Kako lahko maloprodaja zmanjša izgube na FLV z umetno inteligenco

Upravljanje sadja in zelenjave (FLV) je kategorija, ki jo potrošnik pozna kot hortifruti (SADJE), je ena najzahtevnejših operacij v maloprodaji živil.Zahteva sistematično branje povpraševanja, dnevno logistično usklajevanje in odločitve, ki se razlikujejo od trgovine do trgovine.Vloga FLV se odraža tudi v ekonomskem obsegu njenih izgub.Študije brazilskega združenja supermarketov (ABRAS) kažejo, da brazilski trg živi, letno, z več kot R$ 1 milijardo izgub v sadju, zelenjavi in zelenjavi (Podatki, ki kažejo operativno težo kategorije v sektorju nizkih marž.

V tem kontekstu se umetna inteligenca utrdi kot orodje za podporo odločanju. Z integracijo podatkov o prodaji, vremenu, sezonskosti, koledarju in uspešnosti na trgovino tehnologija poveča analitično zmogljivost ter poveča predvidljivost in odločnost pri vsakodnevnem odločanju.

V praksi umetna inteligenca in strojno učenje omogočata bolj uravnotežene odločitve med tveganjem manjkajočih izdelkov na policah in tveganjem ostankov, ki ustvarjajo izgube, ob upoštevanju posebnosti vsake trgovine in regije. Omrežja, ki so vključila napredne modele analize podatkov, opazujejo ustrezne operativne dobičke v pokvarljivih kategorijah, kar potrjuje, da je učinkovitost rezultat kvalificiranih informacij, uporabljenih na izkušnjah tistih, ki poznajo operacijo.

Ta operativni napredek ustvarja pozitivne učinke v celotni verigi.Bolje umerjeni procesi izboljšajo uporabo virov in pragmatično okrepijo okoljske zaveze, ne da bi zahtevali motnje v rutini trgovine. Trajnost je v tem scenariju neposredna posledica dobro strukturiranega upravljanja.

Brazilska maloprodaja že prevladuje v delovanju FLV. Naslednji korak je razširitev kakovosti upravljanja z orodji, ki lahko spremljajo vse bolj dinamično okolje.S sprejetjem umetne inteligence kot strateškega zaveznika supermarket krepi svojo konkurenčnost, svoje marže in ustvarja trdnejše temelje za učinkovito rast, predvidljivost in odgovornost.

* Avtor Marco Perlman, soustanovitelj in izvršni direktor Aravita, zagonskega podjetja z umetno inteligenco, ki trgovcem na drobno pomaga optimizirati upravljanje FLV