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[導(dǎo)讀] 如今,零售行業(yè)不斷發(fā)展,數(shù)字化的商品信息、高效的倉儲和物流,從產(chǎn)品的生產(chǎn)到配送,正形成一個完整的智慧化零售業(yè)態(tài)。國內(nèi)外的電商巨頭都已經(jīng)開始部署智慧供應(yīng)鏈,自動預(yù)測、采購、補貨、分倉,根據(jù)實時情況

如今,零售行業(yè)不斷發(fā)展,數(shù)字化的商品信息、高效的倉儲和物流,從產(chǎn)品的生產(chǎn)到配送,正形成一個完整的智慧化零售業(yè)態(tài)。國內(nèi)外的電商巨頭都已經(jīng)開始部署智慧供應(yīng)鏈,自動預(yù)測、采購、補貨、分倉,根據(jù)實時情況調(diào)整庫存精準發(fā)貨,從而對海量商品庫存進行自動化、精準化管理。

具體來說,目前可以看到的智能供應(yīng)鏈應(yīng)用場景主要有:

(1)自動預(yù)測備貨:通過歷史記錄、節(jié)假日及促銷、周期性因素、商品特性等數(shù)據(jù)預(yù)測備貨,有效減少庫存;

(2)智能選品:智能化診斷當前品類結(jié)構(gòu),優(yōu)化品類資源配置,實現(xiàn)了商品全生命周期智能化管理;

(3)智能分倉調(diào)撥:預(yù)先將商品匹配到距離消費者最近的倉庫,盡量減少區(qū)域間的調(diào)撥和區(qū)域內(nèi)部倉庫之間的調(diào)撥,提高時效性,同時優(yōu)化調(diào)撥時的倉配方案,最大化降低調(diào)撥成本。

以蘇寧為例,蘇寧超級云倉是自主研發(fā)的定制化、系統(tǒng)化解決方案。它使貨物從入庫、補貨、揀選、分撥到出庫全流程自動化、智能化作業(yè),極大的提升了倉儲水平以及工作效率。在這個過程中,采用了大量的物流機器人進行協(xié)同與配合,通過人工智能技術(shù),讓機器人適應(yīng)不同的應(yīng)用場景,完成各種復(fù)雜的任務(wù),在商品分揀、運輸、出庫等環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化。

與傳統(tǒng)倉儲或者僅在單個環(huán)節(jié)實現(xiàn)自動化的倉儲模式相比,智能倉儲最大的特點在于機器人融入生產(chǎn),改變生產(chǎn)模式,以及人工智能算法指導(dǎo)生產(chǎn)。因此,機器人技術(shù)、人工智能算法、海量商品的精準識別成為實現(xiàn)無人倉的主要技術(shù)瓶頸。

近年來,無人駕駛技術(shù)的研發(fā)得到了眾多企業(yè)的重視,在商業(yè)化應(yīng)用中不斷成熟,包括無人重卡、快遞機器人、快遞無人機等,在物流運輸、無人配送方面,構(gòu)成一個完整的智慧物流配送體系。其中,無人重卡是連接區(qū)域物流中心的橋梁,快遞機器人為最后一公里配送構(gòu)建基礎(chǔ),快遞無人機則全方位、無死角的保證這一公里的配送。越來越多的無人智能化設(shè)備被應(yīng)用到具體場景,每個智能化的場景應(yīng)用連成一體,構(gòu)成智慧零售的關(guān)鍵一環(huán)。

當前,人工智能已經(jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的助推力,持續(xù)地改變我們的商業(yè)模式和生活方式。而人工智能技術(shù)在新零售體驗中的應(yīng)用,必將進一步推動深度定制購物體驗的發(fā)展,深度定制購物體驗則會帶來用戶使用的粘性。當然,在發(fā)展過程中,也面臨著一些困難與挑戰(zhàn)。首先,在目前階段,數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的必要基礎(chǔ),在長期的業(yè)務(wù)開展中,積累的數(shù)據(jù)維度多樣、體量巨大、形式復(fù)雜,并且數(shù)據(jù)間很多時候無法融合互聯(lián),形成數(shù)據(jù)壁壘。

其次,零售行業(yè)注重利潤率,而科技落地的成本不是每個零售企業(yè)都能夠接受的。例如,對于大型的連便利店,如要實現(xiàn)眾多門店的智能化,一次性投入成本較高,因而升級門檻較高,往往傾向于依舊采用傳統(tǒng)方式。

盡管存在重重困難,眾多的科技企業(yè)仍然進行了有益的嘗試,在一些典型場景中探索人工智能技術(shù)的應(yīng)用。尤其在零售行業(yè),新技術(shù)的應(yīng)用落地呈現(xiàn)爆發(fā)趨勢。例如,零售企業(yè)在加速與人工智能技術(shù)融合,在“物”端深耕供應(yīng)鏈管理的同時,在“人、貨”端的用戶體驗上也增強了線上、線下的融合。從無人值守的便利架到無人配送車,從單個的機器人到智能化的無人超市,各種技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案,向人們展示了人工智能助跑“新零售”的誘人前景。

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