Rapport sur le marché des systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement autonomes 2025 : Révéler les principaux moteurs de croissance, innovations technologiques et opportunités stratégiques pour les 5 prochaines années

• Résumé Exécutif & Vue d’Ensemble du Marché
• Tendances Technologiques Clés dans la Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes
• Paysage Concurrentiel et Acteurs Principaux
• Taille du Marché, Prévisions de Croissance et Analyse du TCAC (2025–2030)
• Analyse du Marché Régional et Nouveaux Points Chauds
• Défis, Risques et Barrières à l’Adoption
• Opportunités et Recommandations Stratégiques
• Perspectives Futures : Chaînes d’Approvisionnement Autonomes au-delà de 2030
• Sources & Références

Résumé Exécutif & Vue d’Ensemble du Marché

Les Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes (ASCMS) représentent un saut transformateur dans le secteur de la logistique et des opérations, tirant parti de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique, de l’Internet des Objets (IoT) et de l’analyse avancée pour automatiser et optimiser les processus de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout. Ces systèmes sont conçus pour minimiser l’intervention humaine, permettant une prise de décision en temps réel, des analyses prédictives et des réponses adaptatives aux disruptions. D’ici 2025, l’adoption des ASCMS accélère, alimentée par le besoin de plus de résilience, d’efficacité et d’agilité dans les chaînes d’approvisionnement mondiales.

Le marché mondial des solutions de chaîne d’approvisionnement autonome connaît une croissance robuste. Selon Gartner, 75 % des grandes entreprises devraient avoir adopté une forme d’opérations de chaîne d’approvisionnement autonomes d’ici 2027, contre moins de 10 % en 2022. Ce bond est alimenté par la complexité croissante des réseaux d’approvisionnement, la pénurie de main-d’œuvre persistante et l’impératif de réduire les risques exposés par les récentes disruptions mondiales telles que la pandémie de COVID-19 et les tensions géopolitiques.

Les principaux acteurs de l’industrie — y compris IBM, SAP, Oracle et Blue Yonder — investissent massivement dans la R&D pour améliorer l’intelligence et l’interopérabilité de leurs plateformes ASCMS. Ces systèmes s’intègrent parfaitement aux systèmes de planification des ressources d’entreprise (ERP) et de gestion d’entrepôt existants, offrant une visibilité et un contrôle de bout en bout. L’intégration de capteurs IoT et de la technologie blockchain renforce encore la traçabilité, la transparence et la sécurité à travers la chaîne d’approvisionnement.

Les projections de marché indiquent que le marché mondial de la chaîne d’approvisionnement autonome atteindra une valorisation de 15,3 milliards de dollars d’ici 2025, avec un TCAC de 12,4 % à partir de 2021, comme le rapporte MarketsandMarkets. Les secteurs de la vente au détail, de l’automobile et de la pharmacie sont les principaux adoptants, cherchant à tirer parti des coûts opérationnels réduits, d’une meilleure prévision de la demande et d’une satisfaction client améliorée.

En résumé, les ASCMS deviennent rapidement un impératif stratégique pour les organisations souhaitant préparer l’avenir de leurs chaînes d’approvisionnement. La convergence des technologies numériques, l’évolution des attentes des clients et le besoin de résilience opérationnelle devraient continuer à entraîner des investissements et de l’innovation dans ce marché jusqu’en 2025 et au-delà.

Tendances Technologiques Clés dans la Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes

Les Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes (ASCMS) transforment rapidement le paysage logistique et manufacturier en tirant parti de technologies avancées pour automatiser, optimiser et orchestrer les opérations de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout avec un minimum d’intervention humaine. D’ici 2025, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique (ML), de l’Internet des Objets (IoT) et de la robotique devrait être au cœur de ces systèmes, permettant une prise de décision en temps réel, des analyses prédictives et une automatisation des processus adaptative.

