클라우드 공급망 관리 시장 규모는 2031년까지 2,740억 5천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2025년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR)은 18.9%에 이를 것으로 예상됩니다. 신제품 출시 속도(NPI)에 대한 관심 증가는 시장의 주요 트렌드로 남을 것으로 예상됩니다.
클라우드 공급망 관리 시장 분석
- 클라우드 공급망 관리 시장은 현재 시장 추세와 예측 기간 동안 예상되는 영향으로 인해 성장 전망이 있습니다.
- 클라우드 공급망 관리 시장은 물류 부문의 엄청난 성장, 클라우드 공급망 관리 솔루션의 이점에 대한 인식 증가, 비용 최적화에 대한 필요성 증가 등의 요인으로 인해 성장하고 있습니다.
- AI 기반 비접촉/로우터치 계획을 통해 클라우드 공급망 관리 시장에 수익성 있는 기회를 제공합니다.
클라우드 공급망 관리 시장 개요
- 클라우드 공급망 관리란 현장 하드웨어 대신 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하여 개인이 상품 흐름을 감독할 수 있도록 하는 시스템, 절차 및 도구를 말합니다.
- 이를 통해 어느 위치에서나 데이터에 접근하고 입력할 수 있으며 클라우드 백업을 통해 중복성을 제공하여 공급망 데이터가 항상 최신 상태이고 접근 가능하며 손실, 손상 또는 도난으로부터 보호되도록 보장합니다.
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클라우드 공급망 관리 시장: 전략적 통찰력
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클라우드 공급망 관리 시장 동인 및 기회 클라우드 공급망 관리 솔루션의 이점에 대한 인식 증가로 시장 선호
- 클라우드 기술은 클라우드 기반 관리 도구를 통해 공급망 관리의 효율성과 혁신을 지속적으로 촉진하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 탁월한 확장성과 유연성을 제공하여 기업이 변화하는 시장 요구에 정확하고 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다.
- 공급망 운영을 위한 클라우드 기반 관리 도구의 주요 이점 중 하나는 비용 효율성입니다.
- 기업은 클라우드 솔루션으로 마이그레이션하여 종량제 방식으로 확장 가능한 리소스를 확보하고 기존 IT 인프라와 관련된 자본 비용을 최소화할 수 있습니다. 이러한 경제 모델을 통해 기업은 운영 비용을 극대화하고, 실제 소비량에 맞춰 지출을 조정하며, 장기적인 성공을 달성할 수 있습니다.
- 더욱이, 클라우드 기반 관리 플랫폼은 공급망 생태계 내 이해관계자 간의 원활한 협업을 촉진합니다. 팀은 공유 작업 공간과 통합 커뮤니케이션 기술을 활용하여 활동을 효과적으로 조정하고, 중요한 정보를 전달하며, 실시간으로 협업할 수 있습니다.
AI 기반 비접촉/로우터치 계획
- 공급망 계획은 회복력과 ESG에 대한 지속적인 강조와 사이트, 흐름, 파트너의 성장으로 인해 끊임없는 압박을 받고 있습니다.
- 더욱 복잡하고 다층적이며 미묘한 환경의 요구는 현재의 계획 역량으로는 감당하기 어려운 수준입니다. 그 결과, 많은 기업이 중요한 선택의 재정적 결과를 파악하기 위한 효율적인 시나리오 분석을 수행하지 못하고 있습니다.
- AI 기반 판매 및 운영 계획(S&OP)과 통합 비즈니스 계획(IBP) 애플리케이션은 공급망 계획과 실행 간의 격차를 없애는 데 도움이 될 것입니다.
- 로우터치 플래닝(Low-touch planning)은 고급 분석을 활용하여 인적 개입을 최소화하면서 심층적인 질문에 답하고, 계획 수립 과정에서 상당 부분의 수작업을 제거합니다. 인공지능(AI)은 방대한 양의 데이터를 분석하고, 이상 징후를 발견하며, 예상치 못한 중단을 유발하는 추세를 파악할 수 있게 됩니다.
클라우드 공급망 관리 시장 보고서 세분화 분석
클라우드 공급망 관리 시장 분석에 기여한 주요 세그먼트는 구성 요소, 배포 모델, 조직 규모 및 수직입니다.
- 구성 요소별로 시장은 솔루션과 서비스로 나뉩니다.
- 배포 모델에 따라 시장은 공공, 민간, 하이브리드로 구분됩니다.
- 조직 규모에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 나뉩니다.
- 수직별로 시장은 식품 및 음료, 의료 및 생명 과학, 제조, 소매 및 도매, 운송 및 물류, 기타로 세분화됩니다.
지역별 클라우드 공급망 관리 시장 점유율 분석
- 클라우드 공급망 관리 시장 보고서는 북미, 유럽, 아시아 태평양(APAC), 중동 및 아프리카(MEA), 남미 및 중미를 포함하여 현재 및 과거 시장 규모와 2021년부터 2031년까지의 예측을 포함하는 5개 주요 지역에 대한 자세한 분석으로 구성되어 있습니다.
