Größe und Anteil des Supply-Chain-Analytics-Marktes nach Bereitstellungsmodus (On-Premise, Cloud); Endverbraucher (Logistik und Transport, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung, Sonstiges) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistikbericht 2025–2037

Supply Chain Analytics-Markt: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• KI und prädiktive Analysen für Nachfrageprognosen: KI wird in den aktuellen Geschäftsumgebungen häufig für Nachfrageprognosen, Lagerhaltungskosten und Lieferkettenflexibilität eingesetzt. Die Echtzeit-Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, die Nachfrage vorherzusagen und so ihre Beschaffungsstrategien zu steuern. Im Juni 2024 brachte Kinaxis Kinaxis Maestro auf den Markt, eine Plattform zur Orchestrierung der Lieferkette mit künstlicher Intelligenz, um Entscheidungen von der Planung bis zur Lieferung zu verwalten. Aufgrund der Schwankungen in der Lieferkette und im Verbraucherverhalten sind Vorhersagemodelle zu einem unverzichtbaren Werkzeug für das Risikomanagement geworden. Die KI-Integration ermöglicht auch die Automatisierung der Entscheidungsfindung, sodass sich Unternehmen an die schwankende Nachfrage anpassen können, ohne am Ende zu viel Lagerbestand zu haben oder nicht mehr vorrätig zu sein. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Lieferketten erweist sich KI als unschätzbar wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Funktionsweise und Robustheit von Lieferketten.
• Cloudbasierte Analysen und Echtzeittransparenz: Die zunehmende Akzeptanz cloudbasierter Analyselösungen revolutioniert die Transparenz der Lieferkette und bietet Echtzeitdaten, Flexibilität und Zugänglichkeit. Aus diesem Grund wurden nun cloudnative Plattformen eingeführt, um Daten aus verschiedenen Supply-Chain-Schnittstellen zu konsolidieren und so die Effizienz zu steigern. Im Dezember 2024 implementierte Zebra Technologies MicroStrategy ONE, eine Analyseplattform für künstliche Intelligenz, für die Workcloud Workforce Optimization Suite, um Personal und Logistik zu optimieren. Der Einsatz von Cloud Computing ermöglicht die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, wodurch Störungen in der Lieferkette minimiert werden. Die Skalierbarkeit von Cloud-Lösungen bedeutet auch, dass die Lösungen für Unternehmen jeder Größe verfügbar sind, vom Kleinunternehmen bis zum großen multinationalen Konzern. Trotz des Wandels hin zu Industrie 4.0 werden cloudbasierte Lieferkettenanalysen der wichtigste Wachstumstreiber sein.
• Digitale Transformation in Fertigung und Logistik: Der Einsatz von IoT, Blockchain, KI und Robotik beschleunigt die Digitalisierung in der Fertigungs- und Logistikbranche. Supply-Chain-Analysen werden heute bei der Verwaltung von Lagern, der Planung von Lieferrouten und der Nachverfolgung von Beständen eingesetzt. Nach Angaben von Research Nester wurde die IoT-Branche im Jahr 2023 auf 800 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2026 einen Wert von 1 Billion US-Dollar erreichen, was die Bedeutung vernetzter Geräte im Lieferkettenmanagement unterstreicht. Im März 2024 erwarb Accenture Flo, ein Unternehmen für Logistikanalysen, um die Fähigkeiten zur Logistikdatenanalyse zu verbessern und europäischen Unternehmen dabei zu helfen, ihre Nutzung von Oracle-Lieferkettenlösungen zu steigern. Eine Reihe von Herstellern nutzen mittlerweile Datenanalysen für eine effiziente Produktionsplanung und -planung, während Logistikunternehmen KI bei der Routenplanung nutzen, um Lieferzeiten und Kraftstoffkosten zu reduzieren. Dieser Wandel verändert die Dynamik des Lieferkettenmanagements und macht Prozesse effizienter und wirtschaftlicher.

Herausforderungen

• Cybersicherheitsbedrohungen in datengesteuerten Lieferketten: Angesichts der zunehmenden Digitalisierung von Lieferketten, Big Data, KI und Cloud Computing sind Cyberbedrohungen ein wachsendes Problem. Cyberangriffe auf die Lieferkette haben in den letzten Jahren zugenommen, den globalen Handel gestört und wichtige Betriebsinformationen preisgegeben. Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums wurden im Jahr 2023 mehr als 800.000 Cyberangriffe registriert, mehrere davon betrafen die Logistik- und Beschaffungssysteme. Obwohl Unternehmen ihre Ausgaben für Cybersicherheit und Blockchain-basierte Sicherheitslösungen erhöhen, stellen die Risiken weiterhin ein Problem dar und werden durch Angriffe auf die Lieferkette ausgenutzt. Eine einzige Datenschutzverletzung kann zu erheblichen Geschäftsunterbrechungen, finanziellen Verlusten und negativen Markeneindrücken führen. KI-basierte Bedrohungserkennung und End-to-End-Verschlüsselung entwickeln sich zu den Schlüssellösungen zur Verbesserung der Cyber-Resilienz der Lieferkette.
• Integrationskomplexität und Datensilos: Die meisten Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre alten Plattformen an neue Analyseplattformen anzupassen, wodurch eine Lücke in der Datenverwaltung entsteht. Die integrierte Struktur der Legacy-Infrastruktur unterstützt zudem nicht den Austausch von Echtzeitdaten zwischen verschiedenen Abteilungen oder Partnern. Der Mangel an integrierten Daten erschwert es Unternehmen, einen ganzheitlichen Überblick über die Lieferkette zu erhalten, und dies beeinträchtigt den Entscheidungsprozess. Darüber hinaus ist der Einsatz von KI und cloudbasierter Analyse mit erheblichen Kosten für die Anschaffung neuer Software, die Schulung der Mitarbeiter und den Datentransfer verbunden. Unternehmen, die sich diesen Integrationsherausforderungen nicht stellen, werden möglicherweise von Wettbewerbern abgehängt, die vollständig vernetzte Echtzeit-Analyseumgebungen eingeführt haben.