サプライチェーンおよびロジスティクス市場の規模、シェア、成長、産業分析、アプリケーションによるタイプ（人工ニューラルネットワーク、機械学習、その他）の人工知能（AI）（在庫管理と計画、輸送ネットワーク設計、購入と供給管理、需要計画と予測、その他）、および20333までの地域予測

サプライチェーンおよびロジスティクス市場の概要における人工知能（AI）

サプライチェーンおよびロジスティクス市場の人工知能（AI）は2024年に18億8,000万米ドルと評価され、2025年には207億米ドルに達すると予想され、2033年までに44億3,000万米ドルに成長し、予測期間中は10.10％でした。

サプライチェーンおよびロジスティクスにおける人工知能（AI）の統合は、パフォーマンスの向上、料金の減少、選択の強化を使用することにより、企業に革命をもたらしています。 AI駆動型テクノロジーとシステム学習、予測分析、ロボット工学、自動化は、運用を合理化し、在庫制御を最適化し、予測の呼びかけを改善しています。 AIは、配信チェーン全体でリアルタイムの監視と可視性を可能にし、企業が出荷を明らかにし、混乱を期待し、配送ルートを最適化できるようにします。予測分析により、グループは変動の呼びかけ、廃棄物を減らし、最高の在庫度を確保することを可能にします。 AIを搭載したチャットボットと仮想アシスタントは、スポットの更新とクエリに正しく対処することにより、カスタマーサポートを強化します。ロジスティクスでは、独立した自動車や倉庫ロボットなどのAI駆動型の自動化は、人間の間違いを減らすと同時に速度と精度を補完します。また、AIは、歴史的データを研究して能力を識別するためのリスク制御に重要な役割を果たし、能力を連鎖の混乱を促進し、企業が積極的に緩和するのをサポートします。配信チェーンとロジスティクスにおけるAIの採用は、より敏ility性、回復力、価格のパフォーマンスを求める欲求によって迅速に発展しています。 AIテクノロジーが進化し続けるにつれて、同様に物流運用を変革し、基本的な生産性と消費者の喜びを美化する、よりスマート、特別な接続、および統計主導のサプライチェーンを開発することができます。

Covid-19の衝撃

"サプライチェーンおよび物流市場の人工知能（AI）経済的不確実性と制約された予算の圧力により、マイナスの影響がありました"

Covid-19のパンデミックは、国際的なサプライチェーンを混乱させ、人工知能（AI）を介して物流事業の近代化に努める機関に大規模な厳しい状況を課しました。災害中、多くの機関は、認識を長期間の技術革新から即時の災害管理に移し、予測分析、需要予測、運用最適化に不可欠なAIの回答への時間通りに投資しませんでした。経済的不確実性と制約された予算は、企業にAI主導のイニシアチブを延期または拡大するよう圧力をかけました。組織は、大規模な記録統合と堅実な運用環境を必要とする新しいAIシステムを課すことよりも、すぐにサバイバル戦略を優先しました。リスクの高い市場の状況により、正しいリアルタイム情報を確保することが困難になりました。これは、AIモデルの学校教育にとって重要です。さらに、ハードウェア調達とセンサーの展開の遅延とともに、国際的なサプライチェーンの混乱により、AIシステムに不可欠な入力を提供するIoTデバイスの展開が妨げられました。さらに、遠隔地の操作の取り決めと個人のコラボレーションの喪失は、目​​的の高いプロジェクトと組み込まれたAIプラットフォームの採用を妨げました。この延期は、運用上の効率に影響を与えなくなっただけでなく、物流作戦の合理化におけるAIの予想される祝福をさらに遅らせました。 Precisでは、Covid-19は、不確実な時期に優れた技術を統合するという課題を強調し、サプライチェーンとロジスティクスにおけるAI変換の進歩を一時的に停止しました。

最新のトレンド

"AIを搭載した自律サプライチェーンの最適化の台頭は、市場を駆り立てます"

配信チェーンとロジスティクスのための人工知能（AI）市場内の最先端の最大のインパクトのある開発の1つは、AIを搭載した独立したサプライチェーンの最適化の採用の増大です。この傾向により、AIを活用し、システムを研究し、リアルタイムのデータ分析をレバレッジ化して、中断を期待し、物流操作を自動的に調整し、標準パフォーマンスを強化する可能性のある自己最適化サプライチェーンを作成します。

