零售如何利用人工智慧減少 FLV 的損失

水果和蔬菜管理 (FLV) 是消費者稱為 hortifruti (FRUIT) 的一個類別,是食品零售業要求最高的業務之一。它需要系統的需求閱讀、日常物流協調和決策,而各個商店的決策各不相同。 FLV 的作用也反映在其損失的經濟規模上。巴西超市協會 (ABRAS) 的研究表明,巴西市場每年在水果、蔬菜和蔬菜方面的損失超過 1.4 億蘭特(該數據顯示了該類別在利潤微薄的行業中的營運權重)。.

正是在這種背景下,人工智慧被鞏固為支援決策的工具。透過整合每個商店的銷售、天氣、季節性、日曆和績效數據,技術可以提高分析能力,並提高日常決策的可預測性和自信。.

在實踐中,人工智慧和機器學習可以在貨架上產品遺失的風險和產生損失的剩菜風險之間做出更平衡的決策,同時尊重每個商店和地區的特殊性。採用先進數據分析模型的網路觀察易腐爛類別的相關營運收益,強化效率是應用於了解營運人員的經驗的合格資訊的結果。.

這項營運進步對整個連鎖店產生了正面影響。更好的校準流程可以改善資源的使用並務實地加強環境承諾,而不需要破壞商店的日常工作。在這種情況下,永續性是結構良好的管理的直接結果。.

巴西零售業已經在 FLV 的營運中佔據主導地位。下一步是透過能夠伴隨日益動態的環境的工具來擴大管理品質。透過採用人工智慧作為策略盟友,超市增強了其競爭力和利潤,並為高效成長、可預測性和責任感奠定了更堅實的基礎。.

*作者:Marco Perlman,Aravita 聯合創始人兼首席執行官,Aravita 是一家人工智慧新創公司,幫助零售商優化 FLV 管理