告别供应链难题微软AI预测引擎让您的库存管理精准如神
微软为Dynamics 365 Supply Chain Management推出AI需求计划功能,利用AI和机器学习预测需求变化,减少库存,提高运营资金利用率。用户可定制AI模型,Copilot助手提高生产力。多米诺披萨已成功应用。微软持续创新,构建数据驱动的智能供应链,助力企业在竞争中领先。
微软为Dynamics 365 Supply Chain Management推出AI需求计划功能,利用AI和机器学习预测需求变化,减少库存,提高运营资金利用率。用户可定制AI模型,Copilot助手提高生产力。多米诺披萨已成功应用。微软持续创新,构建数据驱动的智能供应链,助力企业在竞争中领先。
知衣科技CEO郑泽宇分享了AI如何赋能服装产业,包括利用大模型构建智能标签体系、AIGC技术赋能设计师、精准设计减少库存积压以及产业链联动解决库存问题。他强调,AI的应用旨在增强品牌差异化竞争优势,通过高频率产品更新和精准预测需求,提升客户满意度和品牌忠诚度,最终推动整个产业链的数字化转型。
FourKites 的 Glenn Koepke 剖析了全球贸易面临的三重挑战:经济下行、库存积压和供应链转移。他认为中国出口锐减是多重因素叠加的结果,并预测 2023 年旺季将趋于平淡,货运衰退已触底。此外,他还分析了关税政策和西海岸港口劳工谈判对全球贸易的影响。
沃尔玛推出ITS优化第三方卖家库存,提升可用性、降成本、缩时间。面临亚马逊等竞争,成败取决于服务质量。
美国家居用品零售商Bed Bath & Beyond因陈旧的供应链基础设施导致库存积压,第三季度损失惨重。公司正积极采取措施,包括优化库存管理、投资数字化能力、建设区域配送中心和升级技术系统,以期在2022年下半年实现供应链转型,重塑零售格局。然而,转型之路充满挑战,需要持续投入和优化。
面对疫情冲击,Gucci母公司开云集团采取积极的库存调配策略,将原本供应中国市场的库存转移至全球其他地区,以减轻疫情影响。这一举措得益于其供应链重塑和“按需补货”模式。文章分析了疫情对零售业的影响,并提出了企业应对危机的建议,强调灵活应变、风险管理和创新思维的重要性。
本文深入探讨了在途库存可视化的核心价值,包括提升利润率、优化资源配置、改善客户服务水平和预防潜在延误。文章分析了实现可视化的关键步骤,并强调了技术选择、数据集成、可视化工具开发、合作伙伴协作和持续改进的重要性。通过案例分析,展示了在途库存可视化在实际应用中的成功实践和显著成效。
高力国际报告显示,美国25大工业市场库存激增,开发热潮持续,但新增供应下降,市场或将加速复苏。租金增长放缓,未来走势仍存不确定性,空置率上升,需求疲软。预计未来几年租金仍将增长,空置率将达到峰值后下降。
MHI报告显示,54%的企业计划增加对库存和网络优化技术的投资,以应对疫情带来的需求波动和供应链挑战。企业通过预测分析、库存可视化等手段,优化供应链管理,提升应对不确定性的能力,保障业务连续性。
新的关税政策导致海运能力迅速削减,造成供应链紧张和库存风险加剧,尤其是在节庆购物季,依赖中国制造的产品预计将面临严重短缺和价格上涨的挑战。