伝統的に、配信チェーンコントロールは、手動での意思決定と歴史的統計分析に密接に依存していたため、定期的に非効率性と遅延が生じていました。ただし、AIを搭載した自立システムにより、組織は、実際の時間予測分析、IoT対応センサー、およびAI駆動型の自動化を使用して、選択制作を飾ることができるようになりました。 AIアルゴリズムは、気象状況、輸送遅延、地政学的な危険、サプライヤー全体のパフォーマンスなどの広範なデータセットを調べて、リアルタイムの変更を加え、物流ネットワークを動的に最適化します。さらに、AIプッシュされた自立型車両、ドローン、ロボット倉庫構造は、人間の労働への依存度を低下させ、ペースを改善し、物流事業の精度を向上させています。 Amazon、Alibaba、FedExなどの企業は、倉庫管理と究極のマイル輸送を合理化するために、AIを搭載したロボットオートメーションとスマートロジスティクスシステムにますます多くの投資を行っています。このファッションは、よりアジャイルで回復力があり、料金効果が高いようにすることにより、国際配信チェーンを変換することが期待されています。 AIが適応することを維持するように、自立したサプライチェーンの最適化は、運用パフォーマンスを向上させ、廃棄物を削減し、業界全体でシームレスなロジスティクス制御を確保する上で重要な機能を果たします。

サプライチェーンおよびロジスティクス市場のセグメンテーションにおける人工知能（AI）

タイプごとに

純度に基づいて、グローバル市場は人工ニューラルネットワーク、機械学習、その他に分類できます

• 人工ニューラルネットワーク：人工ニューラルネットワーク（ANN）は、情報を処理する相互接続ノード（ニューロン）の層とともに、人間の脳を使用することに触発されたAIモデルです。彼らは、絵の評判と自然言語の処理とともに、パターンの評判、深いマスター、および複雑なトラブルフィックスを優れています。 Annsは、トレーニングを介して巨大なデータセットから調べ、長年にわたって精度を向上させるためにウェイトを調整します。

• 機械学習：機械学習（ML）は、システムが事実から研究し、パターンを特定し、特定のプログラミングなしで選択を行うことを可能にするAIのサブセットです。これには、予測分析、詐欺検出、推奨システムなどの排他的な義務のために設計されたすべての監督者、監視なし、および強化のマスタリングが含まれています。 MLモデルは、より大きな統計により改善され、企業が戦術を自動化し、選択制作を強化することができます。

• 他の：ニューラルネットワークとガジェットの研究を超えて、AIには、意思決定に事前定義されたポリシー、複雑なシナリオの不確実性を処理するファジーロジック、および最適化のためにハーブ選択を模倣する進化的アルゴリズムを使用する専門家システムが含まれます。これらの戦略は、ロボット工学、制御構造、および不確実性の下で優れた手間固定を必要とする産業で使用されます。

アプリケーションによって

アプリケーション業界に基づいて、グローバル市場は、在庫管理と計画、輸送ネットワーク設計、購入と供給管理、需要計画、予測に分類できます。

• 在庫管理と計画：在庫管理と計画は、安定性の需要と供給に効果的に株式レベルを扱うことに焦点を当てています。 AI駆動型の構造は、需要の予測、コストの保護の減少、在庫アウトの停止または過剰な停止を使用して、在庫を最適化します。 Just-in-Time（JIT）や自動補充などのテクニックにより、倉庫管理が改善されます。

• 輸送ネットワーク設計：輸送コミュニティの設計には、ロジスティクスルートの最適化、流通ハブの決定、輸送料金の最小化が含まれます。 AIと分析は、輸送パフォーマンスを美化するためのコース作成計画、フリート管理、および実際の時間追跡の改善を支援します。企業は、ダイナミックルーティングやロード最適化などのギアを使用して、遅延と燃料消費量を軽減します。

• 購入と供給管理：原材料の調達、ディーラー契約の交渉、価値の強力な調達を確実にするための管理意識を購入して提供します。 AIを搭載したサプライヤーの評価と予測分析は、リスクを特定し、プロバイダー関係を強化することにより、選択制作を強化します。自動化によりエラーが減少し、調達方法が合理化されます。

• 需要計画と予測：需要計画と予測には、将来のクライアントの需要が歴史的統計、AI、および市場動向の使用を予測することが含まれます。正確な予測により、組織は在庫を最適化し、廃棄物を削減し、生産スケジューリングを強化できます。モデルの知識を得るマシンは、消費者の行動と外部要因の変換に適応することにより、精度を美化します。

