인지 공급망 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 전개별, 기업 규모별, 사용 자동화별, 산업별, 지역별, 부문별 예측(2025-2030년)
Cognitive Supply Chain Market Size, Share & Trends Analysis Report By Deployment (Cloud, On-Premise), By Enterprise Size, By Automation Used, By Industry Verticals, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
상품코드:1611776
리서치사:Grand View Research
발행일:2024년 11월
페이지 정보:영문 100 Pages
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한글목차
인지 공급망 시장 성장과 동향:
Grand View Research, Inc.의 최신 보고서에 따르면 세계 인지 공급망 시장 규모는 2030년까지 213억 5,220만 달러에 달할 것이며, 2025년부터 2030년까지 연평균 17.6%로 성장할 것으로 예상됩니다. 성장할 것으로 추정됩니다.
이 시장은 여러 가지 수렴 요인에 의해 괄목할 만한 성장과 변혁을 겪고 있습니다. 이러한 시장 성장의 원동력은 데이터 기반 의사결정의 채택이 증가하고 있다는 점입니다. 기업들은 정교한 분석 및 AI 기능을 활용하여 대규모 데이터 세트를 효과적으로 처리하고 검토할 수 있습니다. 이러한 인지 기술은 귀중한 인사이트를 제공하여 기업이 재고 관리를 강화하고, 수요 예측을 최적화하며, 높은 정확도와 효율성으로 물류 운영을 개선할 수 있도록 지원합니다.
인지 공급망 솔루션의 채택은 기업의 공급망 프로세스 처리 방식에 혁명을 가져온 자동화의 통합에 큰 영향을 받고 있습니다. 머신러닝과 로보틱 프로세스 자동화(RPA)의 기능을 활용하면 기업은 공급망 전반에 걸쳐 반복적이고 시간이 많이 소요되는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 인공지능(AI)에 특화된 머신러닝을 통해 인지적 공급망 시스템은 과거 데이터에서 인사이트를 흡수하고 사람이 알아채지 못하는 패턴과 추세를 감지할 수 있습니다. 그 결과, 시스템은 정확한 예측과 데이터에 기반한 선택을 할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘은 과거 판매 데이터 및 기타 변수를 분석하여 미래 수요를 예측하고 적절한 시점에 적절한 재고 수준을 보장할 수 있습니다.
반대로 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation, RPA)는 기존에 사람이 수작업으로 수행하던 규칙 기반 작업을 소프트웨어 봇을 통해 수행하는 것을 말하며, RPA는 데이터 입력, 송장 처리, 주문 추적과 같은 작업을 신속하고 정확하게 처리합니다. 이러한 자동화를 통해 직원들은 보다 가치 있고 전략적인 활동에 집중할 수 있어 조직 내 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. 공급망에 자동화를 도입하면 얻을 수 있는 이점 중 하나는 운영 비용을 절감할 수 있다는 점입니다. 과거에는 많은 인력이 필요했던 작업을 자동화함으로써 기업은 프로세스를 간소화하고, 수작업을 없애고, 자원 활용을 최적화할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 비용 절감은 기업의 재무 성과에 큰 영향을 미쳐 다른 중요한 사업 분야에 재투자할 수 있는 자금을 확보할 수 있습니다.
지속가능성과 환경 문제에 대한 관심이 높아지면서 기업들이 공급망 전반에 걸쳐 환경 친화적인 관행을 도입하는 데 중요한 동기가 되고 있습니다. 인공지능과 머신러닝과 같은 첨단 기술을 활용하는 인지 솔루션은 기업이 지속가능성 목표를 달성하고 환경 친화적인 소비자 선호도를 충족시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 인지 솔루션이 친환경 공급망에 기여하는 방법 중 하나는 운송 경로를 최적화하는 것입니다. 운송은 온실가스 배출의 주요 원인 중 하나이며, 비효율적인 운송 경로는 연료 소비를 증가시키고 탄소발자국을 증가시킬 수 있습니다. 인지 기술은 교통 상황 및 기타 관련 요인을 포함한 운송 데이터를 분석하여 가장 효율적인 배송 경로를 파악할 수 있습니다. 이동 거리를 최소화하고 배송 일정을 최적화함으로써 기업은 연료 소비와 배출량을 줄이고 보다 친환경적인 공급망을 구축할 수 있습니다.
