L'analyse de la chaîne d'approvisionnement est un algorithme composé de mathématiques, de statistiques, de modélisation prédictive et de techniques d'apprentissage automatique. Il aide à convertir les données d'affaires, y compris les commandes, les expéditions et les données transactionnelles de plusieurs industries telles que la fabrication, le commerce de détail et les consommateurs, les soins de santé et le transport en informations utiles.
L'analyse de la chaîne d'approvisionnement analyse les données pour fournir des prévisions précises qui sont en phase avec les tendances actuelles et futures du marché. En outre, la solution d'analyse de la chaîne d'approvisionnement consiste à fournir une analyse en temps réel pour des ensembles de données énormes. La croissance rapide de l'ensemble des données non structurées grâce à la gestion des données ou des enregistrements des prévisions, de la logistique des transports, du commerce de détail et de la fabrication, des données ou des transactions des banques et des finances, ainsi que de la taxe sur les entreprises, devrait stimuler la croissance de l'ensemble du marché de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement à l'échelle mondiale, en raison de l'exigence d'analyse et de gestion d'énormes données non structurées en un laps de temps plus court, ce qui exige beaucoup de travail. Par exemple, apprentissage automatique des algorithmes sont utilisés dans les entrepôts pour démontrer un système intelligent de gestion des stocks pour la prévision des besoins de réapprovisionnement à l'avenir. Dans le secteur des finances, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est utilisée pour prédire les coûts en capital ou la probabilité d'un fonds de roulement, ce qui aide à cibler les meilleurs fournisseurs et permet également d'alerter rapidement les dépassements budgétaires. Dans le domaine des transports, le logiciel d'analyse de la chaîne d'approvisionnement peut prévoir l'impact des conditions météorologiques sur les expéditions.
Toutefois, la sécurité des données est le facteur qui peut freiner la croissance du marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
Analyse de la chaîne d'approvisionnement Taxonomie du marché
Sur la base de la composante, le marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est segmenté en :
Sur la base du mode de déploiement, le marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est segmenté en :
Sur la base de l'industrie des utilisateurs finaux, le marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement est segmenté en :
On s'attend à ce que le marché de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement enregistre une croissance croissante en raison de la croissance du secteur des soins de santé dans un proche avenir.
Sur la base des régions, le marché mondial de l'analyse de la chaîne logistique est segmenté en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, en Amérique latine, au Moyen-Orient et en Afrique. La région de l'Amérique du Nord a représenté la plus grande part du marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement en 2016 en raison de l'application généralisée de chaîne d'approvisionnement dans le secteur des soins de santé. L'exactitude est l'une des principales préoccupations du secteur de la santé. L'apprentissage automatique a les capacités de fournir des services de diagnostic et de soins de santé plus précis, ce qui a augmenté la demande d'analyse de la chaîne d'approvisionnement dans le secteur des soins de santé. Par exemple, le diagnostic d'une maladie des yeux diabétique nécessite un examen fréquent des images à l'arrière de l'œil par le spécialiste. Les caractéristiques de l'image aident à identifier la sensibilité de la maladie, ce qui indique une fuite de liquide et des saignements. En 2016, Google a développé un algorithme d'apprentissage profond, qui analyse les images et fournit une formation au système en utilisant un ensemble de données de 128 000 images. Ainsi, le système diagnostique la maladie avec un niveau de précision similaire à celui des ophtalmologistes humains. Le secteur de la santé de Google se concentre sur le développement d'un algorithme d'apprentissage profond pour le diagnostic précoce du cancer de la peau et du cancer du sein.
Les principaux acteurs du marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement sont IBM Corporation, Microstrategy, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute, INC., Capgemini Inc., Genpact, Kinaxis INC., Tableau Software et Birst, Inc.
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À propos de l'auteur
Ankur Rai
Ankur Rai is a Research Consultant with over 5 years of experience in handling consulting and syndicated reports across diverse sectors. He manages consulting and market research projects centered on go-to-market strategy, opportunity analysis, competitive landscape, and market size estimation and forecasting. He also advises clients on identifying and targeting absolute opportunities to penetrate untapped markets.
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