• その他：その他のサプライチェーン制御エリアには、ガレージとアプローチの選択、注文の履行、適切なタイミングと正しい配信の確保、逆ロジスティクス、製品リターンの管理、リサイクルの確保、順序の履行を確保する倉庫管理が含まれます。 AIと自動化は、これらのドメイン全体で効率を向上させ、料金を下げ、顧客の喜びを高めます。

市場のダイナミクス

市場のダイナミクスには、運転と抑制要因、市場の状況を示す機会、課題が含まれます。

運転要因

"サプライチェーンの自動化と効率性に対する需要の増加は、市場を駆り立てます"

配信チェーンとロジスティクスにおけるAI採用の主な要因の1つは、より多くの自動化と運用パフォーマンスの必要性です。企業は、物流事業を最適化し、価格を下げ、キャリアの範囲を強化するために絶えず負担をかけています。 Robot Method Automation（RPA）、機械学習アルゴリズム、予測分析を含むAI駆動の自動化により、グループが倉庫制御、方向計画、および順序の成功を促進します。自動運転車、ドローン、およびAI駆動型の倉庫ロボットに加えて、ペース、正確性、および運動のパフォーマンスを飾り、人間の従業員への依存を減らします。 AIはさらに、実際の時間追跡と追跡を可能にし、サポート組織は非効率性を発見し、事実主導の決定を下します。グローバリゼーションとeコマースの増加のためにサプライチェーンの複雑さが高まっているため、AI駆動型の自動化は競争力を維持し、シームレスなロジスティクス事業を確保するために重要になっています。

"需要予測のための予測分析の採用の増加は、市場を駆動する"

予測の正確な呼びかけは在庫管理にとって重要であり、AI主導の予測分析は、組織が顧客の欲求をどのように頼りにしているかを作り直しています。従来の予測モデルはしばしば市場のボラティリティと矛盾しますが、AIは大きな事実、歴史的傾向、リアルタイムの洞察を使用して、明確に正確な予測を提供します。アルゴリズムを知る機械を活用することにより、グループは、需要の変動を予測するために、気象パターン、経済状況、社会的傾向、クライアントの行為から大量の事実を分析できます。これにより、過剰なストッキングやストックアウトの危険が減り、最適化された在庫レベルにつながり、スポーツ価格が低下し、顧客満足度が向上しました。さらに、AI駆動型の需要予測により、企業は生産スケジュールを積極的に変更し、チェーンネットワークを提供し、輸送ロジスティクスを提供し、迅速に変化する市場で機敏で留まることができます。

抑制要因

"高い実装コストと統合の課題は、市場の成長を抑制します"

配信チェーンおよびロジスティクスにおける合成インテリジェンス（AI）の採用における主要な抑制要素の1つは、実装と複雑な統合の課題の高い料金です。 AIプッシュされた回答では、高度なハードウェア、ソフトウェアプログラム、クラウドインフラストラクチャ、熟練した人員に大規模に投資する必要があり、中小企業（SME）がこれらのテクノロジーのお金を見つけるのが難しくなります。さらに、AIを現在のサプライチェーンシステムに統合することは、レガシーインフラストラクチャ、データサイロ、および互換性の問題により、しばしば困難です。多くのグループは、AIプッシュされた分析、予測モデリング、または自動化をシームレスにガイドしない可能性のある従来の雇用主リソース作成計画（ERP）構造で機能します。 AIベースの回答への移行は、フルサイズの記録の移行、従業員の学校教育、およびメソッドリエンジニアリングを求めており、メインの遅延と運用費の増加が必要です。さらに、AIの採用のための投資（ROI）に戻ることは即座にはなく、グループがAIの変換に完全にコミットすることを思いとどまらせます。これらの要求の厳しい状況を克服するための正しい戦略がなければ、サプライチェーンとロジスティクスでのAIの採用も、その長期的な期間の利点に関係なく、より遅いブームに直面する可能性があります。

機会

"人工知能は、市場内に新しい機会を生み出します"

