Обзор рынка

Глобальный рынок искусственного интеллекта в цепочке поставок оценивается в 1,02 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 43,78% до 2028 года.

Технология ИИ стала переломным моментом в управлении цепочкой поставок, предлагая множество возможностей, которые способствуют операционному совершенству. Одним из основных драйверов внедрения ИИ в цепочке поставок является стремление к повышению операционной эффективности. Алгоритмы на основе ИИ и предиктивная аналитика позволяют организациям оптимизировать различные аспекты цепочки поставок, включая прогнозирование спроса, управление запасами и оптимизацию маршрутов. Это приводит к сокращению сроков выполнения заказов, снижению транспортных расходов и повышению удовлетворенности клиентов.

Прогнозирование спроса является важнейшей областью, в которой ИИ сияет. Анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы, такие как погодные условия и экономические показатели, алгоритмы ИИ могут генерировать высокоточные прогнозы спроса. Это позволяет организациям согласовывать уровни производства и запасов с фактическим спросом, сводя к минимуму избыточные запасы и дефициты. Управление запасами на основе ИИ является еще одним ключевым фактором эффективности. Алгоритмы ИИ постоянно анализируют уровни запасов, производительность поставщиков и колебания спроса для оптимизации уровней запасов. Это не только снижает затраты на транспортировку, но и гарантирует, что продукты будут найдены в то время и в том месте, где они нужны.

Логистика цепочки поставок также значительно выигрывает от технологии ИИ. Оптимизация маршрутов на основе ИИ и отслеживание в реальном времени повышают эффективность транспортных операций. Организации могут сократить расход топлива, снизить транспортные расходы и обеспечить своевременную доставку клиентам.

Кроме того, ИИ повышает прозрачность и прозрачность цепочки поставок. Благодаря использованию датчиков Интернета вещей и аналитики данных организации могут получать информацию в реальном времени о состоянии и состоянии товаров в пути. Такой уровень прозрачности помогает выявлять и устранять потенциальные проблемы заблаговременно, повышая устойчивость цепочки поставок. Автоматизация на основе ИИ является преобразующей силой в операциях цепочки поставок. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и автономные роботы все чаще используются для таких задач, как сбор заказов, упаковка и пополнение запасов. Это не только снижает затраты на рабочую силу, но и сводит к минимуму ошибки и повышает общую эффективность процесса. Конвергенция ИИ и технологии блокчейн также делает цепочки поставок более безопасными и прозрачными. Блокчейн в сочетании с ИИ обеспечивает сквозную видимость и отслеживаемость продуктов, снижая риск мошенничества и поддельных товаров.

В заключение следует отметить, что глобальный рынок искусственного интеллекта в цепочке поставок переживает значительный рост, обусловленный преобразующим влиянием технологий ИИ. Эти инновации переопределяют то, как организации управляют своими цепочками поставок, оптимизируют процессы, сокращают затраты и обеспечивают своевременную и эффективную доставку товаров. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, ее ключевая роль в формировании будущего управления цепочками поставок остается неоспоримой, выводя инновации, эффективность и удовлетворенность клиентов на новые высоты.

Ключевые драйверы рынка

Повышенная операционная эффективность

Одним из основных движущих факторов на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочках поставок является стремление к повышению операционной эффективности. В эпоху, характеризующуюся глобализацией, быстрыми изменениями рынка и растущими требованиями клиентов, организации вынуждены оптимизировать операции своих цепочек поставок. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) играют решающую роль в достижении этой оптимизации.

Модели прогнозирования спроса на основе ИИ анализируют исторические данные, рыночные тенденции и множество внешних факторов для создания высокоточных прогнозов спроса. Это позволяет организациям согласовывать уровни производства и запасов с фактическим спросом, сокращая избыточные запасы и дефициты. Результатом является более эффективная цепочка поставок, которая минимизирует затраты на хранение, гарантируя при этом наличие продуктов в нужное время и в нужном месте.

Управление запасами на основе ИИ является еще одним ключевым фактором операционной эффективности. Алгоритмы ИИ постоянно оценивают уровни запасов, производительность поставщиков и колебания спроса для оптимизации уровней запасов. Это не только снижает затраты на хранение, но и обеспечивает оптимальную доступность продукции. Автоматизируя процесс пополнения и динамически регулируя уровни резервных запасов, организации могут быстро реагировать на меняющиеся модели спроса.

