需求預測的預測分析

人工智慧和預測分析可以讓零售商改善需求預測和庫存管理。需求預測流程運用各種來源的資料,來確保適當的商店在適合的時間提供適用的產品。提升準確度可以讓零售商最佳化供應鏈,大幅提高淨利。

零售商需要最完整細微的資訊,才能瞭解要在哪些商店存放哪些產品,確保為客戶提供服務,並維持店內庫存,讓客戶能在需要時取得產品。Tesco 的菁英供應鏈團隊協助執行機器學習新型預測演算法,管理 3,000 多家商店和 3,000 多萬種產品在 21 天內的狀況。

— Rob Armstrong | Tesco 資料科學總監

需求預測

Walmart 運用 RAPIDS 開放原始碼資料處理與機器學習函式庫,已將訓練機器學習演算法的速度提高 20 倍。RAPIDS 以 CUDA-X AI 打造並運用 NVIDIA GPU,協助 Walmart 更有效率地將正確的產品運往正確的商店,並可即時回應購物趨勢,進而大量節省庫存成本。

速食店 (QSR) 當日預測

一間擁有 2,000 多家餐廳的頂尖連鎖餐飲集團,在使用預測模型方法時遇到問題,難以確保產品準備好承接當日訂單。傳統預測引擎不準確、銷售趨勢延遲,且無法解釋外部影響或季節性因素,也無法因應量身打造的模型做出調整。 

Quantiphi 透過 NVIDIA GPU 執行深度學習,提供預測引擎,不僅提高超過 20% 的準確度,也支援視覺化、分析、警報和建立控制變數。

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