报告概述

全球供应链预测人工智能市场规模预计将从 2024 年的20 亿美元增长到 2034 年的81 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 15.3% 的速度增长。 2025 年至 2034 年。2024 年，北美 占据主导市场地位，占据39.6% 份额，收入7.9 亿美元。 美国供应链中的预测人工智能市场价值到2024年将达到6.4亿美元，预计复合年增长率为14.6%。

供应链中的预测人工智能包括应用人工智能技术来预测供应链运营中的事件。通过分析历史和实时数据，人工智能预测分析可以预测未来的趋势和干扰，使企业能够积极调整策略。人工智能的这种应用可以增强决策流程、优化库存、降低成本并提高整体供应链效率。

随着越来越多的企业认识到需要提高预测和决策流程的准确性，供应链中预测人工智能的市场正在扩大。该细分市场包括需求预测、库存优化和预测性维护工具等各种解决方案，这些解决方案越来越多地集成到供应链管理系统中。

几个关键因素正在推动预测性人工智能在供应链中的采用。其中包括需要增强供应链的可见性、改进风险管理以及更迅速地响应市场变化和干扰的能力。企业越来越多地投资人工智能技术，以保持竞争力并有效管理现代供应链的复杂性​。

根据 Market.us，全球预测活跃人工智能市场预计将从 2023 年的149 亿美元增长到 2033 年约1080 亿美元。预计 2024 年至 2033 年复合年增长率将达到 21.9%。这一增长可归因于对数据驱动洞察的需求不断增长、各行业对人工智能的采用不断增加以及决策自动化需求不断增长随着公司认识到预测人工智能在提高预测准确性和运营弹性方面的潜力，供应链中对预测人工智能的需求正在不断增长。零售、制造和物流等行业特别热衷于集成这些技术，以提高对市场动态和供应链风险的响应能力​

组织越来越多地采用机器学习、高级分析和物联网 (IoT) 解决方案等技术来增强其供应链运营能力。这些技术有利于实时数据分析和提高整个供应链的透明度，从而提高运营效率和决策。

在供应链中采用预测人工智能技术的主要原因包括能够更准确地预测需求、优化库存水平以及在潜在的供应链中断发生之前识别它们。这种积极主动的方法不仅可以提高运营效率，还可以显着降低成本并提高客户满意度​。

主要要点

• 供应链管理中的预测人工智能的全球市场有望显着增长，预计将从 2024 年的20 亿美元增加到8.1 美元到 2034 年，这一增长轨迹意味着复合年增长率 (CAGR) 为 15.3%。
• 2024 年，北美成为市场领导者，实现39.6% 份额，相当于收入7.9 亿美元。强劲的市场地位凸显了该地区在采用先进预测人工智能技术方面的先锋作用。
• 美国在北美市场中脱颖而出，到 2024 年，供应链领域的预测人工智能价值将达到6,461 亿美元。预计该市场将继续保持上升趋势，复合年增长率为 14.6%。
• 软件领域在预测人工智能领域占据着显着的主导地位，到 2024 年将占据62.7%的份额。这种主导地位表明人们强烈依赖复杂的人工智能驱动的软件解决方案来增强供应链运营。
• 基于云的解决方案已经在该领域建立了据点，在 2024 年占据了61.8%的市场份额。向云平台的转变反映了业界对可扩展且灵活的人工智能应用程序的偏好
• 需求预测是该市场的关键应用，到 2024 年将占据35.3%的主导份额。对需求预测的关注凸显了行业需要利用人工智能进行更准确、及时的预测，以优化供应链效率。
• 零售行业大量利用预测人工智能技术，占市场份额23.4%预计到 2024 年，该行业将实施人工智能战略，以简化运营并提高供应链响应能力。

分析师观点

预测性人工智能市场的快速增长带来了巨大的投资机会，特别是在开发增强供应链分析、风险评估和库存管理的技术方面。投资者对为复杂问题提供创新解决方案的初创公司和技术特别感兴趣供应链挑战​。

