本文摘要：“在适合的时间、适合的地点以适合的价格获取适合的产品。

“在适合的时间、适合的地点以适合的价格获取适合的产品。”我想要这是所有零售业的从业者所期望的极致境界。特别是在是新零售的概念明确提出以来，数字化、智能化供应链的明确提出使我们朝着我们的目标更进一步迈向。

在去年的谷歌I/O开发者大会上，谷歌发售了全新的感官应用于程序接口AwarenessAPI，它需要让App明晰提供你在哪里、在做到什么、附近有什么，甚至是目前的天气状况。然而谷歌并不符合，为了推展这套API，将系统升级，这一次谷歌发售了一个新的应用程序，利用收集到的数据，它能为你设计衣服！这个被谷歌称作“CodedCouture”的APP，是与我们熟悉的HM旗下的时尚数码屋Ivyrevel合力一起来编码时装。

这款将要发售的Android应用程序，经用户表示同意后可以通过GoogleAwarenessAPI监控他们的活动和生活方式数据，通过google的智能分析，为用户获取独一无二的个性化自定义服装。智能供应链包括什么如今，在这么可观的网络、用户、商品前提下，只靠人的计算出来早已很难符合细致运营管理的市场需求了，所以人工智能在整个供应链中的起到更加最重要。企业可以在供应链的多个环节采行智能化的应用于：①智能预测：基于历史数据和统计资料自学模型，对商品未来的销量预测、对各维度仓库的单量预测，对广告宣传期间的广告宣传预测，得出更加智能的涉及业务数据预测和涉及计划性反对；②智能商品：基于大数据展开智能化商品分类，从多维度评估商品特征和价值；③智能定价：基于统计资料自学和决策树展开动态定价，构建客户以定、供需协同及可持续的拟合价格策略；④智能库存：基于大数据平台和销量预测，为订购、库存管理等获取了更加智能化的建议；⑤科学地分配订单生产路径及租车决定，以拟合的方式符合客户时效拒绝；⑥基于模式识别等技术的风险控制系统，及时预警订单的风险级别等，获取更加安全可靠的客户体验。

在大数据应用于的基础上，更进一步用于机器学习等人工智能手段，搭起智能仓储。通过对于服务水平拒绝、供应商车主提早期、安全性库存分析等一系列参数的自学和仿真，融合基于大数据机器学习的销售预测模块，构建了自动化的商品订购下单、拨给和供不应求清仓。

智能化应用于场景对于供应链的订购、刷单等环节，人工智能都能带给极大提高：?订购环节：从交期、生产能力、区域、擅长于品类等等的因素创建综合分析模型，系统自动建议当前合适的打样/生产的供应商。更加多的公司正在尝试用这种方式解决问题订购环节不存在的一些实际问题。?刷单环节：通过大数据技术展开智慧选款，从海量商品中挑选出潜在爆款；以机器学习与统计学结合的方式设计预测模型和补货模型，融合大数据技术构建海量数据的内存式预测和补货计算出来，可以预测未来每天的每个区域的销量和备货量，构建智能化自动补货，既能打算做到服装企业的爆款，给公司带给最大化的利益，又大大节省了人力成本。现在有不少服装企业都在使用VMI模式，从而减少企业的成本。

而智能翻单的构建才是就是与VMI模式的极致融合。智能化应用于遇上的问题人工智能虽然很强劲，但要用好也并不更容易，在应用于人工智能有可能遇上了如下一些问题：多环节协同：目前的智慧供应链系统，由于受到现实条件的容许，使得供应链的各个环节比较独立国家的展开优化而没构成原始的闭环系统。应付更为简单的不确定性：供应链系统的运营效率，与它所面对的不确定性有根本性关系。

在传统的策略中，偏向于用于修改模型和激进的策略。但是，这也使得所获得的策略对于现状的提高也更为受限，供应链系统的优化不存在瓶颈。

从另一个角度来说，目前受到数据与方法的容许，在用户细分和商品细分两个方面还有一定的提高潜力。总体而言，为了应付更为简单的不确定性，我们往往必须创建更为简单的模型，但是模型复杂度的提升对模型的训练和基础数据的质量明确提出了更高的拒绝。

时效性与预测性：现实世界在大大变化，涉及的模型必须适应环境现实世界的发展，模型的时效性与预测性必须更进一步强化。目前，部分信息的收集与处置没能构成高效的解决方案，使得部分AI模型的较慢训练与检验遇上一定问题，造成模型比起当前实际情况“慢半拍”。

同时，当前模型的训练主要基于历史数据展开，对于未来新的场景的预测能力尚待提升。数据源无以切断：用户数据的敏感性造成有所不同数据源之间的数据无法切断，使得AI模型的应用于受到局限。充分发挥AI的极大潜力，必须不断扩大基础信息的收集面。

比如，系统智能补货系统必须根据用户的出售不道德、经济能力等信息计算出来系统拟合的补货策略。但是，由于信用卡数据、通信数据等十分能体现这些特征的数据或信息没能及时体现到智慧供应链系统中，所以我们仅有能根据用户的出售和网页不道德对用户的特征展开分析，使得AI技术的应用于“巧妇难为无米之炊”。未来未来发展供应链对于人工智能应用于依然在探寻当中，但是可以坚信的是，利用人工智能技术，一定能协同管理订购、物流、定价等供应链的多个领域，从而构建更为优化的资源配置。扩展应用领域：在还包括订单生产、风触、广告宣传、新品定价等领域更进一步扩展AI的应用于。

创建基于在线自学的优化策略：逐步引进数据驱动的在线模型自学技术，使得模型在用于过程中更进一步完备与演化。增强自学下的人工智能：随着应用于的了解，我们逐步创建起有效地的供应链系统建模机制，并以此为基础，创建增强自学系统，使得供应链系统需要应付更为简单的问题。

总之，人工智能对于供应链演化起到极大，未来将利用工业4.0的东风，更进一步将智能物流与智能工厂、智能生产结合，为适应环境服装零售领域的下一次变革做到打算。

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