2025-2037 年全球市场规模、预测和趋势亮点
供应链分析市场的规模在 2024 年为 98 亿美元，预计到 2037 年底将达到 865 亿美元，在预测期内（即 2025 年至 2037 年）复合年增长率为 18.5%。到 2025 年，供应链分析的行业规模预计将达到 112 亿美元。
随着公司开始关注人工智能帮助下的实时可见性、预测分析和决策，对供应链分析的需求正在不断扩大。由于电子商务、工业 4.0 和全球化的发展，组织正在实施数据分析来改进库存控制、销售预测和风险管理。 2024 年 5 月，IBM 推出了 IBM Sterling Intelligence Promising Premium，这是一种基于人工智能的预测分析解决方案，可以应用生成式人工智能来实时履行订单。这一进步凸显了 AI 和 ML 在简化供应链流程方面的重要性。
政府举措也将供应链分析的采用步伐推向更高水平。此外，根据国际贸易管理局 (ITA) 的预测，到 2026 年，B2B 电子商务市场预计将以 14.5% 的速度增长，这对基于数据的物流解决方案的需求日益增长。 2024 年 9 月，Oracle 发布了 Oracle Fusion Data Intelligence 的新 AI 功能，帮助企业充分利用供应链数据。随着全球化的不断发展，需要通过采用人工智能和基于云的分析来提高供应链敏捷性并降低风险。
供应链分析市场：增长动力和挑战
增长动力
- 用于需求预测的人工智能和预测分析：人工智能正在广泛应用于当前业务环境中的需求预测、库存持有成本和供应链灵活性。实时数据分析使企业能够预测需求，从而控制其采购策略。 2024 年 6 月，Kinaxis 推出了 Kinaxis Maestro，这是一个人工智能供应链编排平台，用于管理从规划到交付的决策。由于供应链和消费者行为的波动，预测模型已成为风险管理不可或缺的工具。人工智能集成还使得决策自动化成为可能，以便公司能够适应不断变化的需求，而不会出现库存过多或缺货的情况。随着供应链的复杂程度不断提高，人工智能已被证明是改善供应链功能和稳健性的宝贵工具。
- 基于云的分析和实时可见性：基于云的分析解决方案的日益普及正在彻底改变供应链的透明度，提供实时数据、灵活性和可访问性。因此，现在已采用云原生平台来整合来自不同供应链接口的数据，以提高效率。 2024 年 12 月，Zebra Technologies 为 Workcloud 劳动力优化套件实施了人工智能分析平台 MicroStrategy ONE，以优化人员配置和物流。云计算的使用可以实时处理大量数据，从而最大限度地减少供应链的中断。云解决方案的可扩展性还意味着该解决方案适用于任何规模的公司，从小型企业到大型跨国公司。尽管正在向工业 4.0 转变，基于云的供应链分析仍将成为增长的关键驱动力。
- 制造和物流行业的数字化转型：物联网、区块链、人工智能和机器人技术的使用正在加速制造和物流行业的数字化。供应链分析现在被用于仓库管理、交付路线规划和库存跟踪。 Research Nester表示，2023年物联网产业价值将达到8000亿美元，预计到2026年将突破1万亿美元，这表明了互联设备在供应链管理中的重要性。 2024 年 3 月，埃森哲收购了物流分析公司 Flo，以提高物流数据分析技能，帮助欧洲企业提高对 Oracle 供应链解决方案的使用。许多制造商现在使用数据分析来进行高效的生产规划和调度，而物流公司则在路线规划中使用人工智能来减少交货时间和燃料费用。这种转变正在改变供应链管理的动态，使流程更加高效和经济。
挑战
- 数据驱动的供应链中的网络安全威胁：随着供应链变得更加数字化、大数据、人工智能和云计算，网络威胁日益受到关注。近年来，供应链网络攻击有所增加，扰乱了全球商业并暴露了重要的运营信息。据世界经济论坛称，2023 年记录了超过 80 万起网络攻击，其中几起针对物流和采购系统的攻击。尽管公司增加了在网络安全和基于区块链的安全解决方案上的支出，但风险仍然令人担忧，并且正在通过供应链攻击被利用。一次数据泄露可能会导致严重的业务中断、财务损失和负面的品牌印象。基于 AI 的威胁检测和端到端加密正在成为提高供应链网络弹性的关键解决方案。