供应链市场预测人工智能的主要趋势包括将人工智能与区块链等其他数字技术相结合以提高透明度，采用基于云的平台实现可扩展性，以及通过优化物流运营强调可持续性​。

影响市场的主要因素包括技术进步、供应链日益复杂以及影响贸易和物流的监管变化。此外，经济波动和地缘政治事件在塑造市场动态方面也发挥着关键作用。

在供应链中利用预测人工智能的企业可以享受到众多好处，例如提高需求预测的准确性、缩短交货时间和增强客户服务。这不仅可以节省成本，还可以提高波动市场环境中的整体业务弹性和适应性。

美国市场规模

Th到 2024 年，美国供应链预测人工智能市场的价值约为6 亿美元，预计将从 2025 年的7 亿美元增加到 2034 年的约20 亿美元，预计从 2025 年到 2025 年的复合年增长率为 14.6%。 2034 年。

由于推动该行业创新和采用的几个核心因素，美国预计将引领供应链市场的预测人工智能。这些因素包括强大的技术基础设施、对人工智能和机器学习的大量投资，以及引领人工智能开发的领先科技公司的强大影响力。

美国市场受益于先进的数据分析能力和物联网设备在整个供应链运营中的广泛集成，提供了丰富的数据集，可提高预测准确性。美国公司也是人工智能技术的早期采用者，将其应用于各种组件

2024 年，北美在供应链预测人工智能领域占据主导市场地位，占据超过39.6%份额，收入7.9 亿美元。这种领先地位可归因于几个关键因素，这些因素使北美独特地处于供应链管理预测人工智能进步的前沿。

首先，北美受益于高度发达的技术基础设施，这对于预测人工智能系统所需的复杂数据处理至关重要。该地区先进的 IT 和通信网络有利于大数据集的无缝收集、传输和分析，这对于有效的预测建模和人工智能集成至关重要。

其次，北美地区存在主要科技巨头和创新初创企业推动人工智能技术及其在供应链中的应用不断进步。美国和加拿大的公司是开发和实施人工智能解决方案的先驱，为该地区的领先地位做出了重大贡献。

这些公司不仅大力投资人工智能研发，还应用这些创新来简化供应链运营、降低成本和改善服务交付，设定了全球效仿的运营效率高标准。

组件分析

2024年，软件细分市场在供应链预测人工智能市场中占据主导地位，占据62.7%份额。这一巨大的市场份额可归因于几个关键因素，这些因素强调了软件在增强供应链预测能力和运营效率方面所发挥的关键作用。

首先，预该领域软件的价值在于其集成复杂算法的能力，这些算法可以分析大量数据以预测未来的需求和供应状况。这些预测分析软件系统使公司能够优化库存水平、减少浪费并增强准时交付模式，这对于在快节奏的市场中保持竞争力至关重要。

此外，软件领域还受益于机器学习和人工智能技术的不断进步。这些创新提高了预测模型的准确性并允许实时决策，这对于管理供应链的动态性质至关重要。

快速适应市场变化并在潜在干扰发生之前进行预测的能力有助于公司降低风险并保持持续运营，进一步巩固了软件解决方案在该领域的重要性。

此外，基于云的解决方案的兴起随着预测性人工智能技术的使用范围扩大，中小型企业也能利用高级分析，而无需对 IT 基础设施进行大量前期投资。技术的民主化不仅扩大了市场规模，而且增加了对软件解决方案的需求，推动了该细分市场的进一步增长。

部署模式分析

2024年，基于云的部署细分市场在供应链预测人工智能领域确立了主导市场地位，占据了显着的 61.8%的市场份额。这种领先地位主要是由于与本地解决方案相比，该细分市场能够提供卓越的灵活性和可扩展性。

基于云的 AI 部署为企业提供了低入门成本和减少对内部 IT 基础设施的需求的优势，这对于旨在实现以下目标的组织具有吸引力：无需大量初始投资即可将人工智能集成到其运营中。

此外，基于云的模型还擅长促进地理位置分散的供应链合作伙伴之间加强协作和数据共享。这种能力在现代供应链中至关重要，实时数据交换和可视性对于有效决策和响应市场变化至关重要。

中小型企业越来越多地采用基于云的人工智能解决方案，进一步凸显了其日益增长的吸引力，因为这些组织寻求既经济高效又能够推动重大运营改进的技术解决方案。

应用分析

2024年，供应链市场预测人工智能中的需求预测部分占据主导地位，占据了35.3%以上的份额。这种突出归因于日益增长的新准确预测消费者需求的必要性，这对于在当今动态的市场环境中优化库存和生产策略至关重要。

