التعلم الآلي في حجم سوق إدارة سلسلة التوريد - حسب المكونات (البرامج والخدمات) حسب التكنولوجيا (خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف)، حسب حجم المؤسسة (المؤسسة الكبيرة، الشركات الصغيرة والمتوسطة)، حسب وضع النشر، حسب التطبيق، حسب المستخدم النهائي والتوقعات، 2024 - 2032

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات حجم السوق

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات وقُدر حجم السوق بمبلغ 1.5 بليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2023، ويُقدَّر أنه يسجل أكثر من 29 في المائة بين عامي 2024 و2032. وتشمل العوامل الرئيسية التي تدفع إلى اعتماد السوق تعزيز التنبؤ بالطلب، والجرد الأمثل، إدارة المخاطر. وتقوم خوارزمياتها بتحليل مجموعات بيانات واسعة النطاق، مثل المبيعات التاريخية، واتجاهات السوق، ومشاعر وسائط الإعلام الاجتماعية، للتنبؤ بدقة بالطلب، وتحقيق الحد الأمثل من مستويات الجرد، والتقليل إلى أدنى حد من الموازين، مما يؤدي إلى تحقيق وفورات في التكاليف، وزيادة الكفاءة، وتجربة أفضل عموما لدى العملاء.

ويوسع مقدمو الخدمات السحابية نطاق سلاسل إمدادهم المزودة بزمالات متعددة الجنسيات لتلبية الطلب المتزايد على أدوات التحليل والتأهيل المتقدمة. ففي كانون الثاني/يناير 2024، على سبيل المثال، أعلنت الرابطة عن توافر نموذجها لتخطيط الإمدادات بشكل عام، الذي يستخدم نماذج بروميد الميثيل للتنبؤ الدقيق بمشتريات المواد الخام والمكونات والبضائع المنتهية والتخطيط لها. هذا يهدف إلى تحسين إدارة المخزون عبر سلاسل الإمداد بالزبائن من خلال الاستفادة من خبرات سلسلة إمازون

وتساعد التعلم في اختيار الموردين ورصدهم عن طريق تحليل الأداء والجودة والتسعير والموثوقية. وهو يعزز اللوجستيات عن طريق تحسين طرق النقل إلى أقصى حد، بالنظر إلى عوامل مثل حركة المرور، والطقس، وجداول التسليم، وقدرات المركبات. ويسفر ذلك عن انخفاض استهلاك الوقود، والإسراع في عمليات التسليم، وانخفاض التكاليف التشغيلية، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى زيادة معدل إنتاج النفط في سوق إدارة سلسلة الإمدادات.

وتتزايد الشركات اللوجستية في اعتمادها لتكنولوجيات الأنشطة المنفذة تنفيذاً مشتركاً وتكنولوجيات النقل المتعدد الأطراف من أجل تعزيز ما تقدمه من خدمات وتوفير حلول أكثر كفاءة في مجال النقل. For instance, in April 2024, Flexport launched a new AI-powered logistical platform designed to optimize shipment routes and improve delivery times by predicting potential supply chain disruptions.

ويواجه القانون النموذجي في مجال إدارة سلسلة الإمدادات تحديات عديدة من قبيل الشواغل المتعلقة بأمن البيانات وخصوصية البيانات، وتعقيد التكامل مع النظم القائمة. ويتوقف نجاح القانون النموذجي على البيانات العالية الجودة والنظيفة. ويمكن أن يكون إدراج البيانات من المصادر المتباينة، وضمان دقتها، وإدماجها في النظم القائمة، أمراً معقداً ويستغرق وقتاً طويلاً. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذه التكنولوجيا أن تديم عن غير قصد التحيزات الموجودة في بياناتها التدريبية، وقد تؤدي الخوارزميات المتحيزة إلى قرارات غير عادلة في مجالات مثل اختيار الموردين أو التنبؤ بالطلب، مما يعوق نمو الأسواق.

