概览
阿里云AI供应链解决方案利用数据智能和人工智能（AI）技术，为供应链提供端到端实时监控，帮助快速诊断和优化库存，借助基于业务数据训练的深度学习模型精准预测未来需求，并根据业务目标和约束条件进行库存仿真以避免缺货和供应链中断，从而主动规划和优化供应链，降低销售损失，提升资金效率。
为什么选择阿里云
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获认可的供应链解决方案
凭借端到端的供应链分析与决策智能能力，入选 2023年Gartner供应链分析与决策智能平台市场指南的代表性解决方案。
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开箱即用的解决方案
支持在专有网络（VPC）中部署或以SaaS模式交付，无需替换或更改现有技术基础设施，显著提升部署效率并优化总拥有成本（TCO）。
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及时的供应链协同
在秒级时间内实现全链路供应链数据同步，加速上下游响应，促进端到端协同，有效防范缺货和供应链中断等风险。
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精准的需求预测
利用时间序列算法，将预测准确率提升20%以上。该算法结合您的业务需求和供应链数据，基于行业最佳实践对深度学习模型进行微调。
深入了解阿里云AI供应链解决方案
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_阿里云_
AI Supply Chain工作原理
阿里云AI供应链解决方案提供端到端的供应链监控与管理。通过Control Tower实现全链路可视化，评估库存健康度，进行精准需求预测，并基于预测结果提供补货建议，助力打造敏捷、智能、高性价比的供应链。
Control Tower
库存健康度
需求预测
智能补货
_阿里云_
AI Supply Chain工作原理
阿里云AI供应链解决方案提供端到端的供应链监控与管理。通过Control Tower实现全链路可视化，评估库存健康度，进行精准需求预测，并基于预测结果提供补货建议，助力打造敏捷、智能、高性价比的供应链。
行业应用案例
季节性快消品销售预测
某知名快消品牌借助AI Supply Chain通过曲线拟合识别季节性产品，需求预测准确率提升10%，缺货率降低1%。预测基于历史数据回测，避免了高达数千万美元的潜在损失。此外，周转时间预计缩短10%，节省年化资金成本达数百万美元。
重塑产品需求预测
· 分析并识别历史销售中的噪声，提供去噪和回填配置，基于去噪后的历史数据生成基线销量。
· 使用多种算法模型进行基线预测，支持模型训练和选择，产出基线销量预测结果
· 分析并识别历史销售中的噪声，提供去噪和回填配置，基于去噪后的历史数据生成基线销量。
· 使用多种算法模型进行基线预测，支持模型训练和选择，产出基线销量预测结果
耐用消费品销售预测
某知名小家电品牌面临日益增长的数据驱动运营需求，借助阿里云AI供应链解决方案应对供应链数字化转型中的挑战。
库存诊断与优化仿真
· 将预测周期从十天缩短至一天，基于库存指标预警快速定位产品并采取行动
预测准确率提升
· 借助深度学习预测算法，预测准确率提升10%-30%，并通过白盒功能增强预测归因可解释性，完善营销优化
上架率提升
· 上架率提升2%，通过库存仿真算法将预测结果分解为可执行的有效补货建议
· 将预测周期从十天缩短至一天，基于库存指标预警快速定位产品并采取行动
预测准确率提升
· 借助深度学习预测算法，预测准确率提升10%-30%，并通过白盒功能增强预测归因可解释性，完善营销优化
上架率提升
· 上架率提升2%，通过库存仿真算法将预测结果分解为可执行的有效补货建议
人力资源排程
针对需要人力资源排程的工业场景，提供小时级或分钟级需求预测，确保精准排班，降低数千万美元人力成本。应用场景包括物流配送、在线客服、内容审核等。
预测粒度精细
· 将预测时间缩短至小时甚至分钟级，时间序列预测算法准确率比开源算法高5%-10%（小时级准确率90%，分钟级准确率85%）。
预测跨度长
· 提前数天、数周甚至数月进行精细化预测规划
快速部署
· 基于配置从零快速部署，3人天内完成
· 将预测时间缩短至小时甚至分钟级，时间序列预测算法准确率比开源算法高5%-10%（小时级准确率90%，分钟级准确率85%）。
预测跨度长
· 提前数天、数周甚至数月进行精细化预测规划
快速部署
· 基于配置从零快速部署，3人天内完成
电商销售预测
某知名电商平台将销售预测准确率提升至超过开源算法5%的水平，并提高了产品上架率，缩短了库存周转天数。借此将预售和热销商品前置到前置仓（FDC），大幅缩短配送时间，提升客户体验并降低物流成本。
精准预测
· 借助内置时间序列预测算法，确保预测准确率与稳定性
· 对标历史重大波动事件，借助算法标注和更新营销活动日历，提升预测准确率
高效运算
· 多台服务器和GPU并行处理数百万样本，确保预测高效运行
· 优化时间序列数据，内存消耗降低3至5倍，节省云资源成本
· 借助内置时间序列预测算法，确保预测准确率与稳定性
· 对标历史重大波动事件，借助算法标注和更新营销活动日历，提升预测准确率
高效运算
· 多台服务器和GPU并行处理数百万样本，确保预测高效运行
· 优化时间序列数据，内存消耗降低3至5倍，节省云资源成本
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