고 재고 수준을 최적화하는 예측 분석에 활용되고 있습니다. AI 기반 경로 최적화 도구는 물류 효율성을 개선하고, 운송 비용을 절감하며, 마지막 1마일 배송 정확도를 높이고 있습니다. 블록체인과 통합된 AI 솔루션은 공급망의 투명성을 향상시키고, 제조업체에서 최종 소비자까지 상품의 실시간 추적을 가능하게 합니다.

시장 촉진요인은 무엇인가?

세계 공급망의 복잡성, 빠른 배송에 대한 소비자의 기대치 증가, 리스크 관리 개선에 대한 요구는 시장 성장을 촉진하는 주요 요인입니다. COVID-19 팬데믹은 기업들이 혼란을 완화하고 업무 효율성을 높이기 위해 AI를 활용한 공급망 솔루션의 도입을 더욱 가속화시키고 있습니다. 또한, 지속가능성에 대한 우려와 규제 준수 요구 사항으로 인해 기업들은 에너지 소비를 최적화하고 폐기물을 줄이는 AI 기반 솔루션을 채택하고 있습니다.

어떤 과제와 미래 기회가 존재할까?

AI 도입에 따른 높은 비용, 공급망 네트워크 전반의 데이터 통합 문제, 사이버 보안 위험 등의 문제가 있습니다. 그러나 AI를 활용한 공급망 리스크 관리 솔루션의 확대, 자동 의사결정을 위한 자가 학습 알고리즘의 개발, AI를 활용한 지속가능성 추적 도구의 채택에는 기회가 존재합니다. 자율 창고 관리, 로봇을 통한 공급망 운영, AI 기반 조달 전략에서 AI의 지속적인 진화는 공급망 관리에 또 다른 혁명을 가져올 것으로 보입니다.

부문

구성요소(소프트웨어 구성요소, 서비스 구성요소), 디플로이먼트(클라우드 기반 디플로이먼트, 온프레미스 디플로이먼트), 조직(대기업, 중소기업), 애플리케이션(수요 예측 애플리케이션, 공급자관계관리 애플리케이션, 리스크 관리 애플리케이션, 제품 수명주기 관리 애플리케이션, 판매·업무 계획 애플리케이션, 기타 애플리케이션), 최종사용자(소매·E-Commerce 최종사용자, 제조 최종사용자, 헬스케어 최종사용자, 자동차 최종사용자, 식품 및 음료 최종사용자, 소비재 최종사용자, 기타 최종사용자)

조사 대상 기업 사례

AI 통합

Global Industry Analysts는 검증된 전문가 컨텐츠와 AI 툴을 통해 시장 정보와 경쟁 정보를 혁신하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM 및 업계 고유의 SLM 쿼리를 따르는 대신 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사 소재지, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기준으로 기업의 경쟁력 변화를 예측하고 있습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 매출원가(COGS) 증가, 수익성 하락, 공급망 재편 등 미시적, 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

ksm
영문 목차

영문목차

Global Machine Learning in Supply Chain Management Market to Reach US$8.7 Billion by 2030

The global market for Machine Learning in Supply Chain Management estimated at US$2.1 Billion in the year 2024, is expected to reach US$8.7 Billion by 2030, growing at a CAGR of 26.9% over the analysis period 2024-2030. Software Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 23.8% CAGR and reach US$5.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 32.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$549.2 Million While China is Forecast to Grow at 25.7% CAGR

The Machine Learning in Supply Chain Management market in the U.S. is estimated at US$549.2 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$1.3 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 25.7% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 24.2% and 23.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 18.9% CAGR.

Global Machine Learning in Supply Chain Management Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Machine Learning in Supply Chain Management Gaining Popularity?

Supply chain management is becoming increasingly complex due to global disruptions, fluctuating demand, and increasing customer expectations for fast and efficient deliveries. Machine learning is transforming supply chain operations by providing real-time insights, improving demand forecasting, and optimizing inventory levels. With the rise of e-commerce, just-in-time manufacturing, and multi-channel distribution models, businesses are leveraging AI-powered analytics to enhance supply chain visibility and minimize risks.

How Are Innovations Enhancing the Performance of Machine Learning in Supply Chain Management?

Advancements in AI-driven analytics, cloud computing, and automation are making supply chains more resilient and agile. Machine learning algorithms are being used for predictive analytics to anticipate demand fluctuations, detect anomalies, and optimize warehouse inventory levels. AI-driven route optimization tools are improving logistics efficiency, reducing transportation costs, and enhancing last-mile delivery accuracy. Blockchain-integrated AI solutions are also improving supply chain transparency, enabling real-time tracking of goods from manufacturers to end consumers.

What Are the Key Market Drivers?

The increasing complexity of global supply chains, rising consumer expectations for faster deliveries, and the need for improved risk management are key factors driving market growth. The COVID-19 pandemic has further accelerated the adoption of AI-powered supply chain solutions as companies seek to mitigate disruptions and enhance operational efficiency. Additionally, sustainability concerns and regulatory compliance requirements are pushing companies to adopt AI-driven solutions that optimize energy consumption and reduce waste.

What Challenges and Future Opportunities Exist?

Challenges include the high cost of AI implementation, data integration issues across supply chain networks, and cybersecurity risks. However, opportunities exist in the expansion of AI-driven supply chain risk management solutions, the development of self-learning algorithms for automated decision-making, and the adoption of AI-powered sustainability tracking tools. The continued evolution of AI in autonomous warehouse management, robotic supply chain operations, and AI-driven procurement strategies will further revolutionize supply chain management.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Machine Learning in Supply Chain Management market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Software Component, Services Component); Deployment (Cloud-based Deployment, On-Premise Deployment); Organization (Large Enterprises, Small & Medium-Sized Enterprises); Application (Demand Forecasting Application, Supplier Relationship Management Application, Risk Management Application, Product Lifecycle Management Application, Sales & Operations Planning Application, Other Applications); End-User (Retail & E-commerce End-User, Manufacturing End-User, Healthcare End-User, Automotive End-User, Food & Beverage End-User, Consumer Goods End-User, Other End-Users)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 48 Featured) -

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TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by increasing the Cost of Goods Sold (COGS), reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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