Логистика цепочки поставок является важнейшим компонентом операционной эффективности. Технологии ИИ предлагают возможности оптимизации маршрутов и отслеживания в реальном времени, которые повышают эффективность транспортировки. Организации могут сократить потребление топлива, снизить транспортные расходы и обеспечить своевременные поставки. Кроме того, предиктивное обслуживание на основе ИИ может минимизировать время простоя, выявляя потенциальные сбои оборудования до того, как они произойдут.

Изменение ландшафта киберугроз

Изменение ландшафта киберугроз является еще одним важным движущим фактором внедрения ИИ в цепочке поставок. Поскольку организации все больше полагаются на цифровые технологии и взаимосвязанные системы, они сталкиваются с растущим риском кибератак и утечек данных. ИИ играет ключевую роль в укреплении защиты кибербезопасности операций цепочки поставок.

Злоумышленники постоянно разрабатывают новые тактики, методы и процедуры для проникновения в системы цепочки поставок. Решения по обнаружению угроз на основе ИИ используют передовую аналитику угроз, машинное обучение и поведенческую аналитику для обнаружения и смягчения возникающих угроз. Этот проактивный подход обеспечивает целостность и доступность данных и операций цепочки поставок.

Нормы соответствия нормативным требованиям и конфиденциальности данных становятся все более строгими. Организации должны придерживаться этих рамок для защиты конфиденциальных данных и поддержания доверия клиентов. Решения на основе ИИ предоставляют необходимые инструменты для достижения соответствия путем мониторинга и обеспечения соблюдения политик безопасности, шифрования данных и создания аудиторских следов для отчетности о соответствии.

Глобальный сдвиг в сторону удаленной и распределенной рабочей силы усилил важность кибербезопасности в цепочке поставок. Поскольку сотрудники получают доступ к системам цепочки поставок из разных мест и с разных устройств, обеспечение безопасности рабочих нагрузок цепочки поставок стало главным приоритетом. Решения на основе ИИ позволяют организациям распространять меры безопасности на удаленных пользователей и устройства, обеспечивая постоянную защиту независимо от местонахождения пользователя.

Технологические достижения и инновации

Технологические достижения и постоянные инновации в области ИИ стимулируют внедрение ИИ в цепочку поставок. Технологии ИИ продолжают развиваться, предлагая новые возможности и перспективы для улучшения операций в цепочке поставок.

Конвергенция ИИ и технологии блокчейна делает цепочки поставок более безопасными и прозрачными. Блокчейн в сочетании с ИИ обеспечивает сквозную видимость и отслеживаемость продуктов. Это снижает риск мошенничества и поддельных товаров, повышая безопасность цепочки поставок.

Автоматизация на основе ИИ трансформирует операции в цепочке поставок. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и автономные роботы все чаще используются для таких задач, как сбор заказов, упаковка и пополнение запасов. Это снижает затраты на рабочую силу, минимизирует ошибки и повышает общую эффективность процесса.

Системы поддержки принятия решений на основе ИИ предоставляют профессионалам в области цепочек поставок информацию и рекомендации в режиме реального времени. Эти системы помогают оптимизировать процессы принятия решений, сократить время реагирования и позволяют организациям делать выбор на основе данных, который повышает общую производительность цепочки поставок. В заключение следует отметить, что глобальный рынок искусственного интеллекта в цепочке поставок обусловлен стремлением к повышению операционной эффективности, меняющимся ландшафтом киберугроз и постоянным технологическим прогрессом и инновациями в области ИИ. Поскольку организации стремятся оптимизировать операции своей цепочки поставок, снизить риски кибербезопасности и использовать новейшие возможности ИИ, внедрение ИИ в цепочке поставок готово к постоянному росту и трансформации.

Ключевые проблемы рынка

Повышенная операционная эффективность

Одним из основных движущих факторов на глобальном рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок является стремление к повышению операционной эффективности. В эпоху, характеризующуюся глобализацией, быстрыми изменениями рынка и растущими требованиями клиентов, организации испытывают давление, требующее оптимизации своих операций в цепочке поставок. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) играют решающую роль в достижении этой оптимизации.

Модели прогнозирования спроса на основе ИИ анализируют исторические данные, рыночные тенденции и множество внешних факторов для создания высокоточных прогнозов спроса. Это позволяет организациям согласовывать уровни производства и запасов с фактическим спросом, сокращая избыточные запасы и дефициты. Результатом является более эффективная цепочка поставок, которая минимизирует затраты на транспортировку, гарантируя при этом наличие продуктов в нужное время и в нужном месте.