- 集成复杂性和数据孤岛：大多数组织都面临着将旧平台适应新分析平台的挑战，从而在数据管理方面造成了差距。遗留基础设施的集成结构也不支持不同部门或合作伙伴之间的实时数据交换。缺乏整合的数据使企业难以全面了解供应链，从而影响决策过程。此外，使用人工智能和基于云的分析需要在购买新软件、员工培训和数据传输方面产生大量费用。不解决这些集成挑战的公司可能会被采用完全互联的实时分析环境的竞争对手甩在后面。
供应链分析市场：主要见解
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基准年 |
2024年 |
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预测年份 |
2025-2037 |
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复合年增长率 |
18.5% |
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基准年市场规模（2024 年） |
98亿美元 |
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预测年度市场规模（2037 年） |
865亿美元 |
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区域范围 |
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供应链分析细分
部署模式（本地、云端）
由于其灵活性、经济高效和实时分析功能，基于云的细分市场预计到 2037 年将占据超过 57.3% 的供应链分析市场份额。随着组织寻求支持物流、仓库和采购决策的实时分析应用程序，云解决方案越来越受欢迎。 2024 年 9 月，推出基于 Oracle AI 的 Oracle Fusion Data Intelligence，为供应链管理提供增强的云分析。人们对供应链可靠性、远程访问和及时跟踪的日益关注正在推动对基于云的分析解决方案的需求。
最终用户（物流与运输、医疗保健、零售、制造、其他）
到 2037 年底，随着各行业在生产调度和需求预测中采用人工智能，制造业领域预计将占据约 25.9% 的供应链分析市场份额。数据分析的使用对于制造商的库存、供应链风险管理以及预测制造设备何时需要维修非常重要。联合国工业发展组织（UNIDO）报告称，2023年第四季度制造业生产增长1.5%，表明工业部门出现复苏。 2024年4月，SAP发布了基于人工智能的供应链管理解决方案，提高了商品生产的生产力和灵活性。对智能工厂和准确预测供应链的需求是推动高级分析需求的关键因素。
我们对全球供应链分析市场的深入分析包括以下部分：
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最终用户 |
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北美市场分析
由于物流人工智能、云分析和预测建模等因素，到 2037 年，北美供应链分析市场的收入份额可能会达到 36.5% 左右。组织的目标是对时间敏感的可见性、风险和自动化，以提高运营绩效。目前，该地区政府和私营企业在数据驱动的供应链管理方面的投资都在增长。 2023 年 1 月，Project 44 和 SAS 建立合作伙伴关系，以提高零售商、制造商和电子商务公司的供应链可视性。其想法是改善库存管理、削减运输费用并使供应链尽可能对客户友好。
美国通过采用人工智能、物联网和区块链，在供应链数字化方面继续成为最先进的国家之一。该国专注于建设和实施弹性和自动化供应链，这给库存跟踪、风险评估和需求预测带来了重大变化。此外，在人工智能的帮助下，政府计划和企业对分析的投资也促进了采用。 2024 年 2 月，亚马逊网络服务 (AWS) 发布了基于人工智能的供应链优化解决方案，以增强预测、仓库管理和物流规划。这一举措展示了智能供应链解决方案的发展趋势，可提高性能、削减开支并满足需求。
