智能供應鏈解決方案有IoT與人工智能的技術支持，雲計算與雙平臺為業務創新提供技術支撐，運用數字技術深挖數據潛能，實現更智能高效的客戶服務、全鏈路可視化、一站式協同優化，讓企業供應鏈更高效快速和準確。
1、智能供應鏈解決方案架構
核心技術賦能
IoT：優化了數據收集，並讓人機互動更豐富
數字技術：企業核心資源，需要更快速迭代發展
雲計算：讓企業管理和計算實現質的飛躍
智能算法：讓商業智能成為可能
數據中臺+業務中臺：賦予用戶更高的靈活性，讓新技術更易應用與升級
2、智能供應鏈解決方案優勢
√ 更敏捷的需求洞察
產銷端自動對接，庫存物流統籌管理；可以進行更準確的需求預測，並進行持續優化。
√ 全鏈路可視化
客戶深度洞察，全渠道行為可視化，提升客戶體驗；實時監控分析，主動預警，輔助決策，迭代優化。
√ 智能高效的客戶服務
客戶響應的時效性要求更高，更智能實現需求分解，自動化生產，智能調度，商品交付等。
√ 一站式協同優化
全量業務數據打通，集中分析處理；從銷售、預測、排產、倉儲、物流和佈局等全局實現優化、降本增效 。
3、智能供應鏈解決方案產品介紹
√ 智能補貨
建立數字技術支持下的銷售預測與補貨模型，從數據開始實現數據與業務的雙驅動，解決庫存積壓、庫存週轉週期長、人工效率低等問題。
√ 產銷協同
對訂單進行全局化分解，打破固化思維，進行智能模型全局計算，將方案單一性轉變為多方案，將人工經驗向模型計算轉變。
√ 智能物流
將物流計劃自動化，物流時效性提升，整體的物流成本下降，物流的滿載率提升。平臺將通過數字技術智能處理算法，為客戶自動推出不同的運輸方案。
√ 鋪貨地圖
將掌握不同地區鋪貨及滲透分佈，對指定區域、潛力市場鋪貨渠道門店進行標記推薦，對自定義區域進行深度分析瞭解。
√ 營銷
將嘗試使用向量化匹配的方式，分別對用戶及商品進行向量化表徵，而後統一計算用戶-商品兩兩相似度，最終聚合得到人群的興趣商品。
4、智能供應鏈解決方案最佳實踐
1）中國某商貿流通集團
中國某商貿流通集團，知名消費行業領軍企業，零售超市銷量預測和庫存管理的精確度極大影響企業的庫存成本，進而影響企業效益，而門店缺貨又將影響門店用戶體驗。之後通過阿里雲機器學習及運籌優化技術，為客戶準確預測海量SKU未來銷量，向客戶提供智能化的補貨決策建議，該方案有效的降低了企業庫存週轉天數。
2）某國電信和零售綜合集團
集團線上線下有多個業務部門，但數據始終沒有打通融合，數據孤島現象嚴重，零售公司銷量預測和庫存管理的精確度也將極大影響企業的庫存成本，進而影響其效益。之後阿里雲提供數據融合引擎、智能庫存等方案及產品，在數據側幫助客戶完成數據鏈路的打通及融合挖掘，應用側解決客戶最突出的庫存問題，為其降本增效。
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