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات الاتجاهات السوقية

وهناك اتجاه متزايد نحو استخدام بروميد الميثيل في تحليل البيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار وأجهزة ايوتي و الخدمات اللوجستية :: إقامة شبكات للتنبؤ بالقضايا المحتملة، وتحقيق الحد الأمثل من الطرق، وكفالة سلاسة العمليات. وتنتقل الشركات إلى ما هو أبعد من جمع البيانات الأساسية، وتتجه إلى النظر في الوقت الحقيقي. ويمكن استخدام القانون النموذجي في وضع تنبؤات مصممة حسب الطلب، تراعي البيانات التاريخية فضلا عن العوامل في الوقت الحقيقي مثل اتجاهات وسائط الإعلام الاجتماعية، والأنماط الجوية، والأحداث المحلية. ومن شأن ذلك أن يمكّن الأعمال التجارية من توقع تقلبات الطلب على نحو أكثر دقة، وتحقيق مستويات المخزون على النحو الأمثل.

ومن المتوقع أن يحقق القانون النموذجي في سوق إدارة سلسلة الإمداد نمواً كبيراً في النظم المغلقة حيث تواصل نماذج القانون النموذجي التعلم والتحسين استناداً إلى البيانات والتغذية المرتدة في الوقت الحقيقي. وسيتيح ذلك أيضا لها أن تتكيف مع الظروف المتغيرة وأن تحقق عمليات سلسلة الإمداد على الوجه الأمثل بصورة مستقلة. وعلاوة على ذلك، ستؤدي حركة تحرير الكونغو دوراً حاسماً في الاستفادة المثلى من اللوجستيات من أجل خفض آثار الكربون والأثر البيئي. ويمكن أن ينطوي ذلك على تحقيق الحد الأمثل من طرق التسليم، والتقليل إلى أدنى حد من أميال الشاحنة الفارغة، وتعزيز حلول التغليف المستدامة. ومع نضج هذه التكنولوجيات، من المتوقع أن تشهد سلاسل إمداد أكثر مرونة وكفاءة ومسؤولية بيئيا يمكن أن تستجيب بسرعة للتحديات العالمية والتحولات السوقية.

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات تحليل الأسواق

وعلى أساس العنصر، تنقسم السوق إلى برامجيات وخدمات. The software segment was valued at over USD 1 billion in 2023. وبما أن الأعمال التجارية أصبحت أكثر راحة مع حركة التحرير، فإن الطلب على وصلات بينية سهلة الاستعمال وأدوات برمجيات غير ملائمة آخذ في الازدياد. ويلبي الجزء المتعلق بالبرمجيات هذه الحاجة من خلال تطوير وصلات بينية للمستعملين تجعل من السهل على الموظفين غير التقنيين التفاعل مع نماذج حركة تحرير الكونغو والحصول على معلومات عن عملية صنع القرار. وبالإضافة إلى ذلك، تتطلع الأعمال التجارية بشكل متزايد إلى توسيع نطاق نشراتها في مجال مكافحة غسل الأموال عبر سلسلة الإمداد بأكملها.

وعلاوة على ذلك، تؤدي حلول البرمجيات دوراً حاسماً في تحقيق هذه القدرة على التصعيد من خلال التمكين من التكامل السلس مع ما هو قائم Cloud Enterprise Resource Planning (ERP) الأنظمة نظم إدارة المخازنوالتطبيقات البرمجية الأخرى المستخدمة في سلسلة الإمداد. وتساعد البرمجيات التي يقودها المعهد الأعمال التجارية على تنفيذ العمليات المعقدة آلياً، وتعزيز تحليلات البيانات، وتحسين دقة صنع القرار، وهو أمر بالغ الأهمية لتحقيق الكفاءة المثلى في سلسلة الإمداد وخفض التكاليف التشغيلية.

For instance, in June 2024, Oracle introduced updates to its Cloud SCM platform, integrating new ML features to improve supply chain planning, and execution. وتركز هذه التحديثات على تحسين دقة التنبؤ بالطلب، وتوثيق عمليات التخطيط، وتحقيق النظام على النحو الأمثل، وزيادة الوضوح على امتداد سلسلة الإمدادات.

