人工智能：超越基本原理
Posted: Mon Feb 10, 2025 6:29 am
人工智能正在为全球供应链的重大转型奠定基础。随着各行各业越来越多地转向数字解决方案，人工智能技术有望为零售采购和供应链运营带来巨大的经济价值。从提高可追溯性和风险管理到自动化耗时的流程，2025 年将成为人工智能应用的关键一年。
机器学习和高级分析等核心 AI 技术已准备好广泛实施。许多公司正在利用这些工具进行“1 级”应用，包括 AI 驱动的质量风险管理和监管链工具。这些技术提高了供应链的可视性，确保了法规遵从性，减少了人工工作量，标志着运营效率和可持续性取得了重大进展。Pillar AI 创始人兼首席执行官 Jeff Alpert 指出：“实时监控和分析供应链的能力已经为有远见的组织释放了巨大的价值。”
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GenAI之年
虽然这些基础应用正在产生可衡量的影响，但这只是 AI 在供应链中潜力的冰山一角。在未来一两年内，AI 有望在复杂的供应链功能方面取得更深入的进展，例如概率需求规划、高级风险评估和预测性 ESG 绩效分析。这些“2 级”应用不仅可以帮助企业应对挑战，还可以以无与伦比的准确性预测和缓解挑战。
为了充分发挥 AI 的价值，组织必须专注于构建强大的数据生态系统。通过将专有和 阿塞拜疆电子邮件列表 外部供应链数据集中到可访问的平台中，企业可以让 AI 提供变革性见解。准备充分的数据基础使 AI 工具能够在速度、精度和敏捷性方面取得突破，从而将供应链转变为创新和竞争优势的引擎。
可持续性正在成长
过去几年，大多数企业都非常注重可持续发展，无论是从营销角度还是为了满足日益增长的合规要求。在服装行业可持续发展运动的初始阶段，零售商和品牌可以就材料成分和来源、排放和其他 ESG 相关标准提出未经证实的 ESG 相关主张，但这样的日子即将结束。
如今，全球范围内都在实施严格的标准，以执行绿色主张并限制漂绿行为。这包括自上而下的标准，以管理透明度、可追溯性和其他 ESG 合规领域。TradeBeyond 今年发布了多份报告，更详细地介绍了零售供应链可持续性趋势和可追溯性。
到 2025 年，我们预计人们将更加关注更成熟的可持续发展方法，例如将循环性融入商业理念。我们越来越多地看到领先的零售商和品牌退后一步，重新评估他们的商业模式，将可持续性和循环性融入其核心，就像 Patagonia 等品牌自成立以来所做的那样。
零售供应链中的循环性是指摆脱传统的线性零售模式。循环性旨在创造一条减缓和闭合材料循环的价值链，而不是以越来越快的速度销售新产品，而这些产品最终会在一两年内进入垃圾填埋场。虽然快时尚不太可能在短期内消失，但有一种新兴趋势正在兴起，即所谓的“慢时尚”，它考虑了产品对人类和地球更广泛的影响。
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