공급망 분석은 수학, 통계, 예측 모델링 및 기계 학습 기술로 구성된 알고리즘입니다. 그것은 같은 여러 산업의 주문, 선적 및 거래 데이터를 포함하여 비즈니스 데이터를 변환하는 데 도움이, 제조, 소매 및 소비자, 의료, 그리고 의미있는 통찰력으로 운송.
공급망 분석 분석 데이터는 현재와 미래 시장 동향을 조정하는 정확한 예측을 제공합니다. 또한, 공급망 분석 솔루션은 엄청난 데이터 세트를 위한 실시간 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 데이터 또는 예측, 운송 물류, 소매 및 제조, 데이터 또는 은행 및 금융의 거래, 및 비즈니스 세금의 데이터 또는 기록 관리를 통해 설정되지 않은 데이터의 Rampant 성장은 전 세계적으로 전반적인 공급망 분석 시장의 성장을 높일 것으로 예상되며, 노동 집중력 인 더 짧은 시간 동안 엄청난 통합 데이터 세트의 분석 및 관리 요구 사항에 빚지고 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 창고에 사용되어 향후 재공급 요건을 예측할 수 있는 지능형 재고 관리 시스템을 보여줍니다. 금융 부문에서 공급망 분석은 자본 비용 또는 작업 자본의 확률을 예측하는 데 사용됩니다. 이는 최고의 공급 업체를 대상으로하고 예산 오버런의 신속한 경고를 제공합니다. 수송에서는, 공급망 분석 소프트웨어는 선적에 날씨의 영향을 예측할 수 있습니다.
그러나 데이터 보안 우려는 글로벌 공급망 분석 시장의 성장을 억제 할 수있는 요소입니다.
공급망 분석 시장 세금
글로벌 공급망 분석 시장은 다음과 같습니다.
배포 모드를 기반으로 글로벌 공급망 분석 시장은 다음과 같습니다.
최종 사용자 산업에 대한 글로벌 공급망 분석 시장은 다음과 같습니다.
공급망 분석 시장은 가까운 미래에 의료 분야를 성장하기 위해 방사성 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.
지구의 기초에, 세계적인 공급망 분석 시장은 북아메리카, 유럽, 아시아 태평양, 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카로 구분됩니다. 북미 지역은 2016년 글로벌 공급망 분석 시장 점유율을 차지했습니다. 의료 분야의 공급망· 정확도는 의료 부문의 주요 우려 중 하나입니다. 기계 학습은 의료 분야의 공급망 분석에 대한 더 정확한 진단 및 의료 서비스를 제공하는 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 환자의 진단은 전문가의 눈 뒤쪽에 사진을 자주 검사해야합니다. 이미지의 특징은 액체 누설과 출혈을 나타내는 질병의 감도를 확인하는 것을 돕습니다. 2016년에 Google은 심층 학습 알고리즘을 개발하여 이미지를 분석하고 128,000 이미지의 데이터 세트를 사용하여 시스템에 교육을 제공합니다. 따라서, 체계는 인간적인 안과 의사와 유사한 정확도의 수준을 가진 질병을 진단합니다. Google의 의료 분야는 피부암과 야기암의 조기 진단을위한 깊은 학습 알고리즘을 개발하는 데 중점을 둡니다.
글로벌 공급망 분석 시장에서 운영되는 주요 플레이어는 IBM Corporation, Microstrategy, Oracle Corporation, SAP SE, SAS Institute, INC., Capgemini Inc., Genpact, Kinaxis INC., Tableau Software 및 Birst, Inc.입니다.
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저자 정보
Ankur Rai
안쿠르 라이는 다양한 분야에서 컨설팅 및 신디케이트 보고서를 처리한 경험이 5년 이상인 리서치 컨설턴트입니다. 그는 시장 진출 전략, 기회 분석, 경쟁 환경, 시장 규모 추정 및 예측에 중점을 둔 컨설팅 및 시장 조사 프로젝트를 관리합니다. 그는 또한 고객에게 미개척 시장에 침투할 절대적 기회를 식별하고 타겟팅하는 방법에 대해 조언합니다.
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