供應鏈「快馬加鞭」的「快時代」迎來了「田忌賽馬」的「智應用」

04-30

現如今，「快時尚」大行其道，研發周期與時尚周期在縮短，產品迭代競爭加快，已讓更新周期僅為數周的品牌也很難再壓縮周期，面對迭代周期的瓶頸，單一的追求「快時尚」已無法滿足消費者多元化的需求，敏銳的科技企業已經嗅到是時候給時尚品消費增加一劑「智」的良藥了。

谷歌推出了一個新的應用程序，利用採集到的數據，它能為你設計衣服，比你愛的人更懂你！這個被谷歌稱之為「Coded Couture」的APP，是與我們熟知的H&M旗下的時尚數碼屋Ivyrevel聯手一起來編碼時裝。這款應用程序，經用戶同意後監控其活動和生活方式的數據，能夠知道你的場景，簡單地說，就是與用戶相關的信息：什麼人 + 在什麼時候、地點 + 在做什麼 + 周圍有些什麼，通過google的智能分析，為用戶提供獨一無二的個性化定製服裝。

如何打造智慧供應鏈？

供應鏈是生產流通過程中，圍繞「將產品或服務送達最終用戶」這一過程的上下游企業形成的網鏈結構，歸根到底離不開其中的商流、物流、信息流和資金流。在當今日益龐大的網路、用戶和商品前提下，只靠人的計算已經很難滿足精細運營管理的需求了，企業在供應鏈的多個環節採取智能化應用尤為重要。

AI+預測：基於大數據和分析模型，對商品未來的銷量預測、對各維度倉庫的單量預測，對促銷期間的促銷預測，給出更為智能的相關業務數據預測和相關計劃性支持；
AI+商品：基於大數據進行智能化商品分類，從多維度評估商品特徵和價值；
AI+定價：基於統計學習和決策樹進行動態定價，實現客戶為先、供需協同及可持續的最優價格策略；
AI+庫存：基於大數據平台和銷量預測，為採購、庫存管理等提供了更智能化的建議；
AI+分配：科學地分配訂單生產路徑及快遞安排，以最優的方式滿足客戶時效要求；
AI+風險：基於模式識別等技術的風險控制系統，及時預警訂單的風險級別等，提供更為安全可靠的客戶體驗。

通用電氣中國製造項目總監范宏達覺得，人工智慧對供應鏈的升級改造以及大數據和人工智慧的出現帶來了三個機會：首先是會消除倉庫的管理，設計好的供應鏈，管理起來會很有效率；其次，人工智慧會把數據轉化到前端，數據賦能可以對產品和供應鏈的設計提供很好的規劃；再有，當工人收到指令，可以通過指導供應鏈，對其作業工作情況進行反饋。

「現在的供應鏈升級，已經到了一定程度，通過大數據得知消費者想要的東西，而每個數據，對上下各環節缺乏足夠的透視度，來準確預測需求量和產品款式，這些都是供應鏈的升級點。」從倉儲來講，消費者對產品，除了個性化，對新產品拿到手中的速度也非常在意。「比如說剛結束的『雙十一』，用了 7 天的時間，才把整個的貨量消化掉，所以倉儲物流也是供應鏈升級的一點。

麥肯錫全球董事合伙人朱景豐表示，人工智慧令當前應用供應鏈的企業出現轉變。從過去的不可管、不可控和不可預測，到現在的都可管、可控、可預測，這樣就能快速整合資源，大幅度地提升企業的效率。接下來誰能掌握並應用這些技術，其與競爭對手的差異就會放大。

作者：風微信號：zhanghui277273

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