人工智能增强的需求预测利用先进的算法和机器学习模型来分析大量数据，包括销售历史、季节性趋势和市场状况，这使企业能够以前所未有的准确性预测消费者需求。

消费者行为的快速演变，尤其是在 COVID-19 大流行期间，突显了主要依赖于传统预测方法的局限性。根据历史销售数据。现代人工智能工具在需求预测中集成了天气模式、社交媒体趋势和全球经济状况等多种数据输入，使企业能够更有效地适应市场波动。

此外，人工智能在需求预测中的战略应用有助于提高整个行业的运营效率。供应链。它支持采购计划和生产调度等关键活动，确保资源得到有效分配，以满足预期需求，而不会产生过多支出。

最终用途行业分析

2024 年，供应链市场预测人工智能中的零售领域占据了市场主导地位，占据了23.4%以上的份额。这一巨大的市场份额主要归功于电子商务的快速扩张以及消费者对更快、更可靠的送货服务的需求不断增长。

零售商正在利用人工智能来增强供应链的各个方面，包括库存管理、需求预测和客户服务，以有效地满足这些期望。行业的数字化转型进一步推动了零售领域的增长。

随着消费者偏好不断转向在线购物方面，零售商正在采用人工智能驱动的技术来实时了解客户行为和库存水平，确保最佳的库存可用性，而不会出现库存过多或缺货的风险。这种采用不仅提高了运营效率，还通过确保产品可用性和及时交付来增强客户购物体验。

此外，人工智能在零售供应链中的集成对于适应动态的零售环境至关重要，在这种环境中，速度、准确性和效率是关键的竞争优势。人工智能技术使零售商能够更准确地预测市场趋势，更迅速地响应消费者需求的变化，从而减少库存浪费并提高盈利能力。

关键细分市场

按组件

• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地部署
• 基于云

按应用程序

• 德需求预测
• 库存管理
• 采购
• 风险管理
• 其他

按最终用途行业

• 零售
• 汽车
• 制造业
• 食品和饮料
• 医疗保健
• 其他

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动程序

Enh提高运营效率并节省成本

供应链中的预测人工智能主要推动提高运营效率并节省成本。通过利用人工智能驱动的预测分析，组织可以显着改进需求预测、优化库存水平并简化生产调度。

这些功能使公司能够减少过剩库存并最大限度地降低存储成本，同时确保产品可用性，立即满足消费者需求。预测模型分析各种数据输入，包括历史销售、市场趋势和季节性波动，从而实现精确的需求预测，从而有效地协调生产和分销。

限制

复杂性和集成挑战

供应链中预测人工智能的主要限制是与现有系统集成的复杂性。许多公司在尝试将人工智能技术嵌入到企业中时面临着重大挑战进入他们的遗留供应链管理系统。集成通常需要在技术升级和技术人员方面进行大量前期投资。

此外，预测分析依赖于数据的质量和完整性。不一致的数据格式和跨部门存在的数据孤岛可能会阻碍人工智能解决方案的有效实施，导致预测不可靠和决策不理想​。

机遇

实时决策和风险缓解

预测人工智能在供应链管理中带来的机遇在于其能够促进实时决策和决策加强风险缓释。人工智能工具可以实时处理大量数据，使企业能够对供应链中断或需求变化做出快速反应。

此外，预测分析可以通过分析天气条件等指标来预见潜在的中断。离子、政治不稳定或供应商绩效，使公司能够在影响供应链之前主动调整策略并降低风险​。

挑战

数据质量和管理

供应链中预测人工智能相关的主要挑战是确保数据质量和有效的数据管理。预测分析在很大程度上取决于高质量、全面的数据集的可用性。许多组织都在与不完整、过时或孤立的数据作斗争，这些数据可能会严重影响人工智能驱动的预测的准确性。

此外，此类数据的管理需要强大的 IT 基础设施和熟练的人员来处理数据集成、清理和分析流程，这给许多公司带来了重大的运营和财务挑战。

增长因素

加速效率和创新

预测人工智能供应链主要由其提高运营效率和促进创新的能力驱动。人工智能技术的集成使企业能够实时处理大量数据，优化物流并改进决策流程。

这种实时数据处理能力使企业能够立即调整其运营，从而显着减少浪费并节省时间和金钱。此外，预测人工智能支持可以预测未来趋势和行为的高级分析，从而使公司能够主动根据预测的市场需求调整其战略。