Une des tendances les plus significatives est le déploiement de plateformes propulsées par l’IA qui peuvent gérer de manière autonome l’inventaire, la prévision de la demande, l’approvisionnement et la logistique. Ces plateformes utilisent d’énormes ensembles de données provenant de dispositifs connectés et de systèmes d’entreprise pour identifier des modèles, anticiper des disruptions et ajuster dynamiquement les flux de la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, des fournisseurs de technologie de premier plan tels que IBM et SAP améliorent leurs suites de chaîne d’approvisionnement avec des tours de contrôle alimentées par l’IA, qui offrent une visibilité de bout en bout et une gestion automatisée des exceptions.

Une autre tendance clé est la prolifération d’actifs et de capteurs habilités par l’IoT à travers la chaîne d’approvisionnement. Ces dispositifs collectent des données granulaires et en temps réel sur les niveaux d’inventaire, l’état des équipements et les conditions environnementales, alimentant les ASCMS avec des informations exploitables. Selon Gartner, d’ici 2025, plus de 50 % des organisations de chaîne d’approvisionnement mondiales auront investi dans l’IoT et l’informatique en périphérie pour soutenir les opérations autonomes.

L’automatisation des processus robotiques (RPA) et les robots mobiles autonomes (AMRs) redéfinissent également les opérations d’entrepôt et de centre de distribution. Des entreprises comme Amazon et Siemens déploient des flottes d’AMRs pour le picking, l’emballage et la manutention de matériel, réduisant les coûts de main-d’œuvre et augmentant le débit. Ces robots sont orchestrés par des ASCMS, qui optimisent leurs itinéraires et tâches en temps réel en fonction de la demande et des contraintes opérationnelles.

De plus, la technologie blockchain est intégrée dans les ASCMS pour améliorer la transparence, la traçabilité et la confiance à travers les réseaux d’approvisionnement multi-niveaux. Les plateformes de fournisseurs tels que Oracle permettent des enregistrements sécurisés et immuables des transactions et de la provenance des produits, ce qui est particulièrement précieux pour les industries avec des exigences réglementaires strictes.

En résumé, d’ici 2025, les Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes seront caractérisés par la convergence de l’IA, de l’IoT, de la robotique et de la blockchain, stimulant des niveaux d’efficacité, de résilience et d’agilité sans précédent dans les chaînes d’approvisionnement mondiales.

Paysage Concurrentiel et Acteurs Principaux

Le paysage concurrentiel pour les systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement autonomes en 2025 est caractérisé par une innovation technologique rapide, des partenariats stratégiques et un afflux croissant tant de fournisseurs de logiciels d’entreprise établis que de startups agiles. Le marché est façonné par l’adoption croissante de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique (ML) et des technologies de l’Internet des Objets (IoT), qui permettent l’automatisation de bout en bout, l’analyse en temps réel et la prise de décision prédictive à travers les réseaux de chaîne d’approvisionnement.

Les acteurs clés dans cet espace comprennent des géants technologiques mondiaux tels que IBM, SAP et Oracle, qui ont tous intégré des modules avancés alimentés par l’IA dans leurs suites de gestion de chaîne d’approvisionnement. La Sterling Supply Chain Suite d’IBM, par exemple, utilise l’IA et la blockchain pour fournir une gestion autonome des commandes et une optimisation de l’inventaire. La plateforme Integrated Business Planning (IBP) de SAP intègre des analyses prédictives et de la modélisation de scénarios, tandis que le Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) d’Oracle offre une planification autonome et une orchestration logistique.

En plus de ces acteurs établis, des perturbateurs natifs du cloud tels que Blue Yonder (anciennement JDA Software) et Kinaxis gagnent du terrain avec leurs solutions basées sur l’IA en SaaS. La plateforme Luminate de Blue Yonder, par exemple, utilise l’apprentissage automatique pour automatiser la prévision de la demande et le réapprovisionnement, tandis que Kinaxis RapidResponse fournit une planification simultanée et une visibilité de la chaîne d’approvisionnement en temps réel.

Les startups et les acteurs de niche font également des progrès significatifs, en particulier dans des domaines spécialisés tels que la logistique autonome, la livraison du dernier kilomètre et la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement. Des entreprises comme project44 et Supply Chain AI exploitent l’intégration de données en temps réel et des analyses avancées pour améliorer l’agilité et la résilience de la chaîne d’approvisionnement.