加拿大也看到了供应链分析的高度采用，企业纷纷采用云解决方案和实时库存。国内发达的贸易业务和国际运输系统增加了对基于人工智能的分析和建模的需求。企业越来越多地采用自动化和机器学习来增强供应链运营。 2024 年 3 月，Kinaxis 决定与加拿大轮胎公司合作，在供应链分析中部署人工智能。此次合作改善了库存管理、需求规划和供应商整合，使零售和电子商务行业的供应链更加动态和有效。
亚太地区供应链分析市场统计数据
在供应链分析市场中，亚太地区地区 2025 年至 2037 年间的复合年增长率预计将达到 19% 左右。该地区的制造业、电子商务物流的增长以及创新型智慧城市项目正在推动对人工智能物流和云计算的需求。实时数据处理和预测洞察在行业中越来越受欢迎，以提高生产力并最大限度地降低风险。国际贸易协会 (ITA) 预测，印度有望成为半导体制造中心，预计到 2026 年需求将达到 800 亿美元。这些趋势正在推动跨行业的供应链优化投资。
由于对人工智能、机器学习以及物流和制造自动化的投资，印度的供应链分析市场正在快速增长。这是由于政府对数字化转型以及商品和服务的本地采购的关注。电子商务和仓储自动化采用率的提高也导致分析技术的采用率增加。 2024年11月，Google Cloud与Flipkart集成，在Flipkart的需求预测、物流、订单交付等供应链管理系统中实现人工智能。这些措施有助于增强该国作为技术导向型供应链中心的作用。
中国也是供应链分析领域的领导者之一，专注于基于人工智能的预测、机器人技术和基于云的物流平台。该国的制造业和电子商务公司正在日益实现供应链管理和运输物流的自动化。企业正在投资自动化和实时数据分析，以提高供应链管理的安全性和性能。此外，多家供应商正在建立战略合作伙伴关系，以扩大供应链编排在中国的应用，从而利用实时预测分析来提高供应链稳定性和制造吞吐量。
主导供应链分析市场的公司
- 埃森哲公司
- 公司概览
- 业务战略
- 主要产品
- 财务业绩
- 关键绩效指标
- 风险分析
- 近期发展
- 区域业务
- SWOT 分析
- 凯捷 SE
- 富士通有限公司
- 简柏特有限公司
- IBM（国际商业机器）公司
- Kinaxis Inc.
- 微策略公司
- 甲骨文公司
- SAP SE
- SAS Institute Inc.
- Tableau Software LLC
供应链分析市场较为分散，主要技术公司和咨询公司越来越多地涉足基于人工智能的供应链分析领域。一些主要参与者包括埃森哲、凯捷、富士通、简柏特、IBM、Kinaxis、MicroStrategy、甲骨文、SAP、SAS Institute 和 Tableau Software。此外，战略收购和技术联盟正在通过扩展公司的业务范围来为竞争铺平道路。物流、电子商务和工业供应链方面的能力。
2023 年 1 月，为了尽量减少对客户体验的影响，Project44（供应链可视性平台）和 SAS（一家提供分析软件和服务的公司）推出了新的零售生态系统合作伙伴。这些公司旨在展示供应链更新的优势，以及它们如何通过改善协作、降低运输成本和优化库存，实现以客户为中心的供应链，从而帮助零售商、制造商和电子商务公司在竞争中脱颖而出。
以下是供应链分析市场的一些领先公司：
In the News
- 2024 年 12 月，NTT DATA日本与端到端供应链协调领域的全球领导者 Kinaxis 建立了战略合作伙伴关系。此次合作旨在通过整合 Kinaxis 的技术来推动供应链现代化。利用 NTT DATA 在系统集成和增值转售方面的专业知识提供高级分析解决方案。
- 2024 年 8 月，简柏特因其人工智能驱动的企业规划、预测分析和数据管理而在 HFS Research 的供应链服务视野评估中被评为领导者。它与 AWS 和 Salesforce 的合作伙伴关系增强了供应链解决方案，提高了敏捷性、效率和收入增长。
- 2024 年 7 月，富士通与 Cohere 合作，推进企业的生成式 AI，重点关注具有增强日语功能的大型语言模型 (LLM)。此次合作旨在利用 AI 驱动的分析来增强员工决策和客户体验，从而优化供应链运营。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 4837
- Published Date: Oct 14, 2024
- Report Format: PDF, PPT