인지 공급망 시장 보고서 하이라이트
클라우드 배포 부문 시장은 시장에서의 인기와 확장성으로 인해 CAGR 18.7%로 큰 폭의 성장이 예상됩니다. 클라우드 기반 솔루션을 통해 기업은 수요 변동과 변화하는 비즈니스 요구에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다.
기업 규모별로는 중소기업 부문이 주요 부문으로 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 이 시장에서 중소기업 부문의 성장에 기여하는 주요 요인 중 하나는 비용 효율성입니다. 중소기업은 기존 온프레미스 솔루션에 비해 초기 투자 비용이 적게 드는 클라우드 기반 인지 공급망 플랫폼에 접근할 수 있어 적은 예산으로도 실현 가능성이 높아지고 있습니다.
머신러닝(ML) 부문은 향후 몇 년 동안 시장을 장악할 것으로 예상됩니다. 시장 세분화에서 ML 자동화를 통해 기업은 공급망 프로세스를 간소화하고 최적화하며, 운영 비용을 절감하고, 효율성을 개선하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. ML 기반 솔루션은 반복적인 작업을 자동화하고, 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴과 경쟁 고려사항을 식별함으로써 기업이 시장에서 우위를 점할 수 있도록 돕습니다.
아시아태평양은 예측 기간 동안 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. 아시아태평양 시장은 지난 몇 년 동안 기술 발전과 효율적인 공급망 관리 솔루션에 대한 수요 급증으로 인해 상당한 성장을 이루었습니다.
시장은 파편화되어 있으며, IBM Corporation, Oracle, Amazon.com, Accenture plc, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Honeywell International Inc., C.H. Robinson Worldwide, Inc., Panasonic, SAP SE 등 주요 업체들이 주도하고 있습니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 인지 공급망 시장 변수, 동향, 범위
시장 계통 전망
시장 역학
시장 성장 촉진요인 분석
시장 성장 억제요인 분석
업계 과제
인지 공급망 시장 분석 툴
업계 분석 - Porter's Five Forces 분석
PESTEL 분석
문제점 분석
제4장 인지 공급망 시장 : 전개 추정·동향 분석
부문 대시보드
인지 공급망 시장 : 전개 변동 분석, 2024년 및 2030년
클라우드
온프레미스
제5장 인지 공급망 시장 : 기업 규모 추정·동향 분석
부문 대시보드
인지 공급망 시장 : 기업 규모 변동 분석, 2024년 및 2030년
중소기업
대기업
제6장 인지 공급망 시장 : 사용 자동화 추정·동향 분석
부문 대시보드
인지 공급망 시장 : 사용 자동화 변동 분석, 2024년 및 2030년
사물인터넷(IoT)
머신러닝(ML)
기타
제7장 인지 공급망 시장 : 산업별 추정·동향 분석
부문 대시보드
인지 공급망 시장 : 산업 변동 분석, 2024년 및 2030년
제조업
소매·E-Commerce
물류·운송
헬스케어
식품 및 음료
기타
제8장 인지 공급망 시장 : 지역 추정·동향 분석
인지 공급망 시장 점유율, 지역별, 2024년 및 2030년
북미
미국
캐나다
멕시코
유럽
영국
독일
프랑스
아시아태평양
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
브라질
중동 및 아프리카
아랍에미리트
사우디아라비아
남아프리카공화국
제9장 경쟁 구도
기업 분류
기업의 시장 포지셔닝
기업 히트맵 분석
기업 개요/상장 기업
IBM Corporation
Oracle
Amazon.com
Accenture plc
Intel Corporation
NVIDIA Corporation
Honeywell International Inc.
CH Robinson Worldwide, Inc.