Les collaborations stratégiques et les acquisitions intensifient encore la concurrence. Par exemple, Microsoft s’est associée à Snowflake et SAS pour intégrer des capacités avancées d’analyse et de cloud dans les solutions de chaîne d’approvisionnement. Pendant ce temps, l’acquisition de Logility par American Software a élargi la portée des outils de planification autonome.

Dans l’ensemble, le marché de 2025 est marqué par une dynamique d’interaction entre fournisseurs d’entreprise établis, fournisseurs innovants natifs du cloud et startups spécialisées, tous en concurrence pour fournir des systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement de plus en plus autonomes, intelligents et résilients afin de répondre aux besoins évolutifs des entreprises mondiales.

Taille du Marché, Prévisions de Croissance et Analyse du TCAC (2025–2030)

Le marché mondial des Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes est prêt pour une expansion significative entre 2025 et 2030, soutenue par des avancées rapides dans l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’intégration de l’IoT. Selon les projections de Gartner, le marché plus large des logiciels de gestion de chaîne d’approvisionnement devrait dépasser 24 milliards de dollars en 2024, les solutions autonomes et alimentées par l’IA représentant une part croissante de cette croissance.

À partir de 2025, le segment autonome devrait s’accélérer, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) estimé entre 18 % et 22 % jusqu’en 2030. Cette forte croissance est attribuée à la demande croissante de visibilité de bout en bout de la chaîne d’approvisionnement, de prise de décision en temps réel et d’optimisation des coûts, en particulier dans des secteurs tels que la vente au détail, la fabrication et la logistique. Mordor Intelligence prévoit que le marché des chaînes d’approvisionnement autonomes atteindra environ 10,5 milliards de dollars d’ici 2030, contre une estimation de 3,8 milliards de dollars en 2025, ce qui représente un TCAC d’environ 22 % pendant la période de prévision.

Régionalement, l’Amérique du Nord devrait maintenir sa position de leader, soutenue par une adoption précoce parmi les grandes entreprises et des investissements continus dans la transformation numérique. Cependant, la région Asie-Pacifique devrait afficher la croissance la plus rapide, alimentée par l’expansion du commerce électronique, l’automatisation de la fabrication et les initiatives gouvernementales soutenant l’Industrie 4.0. IDC souligne que la Chine et l’Inde, en particulier, développent rapidement leurs capacités de chaîne d’approvisionnement autonome, contribuant à un TCAC à deux chiffres dans la région.

• Principaux moteurs de croissance : La complexité croissante des chaînes d’approvisionnement mondiales, les pénuries de main-d’œuvre et le besoin de résilience face aux disruptions poussent les organisations à adopter des systèmes autonomes.
• Tendances sectorielles : Les secteurs de la vente au détail et des biens de consommation sont les principaux adoptants, tandis que l’industrie automobile et pharmaceutique émergent comme des secteurs à forte croissance.
• Perspectives d’investissement : Les investissements en capital-risque et d’entreprise dans les startups de chaînes d’approvisionnement autonomes devraient s’intensifier, accélérant encore l’innovation et l’expansion du marché.

En résumé, le marché des Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes est prêt pour une croissance dynamique de 2025 à 2030, avec un TCAC fort, une adoption régionale croissante et une pénétration sectorielle accrue, soutenue par des avancées technologiques et des besoins commerciaux évolutifs.

Analyse du Marché Régional et Nouveaux Points Chauds

Le paysage régional pour les Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes (ASCMS) en 2025 est marqué par des disparités significatives en matière de taux d’adoption, de maturité technologique et de flux d’investissement. L’Amérique du Nord continue de mener le marché, soutenue par une infrastructure numérique robuste, une forte concentration d’adoptants précoces et des investissements agressifs de la part des grands acteurs de la logistique et de la vente au détail. Les États-Unis, en particulier, bénéficient de la présence de géants technologiques et de startups innovantes, favorisant un écosystème dynamique pour le déploiement des ASCMS. Selon Gartner, plus de 40 % des grandes entreprises nord-américaines devraient avoir des opérations de chaîne d’approvisionnement partiellement ou totalement autonomes d’ici fin 2025.

