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人工智慧技術將重新塑造零售業

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科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2017年6月5日

 

圖、人工智慧技術將重新塑造零售業

2016年12月7日,亞馬遜在英國完成了第一個完全由無人機送貨的訂單,從客戶透過網路下單到確認收到貨物只需要13分鐘的時間。這說明了一件事情,未來客戶在網站上挑選購買的商品(不能夠過重),從亞馬遜接收到訂單、到倉儲提貨、包裝、至配送商品,所花費的時間將大幅度縮短,這就足以改變零售市場格局。

其實,隱藏在運送流程背後的關鍵推手除了是無人機之外,就是人工智慧了。在無人駕駛車中,其會透過GPS、相機、雷達蒐集到不同的數據,然後再透過機器學習演算法理解數據的意義,進而採取行動。這套邏輯,亞馬遜應用到供應鏈技術策略之上,並開始了無人機的測試。

其實,亞馬遜從很早之前就開始構思重塑零售業。在2012年之時,亞馬遜花費7.75億美元收購倉儲機器人產業公司Kiva Robotics。其機器人會將可攜式貨架拿給處理訂單的人員,進而達到快速配送的目的。其實,這些機器人本身並沒有擁有如此能力,其背後的人工智慧技術軟體才是真正的功臣。

除了倉儲之外,人工智慧還可以應用到零售供應鏈中的其他環節,包含:設計產品,預測需求,預估庫存,執行訂單,監控物流等。也就是說,亞馬遜從Kiva身上認識到人工智慧的好處,難怪後來亞馬遜的人工智慧部門會擴充到1000名員工。

這樣的模式,並不是每一個零售商都能夠負擔得起,因為投資非常龐大,其只能借助新型態且擁有人工智慧技術的供應鏈新創公司的力量,讓其也可強化人工智慧在零售行業的實力。簡單來說,將人工智慧內化到零售商的DNA文化之中,將是未來趨勢之一。

產品設計和銷售:傳統上來說,品牌設計與零售商進貨時,對於消費者是否接受其產品所知甚少,因此都必須經由市場測試,讓其營收與獲利都面臨不同層面的挑戰。可是MakerSights和Bloomreach這類公司將機器學習演算法應用到銷售資料之中,協助企業識別出會賺錢的商品,就變得很重要。

規劃與最佳化庫存方面:現在大多數的庫存管理軟體都是基於一定的規則,通過靜態參數集來確定如何分配庫存以及如何處理客戶訂單。但是,隨著新的配送模式大量出現,這讓庫存管理軟體無法跟上時代節奏。Onera和Fusion Ops都利用機器學習模式,讓訂單在最高獲利下完成,同時滿足客戶期望。


運輸與物流:FourKites可以透過人工智慧即時提供高度能見性的配送資訊,而ClearMetal則可以針對海運貨物執行類似功能。

總之,隨著人工智慧在供應鏈上的應用愈來愈廣,一個新型態自我調適的零售時代,將變得愈來愈重要。(710字)
 
 

參考資料:
From Warehouse to your House in 13 Minutes: How Artificial Intelligence Will Reshape Retail. LinkedIn, 2017/5/4



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