In 'n era van ongekende onderbreking en digitale versnelling, 'n tegnologie is die toekoms van hoe goedere beweeg, besighede bedryf en verbruikers betrekk—Srinivas Kalisetty. As die Integrasie en AI Lead, staan Kalisetty in die voorhoede van kleinhandelsinnovasie, wat 'n blueprint bied vir hoe volgende generasie kunsmatige intelligensie die verskaffingsketting van 'n reaktiewe stelsel in 'n proaktiewe motor van doeltreffendheid en insig kan transformeer.
Sy onlangs gepubliseer navorsing, “Agentiese AI en Prediktiewe Analise: Revolusioneer Retail Supply Chain Management vir volgende generasie veerkragtigheid en doeltreffendheid," in die American Data Science Journal for Advanced Computations, ondersoek hoe intelligente stelsels, real-time analitiese en agentistiese rekenaar adaptiewe verskaffingsketens kan ondersteun wat in staat is om vandag se volatiele markte te weerstaan.
Die bou van intelligensie in die rugsteen van kleinhandel
Die tradisionele kleinhandelsverskaffingsketens - lank afhanklik van statische voorraadmodelle en siloede bedrywighede - staan teen toenemende druk.
Kalisetty se navorsing stel agentiese AI voor as 'n definieerende tegnologie in hierdie transformasie. In teenstelling met konvensionele outomatiese stelsels, omvat agentiese AI outonoom besluitnemingskapasiteiteite, wat stelsels toelaat om strategiese aksies in die fisiese wêreld uit te voer.
In sy kern kombineer agentistiese AI die beste van voorspellende analitiese en outonome stelsels om verskaffingsketens te skep wat nie net reaktief nie, maar voorspelbaar is. "Retail is nie meer net oor die beweging van produkte nie," sê Kalisetty. "Dit gaan oor die voorspelling van behoeftes, die aanpassing aan verbruikersgedrag in werklike tyd, en doen dit alles met minimale verspilling en maksimum veerkragtigheid."
Prediktiewe analise: die kristalbal van kleinhandel
Een van die hoeksteenstenke van Kalisetty se raamwerk is die rol van voorspellende analitiek in die voorspelling van die aanbodketting. Oor die geskiedenis het voorraad- en vraagvoorspellings vertrou op lineêre modelle wat nie die kompleksiteit van moderne verbruikersgedrag vang nie. Kalisetty se werk argumenteer dat voorspellende analitiek - versterk deur masjienleer - hierdie gaping kan oorbrug deur te leer van historiese data, omgewingsfaktore en marksignaal om bedrywighede te optimaliseer.
Deur hierdie modelle in detailbesluite te integreer, kan maatskappye produkvraag met veel groter akkuraatheid voorspel, oor- en ondervoorraadscenario's verminder, en uiteindelik logistieke koste verminder. "Ons het van raaiwerk na geleide strategie beweeg," sê Kalisetty.
In sy navorsing toon hy real-world gebruik gevalle - soos die optimalisering van aflewering skedule of die beplanning van winkel opstel - om te illustreer hoe hierdie gereedskap nie net die bedryf doeltreffendheid te verbeter nie, maar ook verbeter die kliënt ervaring.
Die verskuiwing na slim verskaffingsketens
Met behulp van slim agente - aanpasbare AI-programme wat in staat is om verskeie take oor verskillende vlakke van abstraksie te bestuur - stel Kalisetty 'n model voor waarin verskaffingskettingoperasies self-korreer, lewerings herroeteer en selfs pryse aanpas op grond van markvraag.
Die raamwerk vertrou nie uitsluitlik op voorspellende intelligensie nie. Dit sluit simulasie omgewings in wat AI-aanbevelings onder verskillende omstandighede toets, wat die betroubaarheid voor die invoering verhoog. "Dit gaan nie net oor data nie. Dit gaan oor hoe data in werklike tyd toets, interpreteer en geaktiveer word," verduidelik Kalisetty.
Hierdie model weerspieël 'n breër tendens in die bedryf: die konvergensie van fisiese infrastruktuur met digitale intelligensie. Retailers wat toegerus is met slim magazyne, outonome afleveringstelsels en real-time verskaffingsketiekarte, kan vinniger en doeltreffender reageer op verstorings as ooit voorheen.
Etiese data gebruik en skaalbaarheid uitdagings
Terwyl die tegnologiese belofte dwingend is, is Kalisetty duidelik oor die uitdagings.Die papier erken dat die uitrusting van agentistiese AI op skaal 'n robuuste data-infrastruktuur, organisatoriese afstemming en 'n duidelike etiese raamwerk vereis.
"In die bou van slim verskaffingsketens moet maatskappye prioriteit gee aan deursigtigheid, data-regering en verantwoordelike gebruik van AI," merk die navorsing.
Ten spyte van hierdie struikelblokke bly Kalisetty optimisties. Sy werk beklemtoon modulêre aanneming, wat detailhandelaars aanmoedig om met proefprogramme te begin voordat die volledige invoering.
'N Blueprint vir Future-Proof Retail
Wat Kalisetty onderskei, is sy holistiese benadering. sy visie strek verder as logistiek en raak elke aspek van kleinhandel - van hoe maatskappye vraag voorspel en verskaffers bestuur tot hoe hulle verbeter verbruikersbetrokkenheid.
Hy beklemtoon dat tegnologie alleen nie die oplossing is nie.Dit is die integrasie van menslike insig, aanpasbare algoritmes en etiese strategie wat 'n veerkragtige stelsel skep.
Deur digitale innovasie in ooreenstemming te stel met operasionele realiteit, voorspel Srinivas Kalisetty nie net die toekoms van die kleinhandel nie – hy bou dit.
En in 'n wêreld waar verskaffingsketens toenemend getoets word deur globale krisis, omgewingsdrukke en toenemende verbruikersverwagtinge, is sodanige innovasie nie net waardevol nie - dit is noodsaaklik.