新兴趋势

走向认知和互联供应链

供应链管理的格局正在朝着更加互联和认知的生态系统发展。这种转变的特点是越来越多地采用人工智能驱动的工具，这些工具不仅使流程自动化，而且使公司能够在潜在的干扰发生之前对其进行预测和响应。

机器学习和深度学习等技术促进了认知供应链的趋势，这些技术提高了物流规划和运营的准确性。这些进步不仅仅是使现有任务自动化，而是重新定义它们，使供应链更具弹性并适应不断变化的市场条件。

商业利益

降低成本和增强决策能力

在供应链中部署预测人工智能带来了巨大的商业利益，包括显着降低成本和增强决策能力。通过提高预测准确性，人工智能使公司能够降低与库存过多和库存不足相关的成本，从而最大限度地减少库存占用的资本并降低存储成本。

此外，人工智能能够分析各种来源的数据 - 范围从从市场趋势到天气模式 – 使企业能够快速做出明智的决策。这种敏捷性对于在动态市场中保持竞争优势至关重要。

例如，沃尔玛和亚马逊等公司已成功利用人工智能来优化库存并迅速响应波动的需求模式，这证明了人工智能在提高运营效率和客户满意度方面的作用。

关键参与者分析

供应链市场中的预测人工智能正在由一群强大的科技公司和创新供应链塑造解决方案提供商。每个参与者都具有独特的优势 - 无论是云计算、数据分析还是人工智能驱动的自动化。

IBM 公司和微软公司继续凭借其先进的云平台和人工智能功能保持领先地位，帮助企业获得对需求预测和物流的更深入见解。 SAP SE 和 Oracle Corporation 已将人工智能集成到其供应链套件中，专注于实时可见性和更智能的规划决策。

Amazon Web Services (AWS) 利用其全球基础设施和机器学习工具来简化复杂的供应链任务。 Blue Yonder Group 和 Kinaxis Inc. 以其针对库存优化和端到端供应规划的专业人工智能解决方案而闻名。

与此同时，Infor、SAS Institute 和 Llamasoft（现属于 Coupa Software）提供数据驱动工具，帮助企业快速响应中断。像 Zebra Technologies 这样的硬件和自动化专家以及像西门子这样的工业巨头也在突破界限，将人工智能引入仓库管理、生产线和预测性维护

市场上的主要参与者

• IBM Corporation
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Oracle Corporation
• Blue Yonder Group, Inc.
• SAS Institute Inc.
• Kinaxis公司.
• Infor (美国), Inc.
• Llamasoft, Inc.
• Amazon Web Services, Inc.
• Zebra Technologies Corporation
• Siemens AG
• 其他主要参与者

近期发展

• Oracle Corporation：2025 年 1 月，Oracle 在其 Fusion Cloud 供应链管理平台中嵌入了新的基于角色的 AI 代理。这些代理旨在自动化日常任务，提高生产力并促进整个供应链运营的增长。
• Blue Yonder Group, Inc.：2025 年 1 月，Blue Yonder 宣布更新其人工智能驱动的平台，重点关注认知规划和执行。这些增强功能旨在提高敏捷性、支持全球扩张并帮助企业实现目标。
• Kinaxis Inc.：2025 年 3 月，Kinaxis 公布了在其 Maestro 平台中引入代理和生成 AI 功能的计划。这些创新在于倾向于简化人工智能的采用并更快地提供关键的业务洞察。 ​
• 亚马逊网络服务 (AWS)：2025 年 3 月，AWS 推出了“Nova Act”，这是一种能够在网络浏览器中执行任务的人工智能代理。 Nova Act 由 Amazon AGI SF 实验室开发，使 AWS 在人工智能代理市场中具有竞争力。
• 西门子股份公司：2025 年 3 月，西门子通过新的生成式人工智能驱动的维护解决方案扩展了其 Industrial Copilot。此增强功能旨在支持维护周期的各个阶段，从维修到预测性维护。 ​
• SAP SE：2024 年 4 月，SAP 为其供应链解决方案引入了人工智能驱动的增强功能，旨在提高制造的生产率和精度。这些进步提供了实时洞察，以优化整个供应链的决策。