人工智慧(AI)開創服裝零售供應鏈管理新時代

多年來，AI一直被期望成為時尚零售業的變革者。根據 TradeBeyond 零售供應鏈平台的高級副總裁 Eric Linxwiler 所述，AI已全面進入供應鏈領域，並帶來影響。根據美國Gartner 的一項研究，成功的企業在預估需求、供應計畫、物流、配送和訂單管理等關鍵分鐘採用此技術的速度是表現較差企業的兩倍。

早期採用AI的服裝零售商具有競爭優勢

AI在供應鏈的應用不斷增加，也是永續發展的重要助力，因全球日益嚴格的法規使得在缺乏先進數位系統的情況下，保持合規和效率變得越來越困難。例如，透過優化路線和庫存，藉由AI有助於減少不必要的燃料消耗和浪費，能有效率提升至新的水平。

美國超市Walmart和線上巨頭Amazon皆使用AI驅動的機器人來管理庫存、處理訂單並優化儲存空間；他們還利用預測分析來預測需求，確保產品在需要的時間和地點供應充足。

西班牙時尚零售商Zara同樣利用AI進行需求預測和庫存管理，分析銷售數據、社群媒體趨勢及其他數據來源，更準確地預測時尚趨勢並相應調整，從而將過度生產和缺貨情況降到最低。

隨著人工智慧的發展，它有望承擔更為複雜的角色，未來的應用將進一步擴展到自動化決策領域，屆時人工智慧系統不僅能夠進行預測，還能實時調整供應鏈，無需人工干預。

高階的人工智慧可能會管理大部分的端到端供應鏈流程，從原材料的採購到終端客戶的出貨，這種更深入的整合有望將傳統供應鏈模式轉變為動態的、可預測的網絡，能夠更靈活地應對全球挑戰和市場波動。

為AI建立數據基礎

時尚品牌和零售商無疑渴望在供應鏈營運中利用AI，但事實上，許多企業尚未建立對應的基礎數據。主要的問題是缺乏有組織、集中化的即時數據，要克服此挑戰，企業需要開始在採購訂單（PO）、庫存單位（SKU）和工廠層級建立一個供應鏈數據的中央資料庫。

要讓組織最大化AI的效益，其基本在於能夠從企業內的多個數據集中互聯成千上萬的專有數據點，這需要整合所有數據，從早期規劃到產品規格的創建，涵蓋採購、成本核算和物流，並包括供應鏈中每個供應商的詳細資訊，直至最終層級。只有當企業建立了有效的數據管理系統後，才能開始釋放AI的全部潛力。

進行數位化可確保數據的即時性，為利用AI奠定基礎，這些平台提供即時供應鏈能見性，使企業能夠持續監控其供應鏈，及時發現潛在問題，並根據準確的最新資訊做出明智的決策。

小結

能夠有效將AI整合到供應鏈中的零售商，不僅將實現更高的營運效率，還將在靈活性、客戶滿意度和永續發展方面獲得競爭優勢，要充分發揮AI日益增長的潛力，品牌和零售商必須立即優先考慮供應鏈的數位化，否則將錯失關鍵進步，落後於行業領導者。