阿里巴巴智慧供应链实践
1. 供应链“数字化”解决方案
- 数据层：数据收集全面、准确，但存在数据孤岛现象。
- 分析层：通过数据分析洞察业务，实现精准决策。
- 决策层：利用数据驱动的方法，进行网络规划、库存管理和需求预测。
2. 供应链“智能化”解决方案
- 算法能力：使用智能预测系统、智能计划系统和智能履约系统。
- 关键指标：预测准确度、自动化率、现货周转率等。
- 应用场景：销售预测、库存管理、供应链协同等。
3. 自动预测技术Falcon
- 技术特点：基于深度学习，实现高精度预测。
- 优势：准确性高、稳定性适中、执行效率低。
- 应用：适用于多种预测场景，如销量预测、物流节点预测等。
4. 智能预测服务Alibaba DChainForecast
- 功能：提供无代码、可视化的智能预测服务。
- 特点：自动构建和执行预测流，支持多种时间粒度和业务事件管理。
- 应用场景：适用于各种时序预测场景，如电力负荷预测、物流节点预测等。
5. 案例分享
- 案例1：某官方旗舰店销量预测，快速构建自动预测系统。
- 案例2：某商超线上单量预测，定义最佳预测模型。
总结
阿里巴巴通过其智慧供应链解决方案，实现了从“数字化”到“智能化”的转型，特别是在数据收集、分析和决策方面取得了显著成效。通过先进的算法和技术，如Falcon和Alibaba DChainForecast，实现了高精度的预测和自动化管理，帮助企业实现降本增效。
