Questo report fornisce analisi dettagliate e previsioni per l’IA in SCM per soluzione (piattaforme, software e AI as a Service), componenti della soluzione (hardware, software, servizi), funzione di gestione (automazione, pianificazione e logistica, gestione dell’inventario, gestione della flotta, Intermediazione di merci, gestione dei rischi e risoluzione delle controversie), tecnologie di intelligenza artificiale (informatica cognitiva, visione artificiale, elaborazione sensibile al contesto, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico) e settori verticali (aerospaziale, automobilistico, beni di consumo, sanità, produzione e altri).

Questo è il rapporto più ampio e dettagliato del suo tipo, che fornisce analisi su un’ampia gamma di considerazioni sul processo operativo, come la necessità di gestione dell’identità e monitoraggio della posizione in tempo reale, e considerazioni sulla distribuzione del mercato, come il tipo di AI, tecnologie, piattaforme, connettività, integrazione IoT e modello di distribuzione incluso AI-as-a-Service (AIaaS). Ogni aspetto valutato include previsioni dal 2021 al 2026 come AIaaS per entrate in Cina. Fornisce un’analisi dell’IA in SCM a livello globale, regionale e per paese, inclusi i primi dieci paesi per regione per quota di mercato.

Il report fornisce un’analisi delle principali aziende e soluzioni che sfruttano l’IA nelle loro catene di fornitura e quelle che gestiscono per conto di altri, con una valutazione dei principali punti di forza e di debolezza di queste soluzioni. Valuta l’intelligenza artificiale in SCM per settore verticale e applicazione come il monitoraggio del movimento dei materiali e la gestione dell’offerta di farmaci rispettivamente nella produzione e nella sanità. Il rapporto fornisce anche una panoramica del futuro dell’IA in SCM, inclusa l’analisi dei miglioramenti delle prestazioni come l’ottimizzazione dei ricavi, la soddisfazione della catena di approvvigionamento e la riduzione dei costi.

I risultati del rapporto:

  • L’intelligenza artificiale nelle soluzioni SCM nel suo complesso raggiungerà $ 15,5 miliardi a livello globale entro il 2026
  • La regione Asia Pac è la più grande e in più rapida crescita per l’IA in SCM
  • AI-as-a-Service basato su cloud per SCM supererà i 2,3 miliardi di dollari a livello globale entro il 2026
  • AI SCM nell’edge computing per soluzioni abilitate per IoT raggiungerà $ 4,8 miliardi entro il 2026
  • L’intelligenza artificiale delle cose sta emergendo come uno dei principali abilitatori dell’ottimizzazione SCM
  • Il movimento e il tracciamento dei materiali è il più grande sottosegmento all’interno di AI SCM nella produzione
  • I principali fornitori coperti includono SAP, Oracle, JDA, Epicor Software, Infor Global e altri
  • Le catene di approvvigionamento abilitate dall’intelligenza artificiale sono oltre il 65% più efficaci con rischi ridotti e costi complessivi inferiori

Le moderne catene di fornitura rappresentano sistemi complessi di organizzazioni, persone, attività, informazioni e risorse coinvolte nello spostamento di un prodotto o servizio dal fornitore al cliente. Le soluzioni di Supply Chain Management (SCM) sono tipicamente presenti nell’architettura e nei sistemi software che facilitano il flusso di informazioni tra le diverse funzioni all’interno e tra le organizzazioni aziendali.

Le principali soluzioni SCM catalizzano la condivisione delle informazioni tra le unità organizzative e le posizioni geografiche, consentendo ai responsabili delle decisioni di avere una visione a livello aziendale delle informazioni necessarie in modo tempestivo, affidabile e coerente. Varie forme di intelligenza artificiale (AI) vengono integrate nelle soluzioni SCM per migliorare tutto, dall’automazione dei processi al processo decisionale generale. Ciò include una maggiore visibilità dei dati (dati statici e in tempo reale) nonché l’efficacia del sistema informativo di gestione correlato.

Oltre al processo decisionale completamente automatizzato, i sistemi di intelligenza artificiale stanno anche sfruttando varie forme di calcolo cognitivo per ottimizzare gli sforzi combinati dell’intelligenza artificiale e umana. Ad esempio, l’intelligenza artificiale in SCM sta consentendo una migliore automazione della catena di approvvigionamento attraverso l’uso di assistenti virtuali, che vengono utilizzati sia internamente (all’interno di una data impresa) sia tra i membri della catena di approvvigionamento (ad es. Catene di clienti-fornitori). Si prevede che gli assistenti virtuali in SCM faranno leva su un database di conoscenze specifico del settore, nonché sull’apprendimento specifico per azienda, reparto e produzione.

I miglioramenti abilitati dall’intelligenza artificiale nella soddisfazione dei membri della catena di fornitura provocano un ciclo di feedback positivo, portando a migliori prestazioni SCM complessive. Uno degli obiettivi principali è sfruttare l’intelligenza artificiale per apportare miglioramenti alla catena di approvvigionamento dalla produzione al consumo all’interno delle industrie legate ai prodotti, nonché creare opportunità per supportare la “servitizzazione” dei prodotti in un modello “come servizio” basato sul cloud. L’intelligenza artificiale identificherà le opportunità per i membri della catena di approvvigionamento di avere una maggiore titolarità dei “risultati come servizio” e il controllo dell’esperienza complessiva del prodotto/servizio e della redditività.

Di Fantasy

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