程式化商業:AI優化食品供應鏈

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程式化商業:AI優化食品供應鏈

目錄

  1. 美國和全球食品供應鏈的現狀
  2. 疫情是否成為食品品牌行動的催化劑
  3. 食品行業對新技術的採用情況
  4. 人工智慧和機器學習在解決供需問題中的應用
  5. 程式化商業在優化食品供應鏈中的作用

🍽 美國和全球食品供應鏈的現狀

全球新冠疫情的爆發對美國和全球的食品供應鏈產生了巨大的影響。疫情期間,食品和飲料供應商以及食品公司在繼續將食品放在貨架上方面表現出了英勇精神,但同時也面臨著極度複雜的供應鏈系統中的挑戰。為了持續增長並提供食品,它們需要改變許多數據基礎設施。

疫情是否成為食品品牌行動的催化劑?

疫情可以說是食品品牌行動的催化劑。食品行業是一個非常複雜的行業,美國至少有25萬家公司在互相貿易,以便將食品提供給消費者。然而,這些公司之間的信息高速公路實際上并不存在。因此,面對這一現實,他們意識到需要建立這些信息高速公路,也就是數據交換的共享平臺,以便更加輕鬆地交換數據。這就是我們在Crisp公司所看到的行業趨勢。

食品行業對新技術的採用情況

食品和飲料行業在採用新技術來解決供應和需求問題方面一直存在較大的滯后。然而,疫情的爆發將這個情況推向了一個新的極限。短短幾周時間內,電子商務和家庭配送的比例從1%增加到了35-40%。這對整個行業產生了重大變革,迫使行業開始使用新技術,特別是將數據集中到一個地方。長期以來,大家一直希望能夠實現數據集中,這次疫情爆發可以說是實現這個目標的催化劑。

🧩 人工智慧和機器學習在解決供需問題中的應用

人工智慧和機器學習被視為解決食品供需問題的有效解決方案。首先,營造良好的人工智慧和機器學習策略的關鍵是數據。您需要將來自不同學校系統和貿易伙伴的數據從數據孤立中提取出來,將其正規化,並準確了解數據的內容,然後在此基礎上應用機器學習和人工智慧算法。在目前的食品行業,這種做法已經成為一股強勁的浪潮。

程式化商業在優化食品供應鏈中的作用

在Crisp公司,我們引入了程式化商業的概念并在其他行業中取得了巨大成功。程式化商業在優化食品供應鏈方面也同樣有效。我們將程式化商業分為三個主要的部分:統一、自動化和高度應用。統一意味著將數據從孤立位置中提取出來,將其集中到一個地方。自動化意味著機器之間的相互通信,也就是機器對機器的自動化。最后,高度應用是基于這個基礎架構之上的先進應用,可以更好地了解消費者趨勢、預測未來,并規劃所有活動,更好地理解庫存情況。

高亮

  • 新冠疫情對食品供應鏈產生巨大影響
  • 疫情爆發催化食品行業的變革和技術採用
  • 人工智慧和機器學習是解決供需問題的解決方案
  • 程式化商業在優化食品供應鏈中起著重要作用

🌽 結論

總的來說,新冠疫情對美國和全球食品供應鏈帶來了巨大的挑戰,但同時也促使行業加速采用新技術來解決問題。從數據集中到機器學習和人工智慧的應用,食品行業正在進行一場革命,以更好地優化供應鏈並滿足消費者需求。

常見問題解答

問題:程式化商業能如何幫助優化食品供應鏈?

答案:程式化商業通過提供數據統一、自動化和高度應用的解決方案,可以幫助食品供應鏈更好地優化運營。它可以幫助企業更好地了解消費者趨勢,預測未來需求,並進行有效的庫存規劃。

問題:疫情是否是食品行業採用新技術的主要推動力?

答案:是的,疫情爆發將食品行業推向了採用新技術的一個新高度。疫情期間,電子商務和家庭配送的需求大幅增加,推動了食品行業對新技術的加速採用。

問題:人工智慧和機器學習如何解決食品供需問題?

答案:人工智慧和機器學習可以幫助食品供應鏈更好地預測未來需求,優化生產和庫存計劃,從而解決供需不平衡的問題。

問題:人工智慧和機器學習在其他行業中的應用情況如何?

答案:人工智慧和機器學習在許多行業中都有廣泛應用,例如金融、醫療、零售等。它們可以提供更精確的數據分析和預測能力,幫助企業做出更明智的決策。

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