Управление запасами на основе ИИ является еще одним ключевым фактором операционной эффективности. Алгоритмы ИИ постоянно оценивают уровни запасов, производительность поставщиков и колебания спроса для оптимизации уровней запасов. Это не только снижает затраты на транспортировку, но и обеспечивает оптимальную доступность продукции. Автоматизируя процесс пополнения и динамически регулируя уровни резервных запасов, организации могут быстро реагировать на меняющиеся модели спроса.

Логистика цепочки поставок является важнейшим компонентом операционной эффективности. Технологии ИИ предлагают оптимизацию маршрутов и возможности отслеживания в реальном времени, которые повышают эффективность транспортировки. Организации могут сократить потребление топлива, снизить транспортные расходы и обеспечить своевременные поставки. Кроме того, предиктивное обслуживание на основе ИИ может минимизировать время простоя за счет выявления потенциальных сбоев оборудования до их возникновения.

Изменение ландшафта киберугроз

Изменение ландшафта киберугроз является еще одним важным движущим фактором для внедрения ИИ в цепочке поставок. Поскольку организации все больше полагаются на цифровые технологии и взаимосвязанные системы, они сталкиваются с растущим риском кибератак и утечек данных. ИИ играет ключевую роль в укреплении защиты кибербезопасности операций цепочки поставок.

Злоумышленники постоянно разрабатывают новые тактики, методы и процедуры для проникновения в системы цепочки поставок. Решения по обнаружению угроз на основе ИИ используют передовую аналитику угроз, машинное обучение и поведенческую аналитику для обнаружения и смягчения возникающих угроз. Этот проактивный подход обеспечивает целостность и доступность данных и операций цепочки поставок.

Нормы соблюдения нормативных требований и конфиденциальности данных становятся все более строгими. Организации должны придерживаться этих рамок для защиты конфиденциальных данных и сохранения доверия клиентов. Решения на основе ИИ предоставляют необходимые инструменты для достижения соответствия путем мониторинга и обеспечения соблюдения политик безопасности, шифрования данных и создания контрольных журналов для отчетности о соответствии.

Глобальный сдвиг в сторону удаленной и распределенной рабочей силы усилил важность кибербезопасности в цепочке поставок. Поскольку сотрудники получают доступ к системам цепочки поставок из разных мест и с разных устройств, обеспечение безопасности рабочих нагрузок цепочки поставок стало главным приоритетом. Решения на основе ИИ позволяют организациям распространять меры безопасности на удаленных пользователей и устройства, обеспечивая постоянную защиту независимо от местоположения пользователя.

Технологические достижения и инновации

Технологические достижения и постоянные инновации в области ИИ стимулируют внедрение ИИ в цепочке поставок. Технологии ИИ продолжают развиваться, предлагая новые возможности и возможности для улучшения работы цепочки поставок.

Конвергенция технологий ИИ и блокчейна делает цепочки поставок более безопасными и прозрачными. Блокчейн в сочетании с ИИ обеспечивает сквозную видимость и отслеживаемость продуктов. Это снижает риск мошенничества и поддельных товаров, повышая безопасность цепочки поставок.

Автоматизация на основе ИИ трансформирует операции цепочки поставок. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и автономные роботы все чаще используются для таких задач, как сбор заказов, упаковка и пополнение запасов. Это снижает затраты на рабочую силу, сводит к минимуму ошибки и повышает общую эффективность процесса.

Системы поддержки принятия решений на основе ИИ предоставляют специалистам по цепочке поставок информацию и рекомендации в режиме реального времени. Эти системы помогают оптимизировать процессы принятия решений, сокращают время реагирования и позволяют организациям делать выбор на основе данных, что повышает общую производительность цепочки поставок.

В заключение следует отметить, что глобальный рынок искусственного интеллекта на цепочке поставок обусловлен стремлением к повышению операционной эффективности, меняющимся ландшафтом киберугроз и постоянным технологическим прогрессом и инновациями в области ИИ. Поскольку организации стремятся оптимизировать операции своей цепочки поставок, снизить риски кибербезопасности и использовать новейшие возможности ИИ, внедрение ИИ в цепочке поставок готово к постоянному росту и трансформации.

Основные тенденции рынка

Прогностическая аналитика для улучшения видимости цепочки поставок

Прогностическая аналитика становится преобразующей тенденцией на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок. Эта тенденция вращается вокруг использования возможностей ИИ и алгоритмов машинного обучения для получения более глубокого понимания операций цепочки поставок и прогнозирования потенциальных сбоев. Прогностическая аналитика позволяет организациям выйти за рамки реактивных подходов к управлению цепочкой поставок и занять проактивную позицию.

