供应链数字化转型的挑战与机遇

数字技术深刻地改变了人们的日常生活、社会生活、工作方式，尤其是消费方式……

定制化产品和长尾效应

随着电子商务的兴起，越来越多的人开始通过线上渠道购物。除标准类产品外，消费者对定制化产品的需求也日益增长。数字技术的发展，使产品个性化成为可能，人们可以通过简便易操作的线上配置工具定制产品。因此，现今的产品组合不仅包括主流的高销量产品，也包括针对部分消费群体的小众个性化产品。此类产品与主流产品对企业营收起到同样（甚至更）重要的作用。 这种“长尾”效应为企业供应链带来新的挑战:如何满足消费者对小众产品的需求? 如何能够管理这些产品的库存，确保订单满足率，以迎合当前消费者“快速收货”的需求? 如何在管理这些订单的同时，确保业绩 (利润率、盈利能力) 相当（相较于主流产品）甚至更好？

“跟风”产品和价格战

电子商务加剧了企业间的价格战，使得行业竞争更加激烈。其无限性的特点导致“跟风”类产品（复制市场领先产品的产品）更容易在市场中渗透。对企业来说，保持和提高产品的销售成为关键。 促销是最常用的提升销量的手段之一。但不是所有促销都是有效并能够创造价值的。不同情形下最相关的促销方式是什么？这些手段能够带来多少额外的销量？考虑到“蚕食效应”，每次促销的投资回报率是多少？ 为避免价格战和无意义的促销，企业需要不断创新并推出新产品。尽管新产品的发布存在许多不确定性，且相关开发成本很高，它仍是推动销售增长的关键因素之一。如何尽早感知新产品发布是成功还是失败? 若成功，如何更加敏捷地满足需求? 若失败，如何及时止损，将经费用于推出其他可能成功的产品?  

FuturMaster 对上述挑战的回应: 人工智能

供应链的使命是确保和提升企业的盈利能力。FuturMaster 研发团队正运用人工智能技术助力企业进行数字化转型，以更有利的方式应对以上挑战。

提升促销预测准确度

为提高促销预测质量，正在研发的需求计划模块4.0，主要推进两种机器学习方法: 方法一：基于客户的专业技能和知识，借助多元回归法和影响销售数据的可用性（如天气或“社交媒体情绪”）。此方法能够依据各影响因素的变化做出更合理、更动态的销售预测。 方法二：一种纯粹的“数据驱动”、“基于证据”的方法，以企业现有的或市场上提供数据的可用性为基础。此方法能够覆盖更小颗粒度（商店中的商品），对短期预测效果显著。

优化促销活动投资回报率

即将推出的TPx (贸易促销管理) 模块使用机器学习和深度学习算法利用历史促销活动的特点(机制、相关产品和客户、日期……)和销售数据，以更可靠的方式计算未来的促销数量。这些技术使计算和预测“蚕食效应”(直接和间接) 的影响和每次促销的交付情况成为可能。通过预测促销活动对销售额的影响，可以预估促销活动的表现和投资回报率，以助力决策。 未来，人工智能将被用于优化整体促销计划，甚至推荐促销(哪些产品、客户、机制……)，助力企业实现销售和财务目标。

提升新产品发布敏捷性

通过机器学习算法对新产品发布配置和销量进行聚类和自定义，实现对新品发布的预测。该方法基于历史产品发布数据及影响发布的因素（如产品特性、商店、发布本身情况等）数据的可用性。此外，可以依据首次实际销售动态调整这些预测，从而对发布计划进行调整(增加生产或重新分配)。

应对定制化产品生产的挑战

对定制化产品订单的响应能力基于组件的可用性和生产能力。既要预见到上游的需求，也要适当地管理资源（包括材料、机械和人力），还要能够在资源冻结的情况下，短期内快速反应，重新调整计划。FuturMaster 的供应计划在解决上述两个问题的同时，还提出了中期计划和短期计划间的纵向一体化办法。此集成方案是提升表现和敏捷性目标的关键，以确保定制类产品的成功。

FM Next Generation 

这些基于人工智能技术的创新和新用户界面的开发是 FuturMaster 下一代产品的基石。“FM Next Generation”将为客户提供更强大的自动化和动态分析功能，更好地助力企业决策和供应链数字化转型。