人工智慧庫存管理：零售商的成敗工具
零售業正面臨各方面的爭鬥。一方面是亞馬遜精簡了運營流程，另一方面則是對完善的客戶服務和體驗有著更高的要求。然而，人工智慧已經為一些早期就採用的業者提供了一條生命線。
正如亞馬遜對零售業的束縛那樣，線上購物無疑是未來的趨勢。作為傳統零售的購物中心，儼然成為了倉庫，以確保線上購物的地理上的可達性。
對於傳統的零售業來說，這是一個截然不同的世界，但傳統的零售業仍有空間。
在這網路驅動的世界裡，零售商需要用工具和能力武裝自己，以確保業務的正常運轉，且改變商品周轉的時間，在正確的時間儲存正確的商品。他們需要轉向自動化的端到端(end-to-end)庫存管理*1。
在大數據上運行的人工智慧技術可以幫助優化需求鏈上的各層庫存，它甚至可以預測未來的購買需求，並且能及時和處理供應鏈的異常。隨著”智能”倉庫的實施，零售商開始達到新的效率水平。
在當前的環境下，零售商應該開始將這些以人工智慧為輔助的，以及分析豐富的業務流程作為優先和策略投資，而不是當作可選的備案。否則就會被隨波逐流的社會所淘汰。
半手工自動向下(Top-Down)*2的管理是行不通的
如果不高度依賴先進的分析技術，那麼要滿足消費者需求，和即時識別短期趨勢幾乎是不可能的。現在，幾乎所有的零售商都在全國各地開設了商店、分店和倉庫，每家都擁有略微不同的商品。因此，舊的手工管理零售庫存和計畫的方法將無法負荷。
這些新方法可以讓你更準確地預測消費者需求，並非常準確地將庫存分配到正確位置。這將減少對補助資金的依賴，並有助於減少庫存。這樣的庫存方法需要通過大數據的自動化零售庫存管理系統來進行，而半手工操作是不可行的。
能夠優化庫存管理可以提高庫存流動的效率，並同時降低總成本，而總成本有時是由於非生產性地點的庫存過多，或周轉緩慢和過時的項目所造成的。
自動化庫存管理可以發現供應鏈中的異常情況，使零售商能夠積極主動地轉移潛在問題，比如提前將更多庫存轉移到正確的位置。
缺乏對人工智慧自動化系統的適應性和低效的運營是導致大型零售商倒閉的常見因素之一。西爾斯(Sears)*3去年關閉了自己的商店。該公司的前員工稱:“公司只顧著維持商店和庫存，卻忽略了公司銷售給消費者的是他們不想要的產品 “這是導致該公司多年財務困境的原因之一。
跟上隨機應變的世界
當顧客選擇進入商店而不是線上訂購時，他們希望立即找到他們想要的東西。而沒有正確的庫存將會破壞顧客的體驗。一個由分析驅動的智能系統可以確保貨架上有正確的庫存和產品。預測分析甚至可以確定何時在特定時間需要額外的供應。
儘管亞馬遜（Amazon）用當天送達毀了我們，但事實可以證明，自動化庫存管理的洞察力是零售商提升客戶體驗，與電子商務巨頭正面競爭所需要的優勢。
事實上，儘管現在幾乎所有的零售商都有自己的電子商務產品來輔助他們的商店運營，但實體店仍然是零售商吸引顧客的最佳方式。在最近的一項調查中，53％的消費者表示，他們最積極的零售體驗是在實體店。顯然，在線零售仍然可以從傳統商店學到一些東西。
自動化的庫存管理也允許個性化的庫存。百貨公司慢慢一間接著一間倒閉，很明顯，購物者不想花幾個小時在商店裡搜尋商品。零售商應該使用數據來決定每家商店最相關的庫存。如果你知道顧客真正想要的產品，那麼你就可以大幅縮減商店的規模。
電子商務也是如此。為了滿足客戶即時發貨的需求，商店可以使用自動化庫存管理，來更佳地存儲他們的產品，甚至可以將商品移到離客戶更近的地方。
例如，與批發訂購所有庫存到一個倉庫不同，數據和預測分析可以確定哪些供應品應該存儲在不同位置的小倉庫中。因此，客戶將在更短的時間內收到他們的訂單。