واستناداً إلى التطبيق، يُصنف التعلم الآلي في سوق إدارة سلسلة الإمدادات إلى التنبؤ بالطلب، وإدارة العلاقة مع الموردين، وإدارة المخاطر، وإدارة دورة حياة المنتجات، وتخطيط المبيعات والعمليات (SOP)، وغيرها. ومن المتوقع أن يسجل الجزء المتعلق بالتنبؤ بالطلب ما يزيد على 25 في المائة من عام 2024 إلى عام 2032. وكثيراً ما تكافح أساليب التنبؤ التقليدية لمعالجة تعقيدات سلاسل التوريد الحديثة مع تقلبات أنماط الطلب والاضطرابات الخارجية.

ويتيح التنبؤ بالطلب المزود بالقوى العاملة في مجال مكافحة غسل الأموال قدرا أكبر من الدقة والكفاءة عن طريق تحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية إلى جانب عوامل آنية مثل اتجاهات وسائط الإعلام الاجتماعية، والأنماط الجوية، والأنشطة الترويجية التي تدفع نمو القانون النموذجي إلى التنبؤ بالطلب. ومن خلال توقع تقلبات الطلب، يمكن ضمان وجود المنتجات المناسبة في الوقت المناسب. ويؤدي ذلك إلى الحد من عمليات الفرز ويفضي إلى التعجيل في فترات الوفاء، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى تحسين رضا العملاء والولاء.

ويقوم مقدمو برامجيات المشاريع بدمج قدرات أكثر تطوراً في مجال برمجيات المشاريع في حلولهم الحالية لإدارة سلسلة الإمدادات من أجل تحسين دقة التنبؤ. فعلى سبيل المثال، في نيسان/أبريل 2024، أدمجت برامجيات كوبا خوارزميات متطورة في أدوات التنبؤ بالطلب، مما أدى إلى تعزيز دقة التنبؤات وتمكين الأعمال التجارية من تحقيق الحد الأمثل من سلاسل إمدادها.

وشكل التعلم الآلات في سوق إدارة سلسلة الإمدادات في أمريكا الشمالية 30 في المائة من حصة الإيرادات في عام 2023. وتعمل مؤسسات الأعمال في المنطقة في أسواق ذات قدرة عالية على المنافسة ولديها سلاسل توريد معقدة ومتفرقة جغرافيا. ويستلزم ذلك دفعة مستمرة لتحقيق الكفاءة وتحقيق الحد الأمثل. ويوفر القانون النموذجي أداة قوية لتحقيق هذه الأهداف عن طريق آلية المهام، وتبسيط العمليات، وتوفير أفكار تستند إلى البيانات من أجل اتخاذ قرارات أفضل.

وعلاوة على ذلك، فإن للمنطقة تاريخا يتمثل في اعتماد التكنولوجيات الجديدة في وقت مبكر. This translates to a strong foundation for ML adoption in supply chain management in the region. فعلى سبيل المثال، أعلنت شركة مايكروسوفت في أيار/مايو 2024 عن إدخال تحسينات على منصة شركة Azure AI التابعة لها، مع التركيز على القدرات الجديدة لبروميد الميثيل المصممة لإدارة سلسلة الإمداد، بما في ذلك التنبؤ بالطلب والجرد على النحو الأمثل.

ويعزز الاتحاد الأوروبي التحول الرقمي في مختلف القطاعات، بما في ذلك إدارة سلسلة الإمداد. وتهدف مبادرات مثل برنامج أوروبا الرقمية إلى دعم تطوير واعتماد تكنولوجيات متقدمة. كما تركز الشركات بشكل متزايد على الاستدامة والأثر البيئي في سلاسل إمدادها عن طريق الاستفادة من القانون النموذجي. ومن المتوقع أن تؤدي هذه الاتجاهات إلى التعجيل بإدماج القانون النموذجي في عمليات سلسلة الإمداد عبر المناطق، مما يؤدي إلى الابتكار والكفاءة. As a result, European businesses are poised to enhance their competitiveness in the global market while concur addressing crucial environmental concerns.

وتشهد بلدان آسيا والمحيط الهادئ نموا اقتصاديا سريعا وتحضرا، مما يدفع الطلب على حلول متقدمة لسلسلة الإمداد. وتُعد المنطقة نقطة ساخنة للاستثمار في التكنولوجيا، حيث تقوم شركات القطاع الخاص والهيئات الحكومية بتمويل التقدم التكنولوجي. هذه العوامل مجتمعة تؤكد ديناميكية المنطقة وتوسع حركة التحرير في سوق SCM.