Одним из ключевых аспектов этой тенденции является прогнозирование спроса. Анализируя исторические данные, рыночные тенденции и широкий спектр внешних факторов, модели прогностической аналитики могут генерировать высокоточные прогнозы спроса. Это позволяет организациям согласовывать уровни производства и запасов с фактическим спросом, сокращая избыточные запасы и дефициты. Кроме того, предиктивная аналитика может выявлять потенциальные узкие места или сбои в цепочке поставок, позволяя организациям принимать упреждающие меры для снижения рисков.

Еще одним важным применением предиктивной аналитики в цепочке поставок является предиктивное обслуживание. Модели на основе ИИ могут анализировать данные датчиков оборудования, чтобы предсказывать, когда машинам или транспортным средствам, скорее всего, потребуется обслуживание. Этот проактивный подход минимизирует незапланированные простои, повышает эффективность работы и снижает затраты на техническое обслуживание.

Кроме того, предиктивная аналитика используется для оптимизации маршрутов и логистики цепочки поставок. Учитывая такие факторы, как условия движения, погода и исторические данные о производительности, организации могут оптимизировать маршруты и графики транспортировки. Это приводит к снижению транспортных расходов, улучшению сроков доставки и повышению удовлетворенности клиентов.

Автоматизация цепочки поставок с помощью роботов и дронов на базе ИИ

Автоматизация цепочки поставок — это тенденция, которая продолжает набирать обороты на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок. Роботы и дроны на базе ИИ играют ключевую роль в автоматизации различных аспектов операций цепочки поставок, от управления складом до доставки последней мили.

В складском хозяйстве роботы на базе ИИ используются для таких задач, как сбор заказов, упаковка и управление запасами. Эти роботы могут автономно перемещаться по складам, используя датчики и алгоритмы машинного обучения для идентификации и извлечения продуктов. Это не только ускоряет выполнение заказов, но и снижает затраты на рабочую силу и минимизирует количество ошибок.

Дроны также интегрируются в логистику цепочки поставок. В процессе доставки последней мили дроны могут быстро перевозить небольшие посылки в отдаленные или труднодоступные места. Они обеспечивают более быструю доставку и более низкую стоимость доставки, особенно в районах со сложным рельефом или загруженностью дорог.

Кроме того, роботы и дроны на базе ИИ способствуют прозрачности цепочки поставок. Их можно оснастить датчиками и камерами для мониторинга состояния товаров в пути, гарантируя, что продукты остаются в оптимальном состоянии. Такой уровень прозрачности повышает устойчивость цепочки поставок и минимизирует риск потерь из-за поврежденных товаров.

Устойчивые и этичные практики цепочки поставок, основанные на ИИ

Устойчивость и этические соображения становятся все более важными в управлении цепочкой поставок, и ИИ играет решающую роль в продвижении этой тенденции. Организации используют ИИ для внедрения устойчивых и ответственных практик цепочки поставок, которые соответствуют принципам охраны окружающей среды, общества и управления (ESG).

Одной из областей, где ИИ оказывает значительное влияние, является прозрачность цепочки поставок. Технологии ИИ и блокчейна объединяются для создания прозрачных и прослеживаемых цепочек поставок. Это позволяет потребителям отслеживать происхождение продуктов, проверять их подлинность и гарантировать, что они производятся с использованием этических и устойчивых методов. Например, потребители могут отслеживать путь пищевого продукта от фермы до полок магазинов, проверяя, соответствует ли он определенным стандартам устойчивости. ИИ также используется для оптимизации устойчивости цепочки поставок. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные, связанные с потреблением энергии, выбросами и использованием ресурсов в операциях цепочки поставок. Этот анализ позволяет организациям выявлять возможности для снижения своего воздействия на окружающую среду. Например, системы управления энергопотреблением на основе ИИ могут автоматически регулировать освещение, отопление и охлаждение в зависимости от занятости и условий окружающей среды, что приводит к экономии энергии.

Кроме того, ИИ используется для обеспечения этических практик труда по всей цепочке поставок. Инструменты на базе ИИ могут контролировать условия труда на фабриках и объектах цепочки поставок, выявляя потенциальные нарушения трудовых стандартов. Это способствует справедливой и этичной трудовой практике, соответствуя растущему потребительскому спросу на ответственную и устойчивую продукцию.

