2023年的零售商和人工智能:关注供应链

2023年,零售商可能会继续关注通过使用人工智能(AI)来改善供应链运营。它可以升级库存管理、预测需求、优化物流和运输能力、提高客户满意度等等。

根据麦肯锡研究发现,采用人工智能供应链管理的企业物流成本降低了15%,库存水平提高了35%,客户服务水平提高了65%。

这不是一个鼓舞人心的结果吗?在这里,我们将研究将在2023年塑造供应链管理的主要人工智能趋势。但首先,让我们来看看零售商对2023年供应链最迫切的担忧。

主要需要供应链管理

以下是供应链管理的一些潜在领域,在不久的将来会引起人们的兴趣:

  1. 弹性和敏捷性.由于地缘政治和经济的不确定性持续存在,企业可能需要专注于建立更具弹性和灵活性的供应链,以快速适应不断变化的环境。这适用于库存管理和物流。
  2. 库存管理.对于零售商来说,管理库存水平可能是一个挑战,因为他们既要满足客户需求,又要避免缺货和/或库存过剩。
  3. 物流运输.高效的物流和运输管理对于满足客户需求和降低成本至关重要。
  4. 环境可持续性.公司可能需要减少其环境足迹,并在其供应链中实施更可持续的做法。
  5. 合作与伙伴关系.公司专注于与供应商、客户和其他利益相关者建立更强的伙伴关系和协作,以管理风险和优化供应链绩效。

在人工智能时代,实现这些目标是可能的,只需最少的人为干预,以可承受的成本,并具有很高的准确性。我们的下一步是研究具体的基于人工智能的解决方案,以应对这些挑战。

改善供应链管理的主要人工智能趋势

随着零售商参与人工智能供应链革命,以下解决方案是必须的。

预测分析

近年来,供应链发生了巨大变化,预测分析的能力也发生了巨大变化。预测分析是使用数据、统计算法和机器学习技术,根据历史数据确定未来结果的可能性。

供应链经理使用预测分析来分析过去的销售数据、库存水平和客户行为。因此,零售商可以减少短缺和库存过剩,并准确预测需求。

此外,截至2021年,68%的供应链高管表示,过去三年他们一直在应对严重的供应中断。他们中的大多数人表示,在下一次中断发生之前,他们还没有时间恢复。然而,预测分析可以防止供应链中断。人工智能分析过去的中断,如自然灾害或供应商问题,以识别潜在的风险。

机器学习

机器学习系统是从经验中学习,并在没有明确编程的情况下进行改进。

人工智能在零售业中的应用可以根据交通模式、交货时间和其他物流相关信息优化运输路线。机器学习可以让零售商减少旅行时间、燃料消耗和其他运输成本。

供应链也可以从中受益机器学习通过预测性维护。通过这种方式,供应链经理可以预测设备或机器何时会发生故障,从而安排预防性维护。因此,可以减少停机时间和中断。

机器人和智能机器

未来似乎已经到来了。人工智能在我们的生活和商业运营中扮演着重要的角色,包括库存管理。自动管理库存已经成为可能。

机器人和智能机器可以自动完成重复性和耗时的任务,如挑选和包装,库存计数和补充库存。此外,智能机器和机器人可以准确地扫描和识别产品。这降低了人为错误的风险。它们还可以处理对人类危险的重物,降低工作场所受伤的风险。这是一种非常有效的方法,可以在降低人工成本的同时提高准确性和安全性。2023年的零售商和人工智能:关注供应链

计算机视觉

计算机视觉系统理解和解释来自世界的视觉信息,如图像和视频。

计算机视觉算法可以检查和评估产品质量,并检测制成品中的缺陷。减少浪费和改善质量控制都可以从中受益。

自然语言处理

人工智能辅助的自然语言处理(NLP)是使用人工智能技术来分析、理解和生成人类语音。一些NLP示例包括语言翻译、文本摘要、语音识别和情绪分析等任务。

在供应链管理上下文中,NLP可用于自动化和简化各种任务,例如从非结构化数据源(如电子邮件和客户反馈)中分析和提取信息。使用这些信息将改善预测、库存管理和客户服务。

此外,NLP可以改善供应链中制造商、供应商和物流供应商之间的沟通和协作。

基于人工智能的碳足迹分析

碳足迹分析评估由于公司活动而排放到大气中的温室气体数量。人工智能有助于收集和处理来自供应商、物流供应商和内部运营等各种来源的能源消耗、排放和其他环境因素的数据。

尽管人工智能处理了很大一部分碳足迹分析,但它仍然需要大量的专业知识来正确地解释结果。2023年的零售商和人工智能:关注供应链

人工智能聊天机器人和虚拟助手

聊天机器人和人工智能支持的虚拟助手可以自动化与供应商的日常通信,包括订单确认、航运更新和发票处理。

聊天机器人还可以处理基本的客户服务任务,例如回答常见问题和提供订单状态信息。通过这种方式,客户将能够跟踪他们的订单,并实时更新他们的状态,而无需联系客户支持。

其结果将是减少客户服务代表的工作量,并在总体上提高效率。

结论

在供应链管理中实施人工智能可以为任何领域的公司带来重大利益,从自动化库存管理、物流和客户服务请求到提高可持续性和合作伙伴关系。

预测分析、机器人和智能机器、机器学习、计算机视觉、NLP、碳足迹分析和聊天机器人是2023年值得关注的主要趋势。

虽然在供应链管理中实施人工智能可能会遇到一些挑战,但潜在的好处让那些希望改善运营并在当今快节奏的商业世界中保持领先地位的公司值得考虑。

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