Panasonic
SAP SE
ksm
영문 목차
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Cognitive Supply Chain Market Growth & Trends:
The global cognitive supply chain market size is estimated to reach USD 21,352.2 million by 2030, expanding at a CAGR of 17.6% from 2025 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. The market has experienced significant growth and transformation due to various converging factors. A key driver behind this market's advancement is the increasing adoption of data-driven decision-making. Businesses can effectively handle and examine large datasets by leveraging sophisticated analytics and AI capabilities. These cognitive technologies offer valuable insights, enabling companies to enhance inventory management, optimize demand forecasting, and improve logistics operations with high accuracy and effectiveness.
The adoption of cognitive supply chain solutions has been significantly influenced by the integration of automation, which has revolutionized how businesses handle their supply chain processes. Utilizing the capabilities of machine learning and robotic process automation (RPA), companies can automate numerous repetitive and time-consuming tasks throughout the supply chain. Machine learning, a specialized aspect of artificial intelligence (AI), enables cognitive supply chain systems to assimilate insights from historical data, detecting patterns and trends that may go unnoticed by humans. Consequently, the system can make precise predictions and data-informed choices. For example, machine learning algorithms can analyze previous sales data and other variables to anticipate future demand, guaranteeing appropriate inventory levels at the right moments.
Conversely, robotic process automation refers to using software bots to execute rule-based tasks previously carried out manually by human workers. RPA handles tasks like data entry, invoice processing, and order tracking quickly and precisely. This automation allows employees to focus on more valuable and strategic activities, enhancing productivity and efficiency within the organization. One of the benefits of incorporating automation into the supply chain is its capacity to lower operational expenses. By automating tasks that once required significant human labor, companies can streamline their processes, eliminate the need for manual work, and optimize resource utilization. Consequently, this reduction in costs can substantially impact the company's financial performance, freeing up funds that can be reinvested into other crucial areas of the business.
The increasing focus on sustainability and environmental issues has become a key motivator for businesses to embrace eco-conscious practices across their supply chains. Cognitive solutions, which harness advanced technologies like artificial intelligence and machine learning, play a crucial role in assisting businesses to attain their sustainability objectives and cater to the preferences of environmentally aware consumers. One of the ways cognitive solutions contribute to eco-friendly supply chains is by optimizing transportation routes. Transportation represents a significant source of greenhouse gas emissions, and inefficient routes can lead to higher fuel consumption and an increased carbon footprint. Cognitive technologies can analyze transportation data, including traffic conditions and other pertinent factors, to identify the most efficient delivery routes. By minimizing distances traveled and optimizing delivery schedules, companies can decrease fuel consumption and emissions, thus promoting a more environmentally conscious supply chain.
Cognitive Supply Chain Market Report Highlights:
The cloud deployment segment market is expected to witness substantial growth with a CAGR of 18.7% on account of the rising popularity in the market is its scalability. Cloud-based solutions allow businesses to adjust their resources based on demand fluctuations and evolving business needs
By enterprise size, the SME segment is expected to be a key segment, exhibiting the highest CAGR over the forecast period. One key factor contributing to the growth of the SME enterprise segment in the market is cost-effectiveness. SMEs can now access cloud-based cognitive supply chain platforms that require lower upfront investment than traditional on-premises solutions, making them more feasible for smaller budgets
Machine Learning (ML) segment is expected to dominate the market in the upcoming years. ML automation in the market segment allows businesses to streamline and optimize their supply chain processes, reduce operational costs, improve efficiency, and make data-driven decisions. By automating repetitive tasks, analyzing vast amounts of data, and identifying patterns and insights, ML-driven solutions can help companies gain a competitive edge in the market
Asia Pacific is anticipated to register a higher CAGR over the forecast period. The Asia Pacific market has witnessed substantial growth over the past few years, driven by a convergence of technological advancements and a burgeoning demand for efficient supply chain management solutions
The market is fragmented and is dominated by key players such as IBM Corporation, Oracle, Amazon.com, Accenture plc, Intel Corporation, NVIDIA Corporation, Honeywell International Inc., C.H. Robinson Worldwide, Inc., Panasonic, and SAP SE among others