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات حصة السوق

IBM, Amazon web Services, and Microsoft Corporation hold a significant market share of over 12% in ML in Logistics market. وتركز الجهات الفاعلة الرئيسية على الابتكار والشراكات الاستراتيجية من أجل تعزيز وضعها السوقي. وهي بصدد تطوير مقاييس أكثر تقدماً في مجال التنفيذ وأدوات تحليلية متوقعة للتصدي للتحديات المعقدة في سلسلة الإمدادات. Many are integrating their ML solutions with IoT devices, blockchain, and cloud technologies to offer more comprehensive and scalable platforms. وتقوم شركات مثل IBM، و SAP، و Oracle بتعزيز برمجياتها الحالية لإدارة سلسلة الإمداد بقدرات الوكالة الدولية للطاقة الذرية، في حين يعمل عمالقة تقنيون مثل Microsoft، و Google، والأمازون على الاستفادة من خبراتهم السحابية وخبرتهم في مجال التنفيذ لتقديم حلول متخصصة لسلسلة الإمداد.

وعلاوة على ذلك، تركز هذه الشركات أيضاً على توسيع نطاق عروضها في مجال الخدمات، بحيث لا تقتصر على البرامجيات بل تقدم حلولاً نهائية تشمل التشاور والتنفيذ والخدمات الإدارية. وعلاوة على ذلك، هناك تركيز متزايد على الحلول الخاصة بالصناعة، حيث يقوم اللاعبون بتكييف أدواتهم في مجال القانون النموذجي للقطاعات، بما في ذلك التجزئة، والصناعة التحويلية، والرعاية الصحية، مما يجتذب الزبائن الجدد.

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات شركات السوق

والجهات الفاعلة الرئيسية العاملة في مجال التعلم الآلاتي في صناعة إدارة سلسلة الإمداد هي:

• Amazon Web Services, Inc. (AWS)
• Blue Yonder Group, Inc.
• C.H. Robinson Worldwide, Inc.
• شركة كوبا للبرمجيات
• DHL سلسلة الإمدادات
• FedEx Corporation
• Google LLC
• International Business Machines Corporation (IBM)
• Manhattan Associates, Inc.
• Microsoft Corporation
• Oracle Corporation
• SAP SE

تعليم الآلات في إدارة سلسلة الإمدادات Industry News

• In June 2024, Blue Yonder announced a partnership with Snowflake to integrate its supply chain solutions with Snowflake’s data cloud, enhancing data analytics capabilities and providing real-time insights for supply chain optimization.
• In April 2024, Convoy launched a new automated cargo matching platform, leveraging ML to optimize load matching and improve logistical efficiency for shippers and carriers.

يتضمن تقرير البحوث المتعلقة بسوق إدارة سلسلة الإمداد تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " متوقعة من حيث الإيرادات (بملايين دولارات الولايات المتحدة) من 2021 إلى 2032، فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

السوق حسب العنصر

• البرمجيات
• الخدمات
  • Managed
  • الفئة الفنية

السوق، بواسطة التقنية

• التعليم الإشرافي
• التعليم غير المشرف

السوق، حسب حجم المنظمة

• المؤسسات الكبيرة
• المشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم

السوق، حسب نموذج النشر

• السحاب
• على سطح الأرض

السوق، حسب الطلب

• التنبؤ بالطلب
• إدارة علاقات الموردين
• إدارة المخاطر
• إدارة دورة حياة المنتجات
• تخطيط المبيعات والعمليات
• جهات أخرى

السوق، بالمستعمل النهائي

• البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
• التصنيع
• الرعاية الصحية
• السيارات
• الغذاء
• السلع الاستهلاكية
• جهات أخرى

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • UK
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال
  • بقية أوروبا
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • أستراليا
  • جنوب كوريا
  • جنوب شرق آسيا
  • بقية آسيا والمحيط الهادئ
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
  • بقية أمريكا اللاتينية
• MEA
  • UAE
  • السعودية
  • جنوب أفريقيا
  • بقية الاتفاقات البيئية