L’Europe suit de près, avec l’Allemagne, les Pays-Bas et le Royaume-Uni émergent en tant que leaders régionaux. L’accent mis par l’Union européenne sur la transformation numérique et la durabilité, associé à un soutien réglementaire pour l’IA et l’automatisation, a accéléré l’adoption des ASCMS. Des initiatives telles que le Marché Unique Numérique de l’UE et des investissements dans les infrastructures logistiques transfrontalières catalysent encore la croissance. Statista projette que le marché des ASCMS en Europe de l’Ouest connaîtra un TCAC de 18 % jusqu’en 2025, avec une dynamique particulière dans les secteurs de l’automobile, des produits pharmaceutiques et du commerce électronique.

L’Asie-Pacifique devient rapidement un point chaud pour les ASCMS, avec la Chine, le Japon et la Corée du Sud en tête. L’initiative « Made in China 2025 » soutenue par le gouvernement chinois et la prolifération de géants du commerce électronique comme Alibaba Group ont entraîné d’importants investissements dans l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement et la logistique alimentée par l’IA. L’accent mis par le Japon sur la robotique et les stratégies de fabrication intelligente en Corée du Sud contribuent également à la croissance régionale. Selon McKinsey & Company, l’Asie-Pacifique devrait représenter près de 30 % des dépenses mondiales en ASCMS d’ici 2025, avec des hubs logistiques et des villes portuaires émergeant en tant que clusters d’innovation.

• Nouveaux Points Chauds : L’Asie du Sud-Est, en particulier Singapour et le Vietnam, attire l’attention en raison de sa position stratégique, des incitations gouvernementales et d’une base manufacturière en pleine croissance. Le Moyen-Orient, en particulier les Émirats Arabes Unis et l’Arabie Saoudite, investit dans des zones logistiques intelligentes et des corridors de commerce numérique, se positionnant comme un futur hub pour les ASCMS.
• Défis : L’Amérique Latine et l’Afrique accusent un retard dans l’adoption en raison de lacunes infrastructurelles, d’une digitalisation limitée et de freins réglementaires, bien que des projets pilotes au Brésil et en Afrique du Sud indiquent un potentiel de croissance future.

Dans l’ensemble, le marché mondial des ASCMS en 2025 est caractérisé par des leaders régionaux en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique, avec des points chauds émergents en Asie du Sud-Est et au Moyen-Orient prêts pour une adoption accélérée alors que l’infrastructure numérique et les investissements s’améliorent.

Défis, Risques et Barrières à l’Adoption

Les Systèmes de Gestion des Chaînes d’Approvisionnement Autonomes (ASCMS) promettent une efficience et une agilité transformatives, mais leur adoption en 2025 fait face à des défis, des risques et des barrières significatifs. Un des principaux défis est l’intégration des données. Les chaînes d’approvisionnement s’étendent généralement sur plusieurs organisations, chacune avec des systèmes hérités disparates et des normes de données. Intégrer cela dans une plateforme autonome unifiée demande d’importants investissements et une expertise technique, entraînant souvent des délais de mise en œuvre prolongés et des coûts accrus. Selon Gartner, plus de 60 % des leaders de la chaîne d’approvisionnement citent les silos de données et la mauvaise interopérabilité comme des obstacles principaux à la transformation numérique.

Les risques liés à la cybersécurité sont une autre préoccupation critique. Les ASCMS dépendent fortement de l’échange de données en temps réel et de la connectivité, les rendant attrayants pour les cyberattaques. Les violations peuvent perturber les opérations, compromettre des informations sensibles et éroder la confiance entre partenaires. Le rapport sur le coût des violations de données 2023 de IBM souligne que le coût moyen d’une violation liée à la chaîne d’approvisionnement a atteint 4,45 millions de dollars, soulignant les risques financiers et réputationnels impliqués.