AIは、新たな増加の機会のロックを解除していますサプライチェーンおよびロジスティクス市場の成長における人工知能（AI）。 AI駆動型の予測分析は、組織が変動の呼びかけを期待し、在庫を最適化し、無駄を減らすのに役立ちます。自律自動車、ドローン、ロボット倉庫は、物流運用の速度と精度を向上させます。 AIを搭載した実際の時間監視と賢明な方向最適化により、チェーンの視認性が向上し、遅延と輸送料が削減されます。さらに、AI-Pushed ChatbotsとVirtual Assistantは、即時の更新と支援を提供することにより、カスタマーサービスを改善します。 AI時代が進むにつれて、代理店はそれを活用して、より弾力性が高く、機敏で、有効なサプライチェーンを構築し、積極的な部分を獲得できます。

チャレンジ

"過度の実装料金、市場のデータの複雑さの課題"

その変革的能力にもかかわらず、配信チェーンとロジスティクスのAIの採用は、過度の実装料、データの複雑さ、労働力の障壁、サイバーセキュリティの危険を含む多くの重要な課題に直面しています。最も重要なプロジェクトの1つは、AI実装の高価格であり、インフラストラクチャ、ソフトウェア、および熟練した専門家への投資が必要です。多くの機関、特に中小企業（中小企業）は、AIの採用の経済的負担に苦しんでいます。さらに、配信チェーンが確立されていない非構造化されていない事実の複数のソースに依存しており、サイロ化されたレガシー構造に定期的に保存されているため、情報の複雑さと統合の問題が起きます。シームレスな統合とデータの精度を確保することは、プロジェクトのままです。サプライチェーンの専門家は、AIプッシュされた洞察を効率的に管理および解釈するための教育が必要なため、別のテーマはAIスキルスタッフの不足です。さらに、International Networks全体でのリアルタイムデータ交換により、サイバー脅威の影響を受けやすくなっているため、サイバーセキュリティの危険性がAI採用になります。これらの厳しい状況に対処することは、物流におけるAIの適切なサイズの採用にとって重要です。

サプライチェーンおよびロジスティクス市場の人工知能（AI）地域洞察

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• 北米

北米がリードしていますサプライチェーンおよびロジスティクス市場シェアの人工知能（AI）高世代の採用、強力なインフラストラクチャ、およびAIと自動化へのかなりの投資のため。 IBM、Microsoft、Amazon、Googleのような最も重要なハイテク大手の存在は、ロジスティクスのAIの改善を早めます。場所の適切に確立されたeコマースエンタープライズは、AI駆動の倉庫自動化、予測分析、巧妙な輸送ネットワークの需要を促進します。さらに、政府の支援とAI研究への資金提供は、さらに北米の支配を強化します。自給自足の自動車、ドローン、IoT対応のロジスティクスの回答を膨大な使用することで、サプライチェーンのパフォーマンスが向上します。

米国は、主要なAI研究を使用し、イノベーションハブを育成し、物流における大規模なAIの採用を推進することにより、AI主導のサプライチェーンソリューションを進める上で重要な立場を果たしています。アメリカの企業は、ロボット工学、クラウドコンピューティング、リアルタイムの監視構造とともに、現在のAIテクノロジーに継続的にお金を投入し、チェーン運用を革新します。

• ヨーロッパ

ヨーロッパは、堅牢な技術の進歩、政府の援助、および持続可能性に関する焦点によって推進された、AIプッシュされたサプライチェーンおよび物流市場内の重要な参加者です。ドイツ、イギリス、フランスで構成される欧州の国際的な場所は、自動化、ロボット工学、予測分析に重要な投資があるため、ロジスティクスのAI採用の最先端にあります。主要な物流の存在とDHL、Siemens、Maerskなどのチェーン組織の存在は、AI統合を急いで、運用パフォーマンスを向上させ、料金の削減を行います。さらに、欧州連合（EU）は、道徳的なAIの実践を確実に行いながら、イノベーションを促進する投資アプリケーションと規制の枠組みを介してAIの改善を積極的に促進しています。グリーンロジスティクスと巧妙なサプライチェーンに関するヨーロッパの認識は、ルートの最適化、二酸化炭素排出量削減、筋力緑の輸送の回答のためにAIの採用を促進します。適切に開発されたインフラストラクチャと仮想変換への献身により、ヨーロッパは、配信チェーンと物流におけるAIの運命を形作る上で支配的な機能を果たし続けています。