- 각 지역은 국가별로 세분화됩니다. 이 보고서는 18개국 이상에 대한 분석 및 예측을 제공하며, 지역 수준에서 시장에 영향을 미치는 성장 동력, 트렌드, 기회 등 클라우드 공급망 관리 시장 역학을 다룹니다.
- 또한, 보고서는 PEST 분석도 다루고 있는데, 이는 이 지역의 클라우드 공급망 관리 시장에 영향을 미치는 주요 요인을 연구하는 것입니다.
클라우드 공급망 관리 시장 지역별 통찰력
The Insight Partners의 분석가들은 예측 기간 동안 클라우드 공급망 관리 시장에 영향을 미치는 지역별 동향과 요인을 면밀히 분석했습니다. 이 섹션에서는 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 중남미 지역의 클라우드 공급망 관리 시장 부문 및 지역별 현황도 살펴봅니다.
클라우드 공급망 관리 시장 보고서 범위
| 보고서 속성 | 세부 |
|---|---|
| 2024년 시장 규모 | XX억 달러 |
| 2031년까지 시장 규모 | 2,740억 5천만 달러 |
| 글로벌 CAGR(2025~2031년) | 18.9% |
| 역사적 데이터 | 2021-2023 |
| 예측 기간 | 2025-2031 |
| 다루는 세그먼트 |
구성 요소별
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| 포함된 지역 및 국가 |
북아메리카
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| 시장 선도 기업 및 주요 회사 프로필 |
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클라우드 공급망 관리 시장 참여자 밀도: 비즈니스 역학에 미치는 영향 이해
클라우드 공급망 관리 시장은 소비자 선호도 변화, 기술 발전, 그리고 제품 이점에 대한 인식 제고 등의 요인으로 인한 최종 사용자 수요 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 수요가 증가함에 따라 기업들은 제품 및 서비스를 확장하고, 소비자 니즈를 충족하기 위한 혁신을 추진하며, 새로운 트렌드를 적극 활용하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다.
- 클라우드 공급망 관리 시장의 주요 기업 개요를 알아보세요
클라우드 공급망 관리 시장 뉴스 및 최근 동향
클라우드 공급망 관리 시장은 1차 및 2차 조사 이후 주요 기업 간행물, 협회 데이터, 데이터베이스 등 정성적 및 정량적 데이터를 수집하여 평가합니다. 클라우드 공급망 관리 시장의 몇 가지 동향은 다음과 같습니다.
- SAP SE는 공급망 솔루션에 AI 기술을 접목하여 제조 분야의 생산성, 효율성, 정밀성을 혁신적으로 향상시킬 것이라고 발표했습니다. 실시간 데이터에서 도출된 AI 기반 인사이트는 기업이 공급망 전반에서 최적의 의사 결정을 내리고, 제품 개발을 간소화하며, 제조 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것입니다. (SAP SE, 보도자료, 2024년 4월)
- 후지쯔는 공급망 전반의 화주, 물류 회사 및 공급업체를 위한 새로운 클라우드 기반 물류 데이터 표준화 및 시각화 서비스 출시를 발표했습니다. 이 서비스는 고객에게 운영의 지속가능성을 달성하고, 트럭 운전사 부족 문제, 운송의 탄소 발자국 감축에 대한 시급한 필요성, 더욱 엄격해진 업계 규정 준수 등 다양한 과제를 해결할 수 있는 새로운 도구를 제공합니다. (후지쯔, 보도자료, 2023년 12월)
클라우드 공급망 관리 시장 보고서 범위 및 성과물
"클라우드 공급망 관리 시장 규모 및 예측(2021~2031)" 보고서는 아래 영역을 포괄하여 시장에 대한 자세한 분석을 제공합니다.
- 범위에 포함된 모든 주요 시장 부문에 대한 글로벌, 지역 및 국가 수준의 클라우드 공급망 관리 시장 규모 및 예측
- 클라우드 공급망 관리 시장 동향 및 동인, 제약, 주요 기회와 같은 시장 역학
- 자세한 PEST/포터의 5가지 힘 및 SWOT 분석
- 주요 시장 동향, 글로벌 및 지역 프레임워크, 주요 참여자, 규정 및 최근 시장 개발 사항을 포괄하는 클라우드 공급망 관리 시장 분석
- 시장 집중도, 히트맵 분석, 주요 업체 및 클라우드 공급망 관리 시장의 최근 개발 사항을 다루는 산업 환경 및 경쟁 분석
- 자세한 회사 프로필
- 과거 분석(2년), 기준 연도, CAGR을 포함한 예측(7년)
- PEST 및 SWOT 분석
- 시장 규모 가치/거래량 - 글로벌, 지역, 국가
- 산업 및 경쟁 환경
- Excel 데이터세트
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사용 후기
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