採用新策略
人工智慧輔助庫存管理系統的一大好處在於，它可以對需求提供更深入的了解，並幫助開發新的策略。特別是機器學習，可以突出某些隱藏需求的地方。
隨著趨勢的不斷變化，某些產品逐漸發展成為一個小市場，手工管理庫存，更不用說找到正確的客戶群，還可能會很棘手。如果沒有關於人們在何時何地對“熱門”產品提出要求的數據，零售商很快就會感到失望。
人工智慧有助於確定產品的短期需求。舉例來說:這可能是一部剛剛獲得奧斯卡獎的電影，也可能是某個名人使用的特定產品。智能庫存工具將突然的熱門和人工智慧結合起來，以發現產品興趣中的這些零星變化，並找出最有可能購買它們的人以及它們的位置。這樣一來，商店就能緊跟消費趨勢，對不時出現的特定需求做出快速反應。
通過機器學習進行需求預測，可能是預測哪些特定產品將會有需求的一項表明，使用人工智能集成的供應鏈工具，預測誤差可以減少20％-50％。
這一點的重要性顯而易見：機器學習人工智慧的全面實施，將透過準確預測未來的趨勢，提高供應鏈的效率，這將擴大客戶滿意度，並使供應鏈更具反應性和靈活性。
倉庫智能化
自動化車輛，從頭頂上飛過的無人機，以及在一排排產品之間滑行的機器人，這些似乎都是科幻小說中的場景，但如今，一些零售企業正在建造智能倉庫，以實現最新的人工智慧技術，充分利用機器學系，人工智慧和其他自動化分析技術的所有功能，這些倉庫有潛力徹底顛覆傳統的零售系統。
人工智慧讓零售商幾乎可以自動化整個庫存流程，大大縮短了產品送到指定商店的時間。自動選擇工具結合自動引導車（AGV）允許快速檢索產品。在人工智慧程序和自主學習的幫助下，整個過程可以根據額外的因素或經驗來優化效率。
事實證明，這些智能倉庫在降低成本和提高零售商效率方面是成功的。Ryder是一家供應鏈解決方案的提供商，在芝加哥，邁阿密和達拉斯都設有倉庫。該公司聲稱，實施智能倉庫後，效率提高了20％，產品能見度提高了100％，運營成本降低了20％。有了諸如此類的優勢，零售商可能被迫適應於這種技術，否則就有被落在後面的風險。
對客戶需求的反應仍然是智能倉庫成功的關鍵因素。商店的存貨越多，顧客就會越高興。智能倉庫目前的重點是創造和擴展技術，允許更多的機動性和靈活性，以便更佳地滿足客戶不斷變化的需求。
透過除去人為錯誤等不穩定變量，取而代之的是以標準化的機器自動化，智能倉庫可以對客戶需求做出靈活的反應，而人工智慧系統則可以不斷學習和改進。通過智能倉庫，人工智慧創新將隨著客戶期望和實現需求的反饋不斷精進，從而創造出最適合客戶需求的技術。
有了人工智慧，機器學習和穩健的優化規定性分析技術，庫存管理不再是猜測的議題。自動化庫存管理的洞察力可以幫助零售商降低成本，最大限度地提高銷售，並確保商店有正確的庫存數量，為每個庫存單位（SKU）。
這種智慧可以確保零售商做出最佳決策，甚至達到獨特的位置的水平，在這個競爭異常激烈的環境中，SKU-位置現在比以往任何時候都更重要。亞馬遜已經牢牢地從傳統零售商手中奪回了控制權，並且似乎無意歸還。
透過繼續將庫存管理與最新的人工智慧集成，零售商可以確保在現在和未來獲得持續的成功。
*1端到端(end-to-end):通過縮減人工處理和後續處理，盡可能使模型從原始輸入到最終輸 出，給模型更多可以根據數據自動調節的空間，增加模型的整體契合度。
*2top-down:是由目的開始，推到達到目的的方法與其細節。
*3西爾斯(Sears):於1893年創立的美國連鎖百貨公司。