В заключение следует отметить, что на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок наблюдаются преобразующие тенденции, включая прогнозную аналитику для повышения прозрачности, автоматизацию цепочки поставок с помощью роботов и дронов на базе ИИ, а также продвижение устойчивых и этичных практик цепочки поставок, основанных на ИИ. Эти тенденции меняют то, как организации управляют своими цепочками поставок, обеспечивая большую эффективность, прозрачность и этическую ответственность на все более сложном и взаимосвязанном глобальном рынке.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные приложений

Сегмент планирования цепочки поставок является доминирующим сегментом на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок. Планирование цепочки поставок — это процесс прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и планирования производства и транспортировки для удовлетворения этого спроса. ИИ можно использовать для улучшения планирования цепочки поставок несколькими способами, включая

Прогнозирование спросаИИ можно использовать для более точного прогнозирования спроса, принимая во внимание более широкий спектр факторов, таких как исторические данные о продажах, погодные условия и экономические тенденции.

Оптимизация запасовИИ можно использовать для оптимизации уровней запасов, принимая во внимание такие факторы, как прогнозы спроса, сроки поставки продукции и затраты на хранение.

Планирование производстваИИ можно использовать для оптимизации планирования производства, принимая во внимание такие факторы, как прогнозы спроса, уровни запасов и производительность машин.

Планирование транспортировкиИИ можно использовать для оптимизации планирования транспортировки, принимая во внимание такие факторы, как сроки доставки заказов, расходы на топливо и условия дорожного движения.

Рост сегмента планирования цепочки поставок обусловлен рядом факторов, включая

Усложнение цепочек поставокцепочки поставок становятся все более сложными из-за глобализации, роста электронной коммерции и растущего разнообразия продуктов, востребованных потребителями. ИИ может помочь организациям эффективнее управлять этими сложными цепочками поставок. Необходимость повышения эффективности и сокращения расходоворганизации испытывают все большее давление, чтобы повысить свою эффективность и сократить расходы. ИИ может помочь организациям достичь этих целей за счет улучшения планирования цепочек поставок.

Региональные данные

Северная Америка является доминирующим регионом на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочках поставок.

Рост рынка искусственного интеллекта в цепочках поставок в Северной Америке обусловлен рядом факторов, в том числеРаннее внедрение технологий ИИсевероамериканские организации являются одними из первых в мире, кто внедряет новые технологии, включая ИИ. Это обусловлено рядом факторов, таких как сильная культура инноваций и высокий уровень инвестиций в исследования и разработки. Высокий спрос на оптимизацию цепочек поставоксевероамериканские организации сталкиваются с растущим давлением, чтобы оптимизировать свои цепочки поставок с целью повышения эффективности и сокращения расходов. ИИ может помочь организациям достичь этих целей за счет автоматизации задач, улучшения принятия решений и прогнозирования будущих тенденций. Наличие квалифицированных кадровв Северной Америке имеется большой пул квалифицированных специалистов по ИИ. Это обусловлено рядом факторов, таких как сильная образовательная система и яркая стартап-сцена. Другие ключевые регионы на мировом рынке искусственного интеллекта в цепочке поставок включают Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку.

Последние разработки

• IBM запустила новую платформу для цепочки поставок на базе ИИ под названием IBM Watson Supply Chain. Эта платформа обеспечивает единое представление данных о цепочке поставок и использует ИИ, чтобы помочь организациям оптимизировать свои цепочки поставок.
• Microsoft запустила новое решение для цепочки поставок на базе ИИ под названием Microsoft Azure Supply Chain Insights. Это решение использует ИИ, чтобы помочь организациям улучшить видимость, прогнозирование и планирование своей цепочки поставок.
• SAP запустила новое решение для цепочки поставок на базе ИИ под названием SAP Integrated Business Planning. Это решение использует ИИ, чтобы помочь организациям оптимизировать планирование цепочки поставок по всем функциям, включая планирование спроса, планирование запасов и планирование производства.
• Oracle запустила новое решение для цепочки поставок на базе ИИ под названием Oracle Supply Chain Cloud. Это решение использует ИИ, чтобы помочь организациям улучшить прозрачность, прогнозирование и планирование цепочки поставок.

Ключевые игроки рынка

• IBM Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services, Inc.
• Google LLC
• Cisco Systems, Inc
• Intel Corporation
• Accenture plc
• Kinaxis Inc.