• アジア

アジアは、AI主導の配信チェーンとロジスティクスの国際的なチーフとして増加しており、急速な工業化、活況を呈しているeトレード、および強力な政府支援によって支えられています。中国、日本、インド、韓国などの国々は、AIテクノロジー、自動化、巧妙なロジスティクスに密接に投資を行っており、チェーン効率を提供しています。 Alibaba、Baidu、Tencentのような国内のハイテク大手である中国は、ロボット工学、自己十分な倉庫、およびAI駆動型の予測分析を使用して、運用を最適化するAI駆動のロジスティクスの最先端にあります。ロボット工学と巧妙な生産に関する日本と韓国の認識。インドは、予測、サプライチェーンの可視性、最終マイルの出荷の回答を求めるためにAIを活用しています。 JD.comやFlipkartを含むシステムを介してリードされているこの地域の発展途上のeコマース市場は、物流におけるAIの採用をさらに加速します。政府はまた、AIの研究と仮想インフラストラクチャを支援しており、高度なAIの回答を通じて世界的なサプライチェーンとロジスティクスに革命をもたらすための支配的な圧力としてアジアを位置づけています。

キー業界のプレーヤー

"イノベーションと市場の拡大を通じて市場を形成する主要業界のプレーヤー"

いくつかの主要企業が、配信チェーンおよび物流市場内でAIの採用に乗っています。 IBM、Microsoft、Google、Amazon Web Services（AWS）は、AIを搭載したクラウドコンピューティングと分析の回答を提供します。 OracleとSAPは、チェーン最適化を提供するためのAIプッシュエージェンシーエイドプランニング（ERP）構造を提供します。 Alibaba、JD.com、Amazonなどの電子貿易およびロジスティクスの巨人は、倉庫の自動化と究極のマイル輸送のためにAIを活用しています。 SiemensとDHLは、AIをスマートロジスティクスと予測分析で組み合わせます。さらに、Boston DynamicsやGreyorangeのようなAI駆動型のロボット会社は、倉庫やサクセスセンターで自動化をデザインし、賢明な配信チェーンの運命を形作ります。

サプライチェーンおよびロジスティクス会社のトップ人工知能（AI）のリスト

• IBM（米国）
• Google（米国）
• Microsoft Corporation（米国）
• Amazon Web Services Inc（米国）
• Oracle Corporation（米国）
• SAP（ドイツ）
• Facebook（米国）
• アリババ（中国）
• バイドゥ（中国）

主要な業界の開発

2023年6月：Amazonは、倉庫でのロボット工学の使用を大幅に引き上げて、パフォーマンスを飾り、価格を下げ、750,000を超えるモバイルロボットと数万のロボットアームを展開しました。同一の月には、COVID-19パンデミックを使用することで強調されたシナリオである、複雑で脆弱なロジスティクスネットワークのため、最高経営責任者はますますチェーンの可視性を届けています。

さらに、ファッション業界は、そのパフォーマンス、価格金融節約、イノベーション能力のために生成AIを利用することに熱心ですが、テクノロジーの環境への影響は注目しません。これらの特性は、サプライチェーンおよび物流事業における効率、視認性、および持続可能性を飾るためのAI技術の迅速な統合を強調しています。

報告報告

人工知能（AI）は、自動化、効率、選択制作を改善することにより、サプライチェーンおよび物流業界に革命をもたらしています。システムが知ることを含むAI駆動型テクノロジー、予測分析、ロボット工学、自律自動車を含むため、代理店は在庫制御を最適化し、輸送ネットワークを合理化し、需要予測を強化することができます。 AIを搭載したリアルタイム追跡と配信チェーン視認性アシスト企業は、混乱を軽減し、運用上の危険を減らします。その祝福にもかかわらず、AIの採用は、高い実装料金、統計統合のトラブル、サイバーセキュリティの危険からなる課題に直面しています。多くのビジネス、特に中小企業は、AI変革の財務および技術的要件と戦います。しかし、AI時代が進んで余分な到達可能になるにつれて、これらの障壁は減少すると予想されます。北米、ヨーロッパ、アジアなどの地域は主要なAI採用であり、Amazon、IBM、Microsoft、Alibaba、SAPを含む重要な業界ゲーマーがイノベーションを使用しています。自動化、巧妙なロジスティクス、および持続可能なサプライチェーンの回答に対する需要の増加は、AI統合をさらに加速します。今後数年間で、AIは、回復力のある、機敏な、コスト強力なサプライチェーンを構築する上で重要な機能を果たし、サポートグループは変化する市場の状況に適応します。 AIプッシュされたロジスティクスの回答にお金を投入した企業は、積極的な優位性に利益をもたらし、進化するグローバル市場での長期的な成果を確保します。