Les barrières réglementaires et de conformité entravent également l’adoption. Les systèmes autonomes doivent naviguer dans un réseau complexe de réglementations commerciales internationales, de lois sur la confidentialité des données et de normes spécifiques à l’industrie. L’absence de cadres mondiaux harmonisés crée de l’incertitude, en particulier pour les organisations multinationales. Deloitte note que les réglementations évolutives autour de l’IA et de l’utilisation des données poussent les entreprises à investir dans des infrastructures de conformité, ce qui peut ralentir le déploiement et augmenter les coûts opérationnels.

La résistance du personnel et les lacunes en matière de compétences constituent d’autres obstacles. Le passage aux systèmes autonomes suscite souvent des préoccupations concernant le déplacement d’emplois et nécessite de nouvelles compétences techniques. Selon une enquête de 2024 menée par McKinsey & Company, 48 % des dirigeants de la chaîne d’approvisionnement identifient l’adaptation de la main-d’œuvre comme une barrière significative, citant à la fois la résistance culturelle et un manque de talents en IA et en analyses de données.

• Intégration des données et interopérabilité : Systèmes et normes fragmentés.
• Menaces de cybersécurité : Superficie d’attaque accrue et potentiel de violations coûteuses.
• Complexité réglementaire : Incertitude et coûts de conformité dus à des lois évolutives.
• Adaptation de la main-d’œuvre : Pénuries de compétences et résistance culturelle à l’automatisation.

En résumé, bien que les ASCMS offrent des avantages substantiels, leur adoption généralisée en 2025 est contrainte par des facteurs techniques, réglementaires, de sécurité et humains que les organisations doivent aborder stratégiquement.

Opportunités et Recommandations Stratégiques

L’évolution rapide des systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement autonomes présente des opportunités significatives pour les parties prenantes dans les secteurs de la fabrication, de la logistique et de la vente au détail en 2025. À mesure que l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et les technologies de l’Internet des Objets (IoT) mûrissent, les organisations peuvent tirer parti de ces systèmes pour atteindre des niveaux d’efficacité, de résilience et d’agilité sans précédent.

Les principales opportunités comprennent :

• Visibilité de bout en bout et analyses prédictives : Les systèmes autonomes permettent un suivi en temps réel et des informations prédictives à travers toute la chaîne d’approvisionnement, réduisant les perturbations et améliorant la précision de la prévision de la demande. Selon Gartner, les entreprises adoptant des solutions de chaîne d’approvisionnement alimentées par l’IA peuvent s’attendre à une réduction pouvant atteindre 50 % des temps de réponse aux disruptions d’ici 2025.
• Optimisation des Coûts : L’automatisation des tâches routinières, telles que la gestion des stocks et l’exécution des commandes, peut considérablement réduire les coûts opérationnels. McKinsey & Company estime que les technologies de chaîne d’approvisionnement autonomes pourraient réduire les coûts logistiques de 15 à 20 % pour les premiers adoptants.
• Durabilité Améliorée : Les systèmes autonomes optimisent le routage, réduisent les déchets et permettent une allocation des ressources plus efficace, soutenant les objectifs de durabilité des entreprises. Accenture souligne que les réseaux de chaînes d’approvisionnement numériques peuvent réduire les émissions de carbone jusqu’à 30 % grâce à des pratiques logistiques et d’inventaire plus intelligentes.
• Résilience et Atténuation des Risques : Les outils d’évaluation des risques alimentés par l’IA peuvent identifier proactivement les vulnérabilités et recommander des stratégies d’atténuation, rendant les chaînes d’approvisionnement plus résilientes face aux chocs géopolitiques, environnementaux et de marché.

Des recommandations stratégiques pour les organisations cherchant à capitaliser sur ces opportunités en 2025 incluent :

• Investir dans l’infrastructure des données : Des capacités robustes de collecte et d’intégration des données sont fondamentales pour les systèmes autonomes. Priorisez les investissements dans les capteurs IoT, les plateformes cloud et l’harmonisation des données.
• Adopter des solutions modulaires et évolutives : Mettez en œuvre des plateformes autonomes modulaires qui peuvent évoluer avec la croissance de l’entreprise et s’adapter aux besoins du marché évolutifs.
• Favoriser la collaboration interfonctionnelle : Éliminez les silos entre l’informatique, les opérations et l’approvisionnement pour assurer une adoption fluide et maximiser la valeur des technologies autonomes.
• Donner la priorité à la cybersécurité : À mesure que les chaînes d’approvisionnement deviennent plus numérisées, investissez dans des mesures avancées de cybersécurité pour protéger les données sensibles et assurer l’intégrité des systèmes.
• Participer à un apprentissage continu : Restez informé des avancées technologiques et des changements réglementaires en vous associant à des fournisseurs de technologie et en participant à des consortiums sectoriels.

