概覽
阿里雲AI供應鏈解決方案利用資料智能和人工智慧（AI）技術，為供應鏈提供端到端即時監控，協助快速診斷和最佳化庫存，藉助基於業務資料訓練的深度學習模型精準預測未來需求，並根據營運目標和約束條件進行庫存模擬以避免缺貨和供應鏈中斷，從而主動規劃和最佳化供應鏈，降低銷售損失，提升資金效率。
為什麼選擇阿里雲
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獲認可的供應鏈解決方案
憑藉端到端的供應鏈分析與決策智能能力，入選 2023年Gartner供應鏈分析與決策智能平台市場指南的代表性解決方案。
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開箱即用的解決方案
支援在Virtual Private Cloud中部署或以SaaS模式交付，無需替換或更改現有技術基礎設施，顯著提升部署效率並最佳化總擁有成本（TCO）。
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及時的供應鏈協同
在秒級時間內實現全鏈路供應鏈資料同步，加速上下遊響應，促進端到端協同，有效防範缺貨和供應鏈中斷等風險。
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精準的需求預測
利用時間序列演算法，將預測準確率提升20%以上。該演算法結合您的業務需求和供應鏈資料，基於行業最佳實務對深度學習模型進行微調。
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_阿里雲_
AI Supply Chain工作原理
阿里雲AI供應鏈解決方案提供端到端的供應鏈監控與管理。通過Control Tower實現全鏈路可視化，評估庫存健康度，進行精準需求預測，並基於預測結果提供補貨建議，助力打造敏捷、智能、高性價比的供應鏈。
Control Tower
庫存健康度
需求預測
智能補貨
_阿里雲_
AI Supply Chain工作原理
阿里雲AI供應鏈解決方案提供端到端的供應鏈監控與管理。通過Control Tower實現全鏈路可視化，評估庫存健康度，進行精準需求預測，並基於預測結果提供補貨建議，助力打造敏捷、智能、高性價比的供應鏈。
行業應用案例
季節性快消品銷售趨勢預測
某知名快消品牌藉助AI Supply Chain通過曲線擬合識別季節性產品，需求預測準確率提升10%，缺貨率降低1%。預測基於歷史資料回測，避免了高達數千萬美元的潛在損失。此外，周轉時間預計縮短10%，節省年化資金成本達數百萬美元。
重塑產品需求預測
· 分析並識別歷史銷售中的雜訊，提供去噪和回填配置，基於去噪後的歷史資料產生基準銷量。
· 使用多種演算法模型進行基準預測，支援模型訓練和選擇，產出基準銷量預測結果
· 分析並識別歷史銷售中的雜訊，提供去噪和回填配置，基於去噪後的歷史資料產生基準銷量。
· 使用多種演算法模型進行基準預測，支援模型訓練和選擇，產出基準銷量預測結果
耐用消費品銷售趨勢預測
某知名小家電品牌面臨日益增長的資料驅動營運需求，藉助阿里雲AI供應鏈解決方案應對供應鏈數字化轉型中的挑戰。
庫存診斷與最佳化模擬
· 將預測周期從十天縮短至一天，基於庫存指標預警快速定位產品並採取行動
預測準確率提升
· 藉助深度學習預測演算法，預測準確率提升10%-30%，並通過白盒功能增強預測歸因可解釋性，完善營銷最佳化
上架率提升
· 上架率提升2%，通過庫存模擬演算法將預測結果分解為可執行檔有效補貨建議
· 將預測周期從十天縮短至一天，基於庫存指標預警快速定位產品並採取行動
預測準確率提升
· 藉助深度學習預測演算法，預測準確率提升10%-30%，並通過白盒功能增強預測歸因可解釋性，完善營銷最佳化
上架率提升
· 上架率提升2%，通過庫存模擬演算法將預測結果分解為可執行檔有效補貨建議
人力資源排程
針對需要人力資源排程的工業情境，提供小時級或分鐘級需求預測，確保精準排班，降低數千萬美元人力成本。應用情境包括物流配送、線上客服、內容審核等。
預測粒度精細
· 將預測時間縮短至小時甚至分鐘級，時間序列預測演算法準確率比開源演算法高5%-10%（小時級準確率90%，分鐘級準確率85%）。
預測跨度長
· 提前數天、數周甚至數月進行精細化預測規劃
快速部署
· 基於配置從零快速部署，3人天內完成
· 將預測時間縮短至小時甚至分鐘級，時間序列預測演算法準確率比開源演算法高5%-10%（小時級準確率90%，分鐘級準確率85%）。
預測跨度長
· 提前數天、數周甚至數月進行精細化預測規劃
快速部署
· 基於配置從零快速部署，3人天內完成
電商銷售趨勢預測
某知名電商平台將銷售趨勢預測準確率提升至超過開源演算法5%的水平，並提高了產品上架率，縮短了庫存周轉天數。藉此將預售和熱銷商品前置到前置倉（FDC），大幅縮短配送時間，提升客戶體驗並降低物流成本。
精準預測
· 藉助內建時間序列預測演算法，確保預測準確率與穩定性
· 對標歷史重大波動事件，藉助演算法標註和更新營銷活動日曆，提升預測準確率
高效運算
· 多台伺服器和GPU平行處理數百萬樣本，確保預測高效運行
· 最佳化時間序列資料，記憶體消耗降低3至5倍，節省雲資源成本
· 藉助內建時間序列預測演算法，確保預測準確率與穩定性
· 對標歷史重大波動事件，藉助演算法標註和更新營銷活動日曆，提升預測準確率
高效運算
· 多台伺服器和GPU平行處理數百萬樣本，確保預測高效運行
· 最佳化時間序列資料，記憶體消耗降低3至5倍，節省雲資源成本
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