認知供應鏈市場到2032年將達到325.8億美元，受全球物流中預測分析需求上升推動
隨著人工智能和實時數據在供應鏈中的應用不斷增長，市場效率、靈活性和預測決策能力也隨之提升，推動了市場的增長。
2025年7月10日，德克薩斯州奧斯丁（GLOBE NEWSWIRE）——根據SNS Insider的報告，**認知供應鏈市場**在2023年的價值為81.4億美元，預計到2032年將達到325.8億美元，年均增長率（CAGR）為16.70%（2024年至2032年）。
在美國，認知供應鏈市場在2023年的價值為20.1億美元，預計到2032年將達到71.3億美元，年均增長率為15.11%（2024年至2032年）。市場擴張主要受到人工智能的早期採用、強大的數字基礎設施以及對供應鏈透明度需求增加的推動。隨著企業尋求自動化、建立更具韌性的供應鏈並將預測分析應用於物流運營，未來的前景看起來非常光明。
主要參與者分析
報告中列出了多家主要企業，包括：
– IBM（IBM Sterling Supply Chain Suite, IBM Watson Supply Chain Insights）
– Oracle（Oracle Fusion Cloud Supply Chain Management, Oracle Supply Chain Planning Cloud）
– 亞馬遜網絡服務（AWS）（AWS Supply Chain, Amazon Forecast）
– 埃森哲（Accenture plc）（Accenture Intelligent Supply Chain Platform, myConcerto Supply Chain Suite）
– 英特爾（Intel Corporation）（Intel Supply Chain Optimization Tools, Intel AI for Supply Chain Analytics）
– 英偉達（NVIDIA Corporation）（NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Omniverse for Logistics）
– 霍尼韋爾（Honeywell International Inc.）（Honeywell Forge Supply Chain Suite, Honeywell Connected Logistics）
– C.H. Robinson Worldwide, Inc.（Navisphere Vision, Navisphere Optimizer）
– 松下（Panasonic）（Panasonic Supply Chain Solutions, Panasonic Logiscend System）
– SAP（SAP Integrated Business Planning, SAP Digital Supply Chain）
– 微軟（Microsoft）（Dynamics 365 Supply Chain Management, Azure AI for Supply Chain）
– Kinaxis（Kinaxis RapidResponse, Kinaxis Maestro）
– Anaplan（Anaplan Supply Chain Planning, Anaplan Demand Planning）
– Infor（Infor Supply Chain Planning, Infor Nexus）
– 曼哈頓聯合（Manhattan Associates）（Manhattan Active Supply Chain, Manhattan Demand Forecasting）
市場範圍
| **報告屬性** | **詳細信息** |
| — | — |
| 2023年市場規模 | 81.4億美元 |
| 2032年市場規模 | 325.8億美元 |
| 年均增長率 | 16.7%（2024年至2032年） |
| 基準年 | 2023 |
| 預測期 | 2024-2032 |
| 歷史數據 | 2020-2022 |
| 區域分析 | 北美（美國、加拿大、墨西哥）、歐洲（德國、法國、英國、意大利、西班牙、波蘭、土耳其、其他歐洲）、亞太（中國、印度、日本、韓國、新加坡、澳大利亞、其他亞太）、中東和非洲（阿聯酋、沙特阿拉伯、卡塔爾、南非、其他中東和非洲）、拉丁美洲（巴西、阿根廷、其他拉丁美洲） |
細分分析
**按部署方式：本地部署主導，雲端增長最快**
2023年，本地部署部分主導市場，佔據66%的收入份額，主要由於大型企業對安全性、數據控制和合規要求的重視，尤其是在製造和金融服務行業。這些行業歷來在內部基礎設施中運行，以管理私有供應鏈數據。
雲端部署部分預計在2024年至2032年間將註冊最快的年均增長率。由於其固有的可擴展性、低擁有成本和無處不在的可訪問性，雲計算技術非常適合中小企業及在多個地區運營的企業。隨著遠程工作和實時協作工具需求的增長，雲端採用也在不斷提升。
**按企業規模：大型企業主導，中小企業快速增長**
2023年，大型企業部分主導市場，佔據68%的收入份額，因為這些組織在早期階段就大力投資於認知技術，並且通常需要複雜的多維供應鏈協調活動。這些組織利用人工智能降低物流成本、提高預測準確性和改善供應商網絡。
中小企業預計在2024年至2032年期間將以最快的年均增長率增長，這得益於低成本基於SaaS的認知平台的日益普及。這使得小型企業能夠獲得先進的分析和自動化，而無需大量投資基礎設施，從而在全球供應鏈中更具競爭力。
**按自動化使用：物聯網主導，機器學習增長最快**
2023年，物聯網（IoT）在自動化部分主導市場，佔據45%的收入份額，因為它在提供資產位置、庫存水平或機器健康狀況等即時洞察方面發揮了重要作用，以識別何時進行預測性維護。這裡，物聯網設備生成的基礎數據是所有人工智能算法在供應鏈中構建的基礎。
機器學習（ML）部分預計將在2032年前以最高的年均增長率增長，因為企業對預測分析、風險檢測和自適應學習的實施不斷增強。機器學習還使企業能夠持續改善其能力，以微調預測並加快運營的響應速度。
**按行業垂直：製造業領先，物流增長最快**
製造業在2023年佔據了超過30%的市場份額，因為它是第一個在生產和供應中實施人工智能和認知自動化的行業。認知工具用於庫存優化、需求預測和供應商風險管理，幫助製造商提升效率。
物流和運輸部分預計在預測期內將以最快的速度增長，這主要得益於電子商務需求的增加和最後一公里配送優化及車隊智能解決方案的推動。該部分的參與者正在針對人工智能進行投資，以優化路線規劃、提高貨物運輸的路徑可見性及降低燃料成本。
結論
隨著市場對認知供應鏈解決方案的需求不斷上升，企業必須積極採用先進技術，以保持競爭力。特別是在當前全球供應鏈面臨挑戰的背景下，利用人工智能和物聯網等技術來提升運營效率和透明度，將成為未來成功的關鍵。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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