En embrassant stratégiquement les systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement autonomes, les organisations peuvent débloquer des avantages compétitifs substantiels et préparer leurs opérations pour un marché mondial de plus en plus dynamique.

Perspectives Futures : Chaînes d’Approvisionnement Autonomes au-delà de 2030

En se projetant au-delà de 2030, les systèmes de gestion des chaînes d’approvisionnement autonomes devraient transformer fondamentalement la logistique mondiale, l’approvisionnement et les réseaux de production. D’ici 2025, les bases de cette transformation sont déjà posées, avec des entreprises de premier plan pilotant des plateformes d’orchestration alimentées par l’IA, de la robotique avancée et l’intégration de données en temps réel. La prochaine décennie verra ces technologies mûrir et converger, permettant des chaînes d’approvisionnement qui ne seront pas seulement autonomes, mais capables de prendre des décisions prédictives et prescriptives avec un minimum d’intervention humaine.

Les principaux moteurs de cette évolution comprennent la prolifération des capteurs IoT, la connectivité 5G et l’informatique en périphérie, qui fourniront une visibilité granulaire et en temps réel à travers toute la chaîne de valeur. D’ici 2030, les systèmes autonomes devraient tirer parti de ces flux de données pour rediriger dynamiquement les expéditions, ajuster les niveaux d’inventaire et même négocier des contrats de manière autonome. Selon Gartner, plus de 50 % des organisations de chaîne d’approvisionnement devraient investir dans des applications d’IA d’ici 2025, préparant le terrain pour une adoption généralisée des systèmes de gestion autonomes dans les années suivantes.

• Réseaux auto-réparateurs : Les futures chaînes d’approvisionnement autonomes présenteront des capacités auto-réparatrices, identifiant et résolvant automatiquement les interruptions — telles que des défaillances de fournisseurs ou des goulets d’étranglement logistiques — sans intervention humaine. Cela sera permis par des algorithmes d’IA qui apprennent en continu à partir de données historiques et en temps réel.
• Automatisation de bout en bout : De la prévision de la demande à la livraison du dernier kilomètre, l’automatisation s’étendra à toutes les fonctions de la chaîne d’approvisionnement. La robotique et les véhicules autonomes, déjà pilotés par des entreprises telles que Amazon et DHL, deviendront la norme, réduisant les coûts et améliorant la rapidité et la précision.
• Écosystèmes Collaboratifs : Les systèmes autonomes faciliteront une collaboration sans faille entre les fournisseurs, les fabricants et les prestataires logistiques grâce à un partage de données sécurisé et en temps réel. La blockchain et les contrats intelligents sous-tendront la confiance et la transparence, comme le met en avant IBM.

Au début des années 2030, le paysage concurrentiel favorisera probablement les organisations qui auront pleinement adopté la gestion autonome de la chaîne d’approvisionnement. Ces entreprises bénéficieront d’une agilité, d’une résilience et d’une efficacité sans précédent, tandis que celles qui tarderont à s’adapter pourraient faire face à des désavantages opérationnels et stratégiques significatifs. À mesure que les cadres réglementaires et les normes industrielles évolueront, la voie vers des chaînes d’approvisionnement entièrement autonomes deviendra plus claire, déverrouillant de nouveaux modèles commerciaux et des opportunités de création de valeur dans divers secteurs.

Sources & Références

• IBM
• Oracle
• Blue Yonder
• MarketsandMarkets
• Amazon
• Siemens
• Kinaxis
• project44
• Microsoft
• SAS
• Logility
• American Software
• Mordor Intelligence
• IDC
• Statista
• Alibaba Group
• McKinsey & Company
• Deloitte
• Accenture