A soha nem látott megszakítások és a digitális gyorsulás korában egy technológus átalakítja az áruk mozgásának, a vállalkozások működésének és a fogyasztók bevonásának jövőjét – Srinivas Kalisetty. Az integráció és az AI vezetőjeként a Kalisetty a kiskereskedelmi innováció élvonalában áll, és kitalálja, hogy a következő generációs mesterséges intelligencia hogyan alakíthatja át az ellátási láncot egy reaktív rendszerből a hatékonyság és a betekintés proaktív motorjává.
A közelmúltban közzétett kutatás szerint »Agens AI és prediktív elemzés: forradalmasítja a kiskereskedelmi ellátási lánc menedzsmentet a következő generációs ellenálló képesség és hatékonyság érdekébenAz American Data Science Journal for Advanced Computations azt vizsgálja, hogy az intelligens rendszerek, a valós idejű elemzések és az ügynöki számítástechnika hogyan támogathatják az alkalmazkodó ellátási láncokat, amelyek képesek ellenállni a mai ingadozó piacoknak.
Az intelligencia építése a kiskereskedelem gerincébe
A hagyományos kiskereskedelmi ellátási lánc – amely régóta függ a statikus készletmodellektől és a sziloid műveletektől – egyre nagyobb nyomással szembesül.
Kalisetty kutatása az ügynöki mesterséges intelligenciát vezeti be, mint meghatározó technológiát ebben az átalakulásban.A hagyományos automatizálási rendszerekkel ellentétben az ügynöki mesterséges intelligencia magában foglalja az autonóm döntéshozatali képességeket, amelyek lehetővé teszik a rendszerek számára, hogy stratégiai intézkedéseket hajtsanak végre a fizikai világban.
Alapvetően az ügynöki mesterséges intelligencia egyesíti a legjobb prediktív elemzéseket és az autonóm rendszereket, hogy olyan ellátási láncokat hozzon létre, amelyek nemcsak reaktívak, hanem előrejelzőek. „A kiskereskedelem már nem csak a termékek mozgásáról szól” – jegyzi meg Kalisetty. „Ez az igények előrejelzéséről szól, a fogyasztói viselkedéshez való igazodásról valós időben, és mindezt minimális hulladékkal és maximális agilitással.”
Előrejelző elemzés: a kiskereskedelmi kristálylabda
A Kalisetty keretrendszer egyik sarokköve a prediktív elemzés szerepe az ellátási lánc előrejelzésében. Történelmileg a készletek és a kereslet előrejelzései lineáris modellekre támaszkodtak, amelyek nem képesek felfogni a modern fogyasztói magatartás összetettségét.
Azáltal, hogy ezeket a modelleket a kiskereskedelmi döntéshozatalba integrálják, a vállalkozások sokkal nagyobb pontossággal megjósolhatják a termékkeresletet, csökkenthetik a többlet- és alulkészlet-forgatókönyveket, és végső soron csökkenthetik a logisztikai költségeket. „A becslésről a irányított stratégiára költöztünk” – mondja Kalisetty. „A prediktív elemzés döntéshozatali eszközzé teszi az adatokat.”
Kutatása során kiemeli a valós felhasználási eseteket – például a szállítási ütemtervek optimalizálását vagy a bolt elrendezésének megtervezését –, hogy bemutassa, hogy ezek az eszközök nemcsak javítják a működési hatékonyságot, hanem javítják az ügyfélélményt is.
Átmenet az intelligens ellátási láncok felé
Az intelligens ügynökök – adaptív AI programok, amelyek képesek kezelni több feladatot a különböző szintű elvontság – Kalisetty egy olyan modellt javasol, amelyben az ellátási lánc műveletei önkorrigálhatják magukat, átirányíthatják a szállításokat, és még a piaci kereslet alapján is beállíthatják az árakat.
A keret nem kizárólag a prediktív intelligenciára támaszkodik, hanem olyan szimulációs környezeteket is tartalmaz, amelyek különböző körülmények között tesztelik az AI ajánlásokat, növelve a megbízhatóságot a telepítés előtt. „Nem csak az adatokról van szó, hanem arról is, hogy az adatokat hogyan teszteljük, értelmezzük és aktiváljuk valós időben” – magyarázza Kalisetty.
Ez a modell tükrözi az iparág szélesebb körű tendenciáját: a fizikai infrastruktúra és a digitális intelligencia konvergenciáját.Az intelligens raktárakkal, az autonóm szállítási rendszerekkel és a valós idejű ellátási lánc-térképezéssel felszerelt kiskereskedők gyorsabban és hatékonyabban reagálhatnak a zavarokra, mint valaha.
Az etikus adatfelhasználás és a skálázhatóság kihívásai
Míg a technológiai ígéret meggyőző, Kalisetty világos szemmel tartja a kihívásokat.A tanulmány elismeri, hogy az ügynöki AI nagyszabású telepítése robusztus adatinfrastruktúrát, szervezeti összehangolást és egyértelmű etikai keretet igényel.
"Az intelligens ellátási láncok kiépítésében a vállalatoknak prioritást kell adniuk az átláthatóságnak, az adatkezelésnek és a felelős mesterséges intelligencia használatának" - jegyzi meg a kutatás.
Ezen akadályok ellenére Kalisetty továbbra is optimista. munkája hangsúlyozza a moduláris elfogadást, és arra ösztönzi a kiskereskedőket, hogy a teljes körű telepítés előtt kezdjenek kísérleti programokkal.
Kezdőlap » Future-Proof Kiskereskedelem
Az ő elképzelése a logisztikán túl is kiterjed, és a kiskereskedelem minden aspektusát érinti – attól a módtól, ahogyan a vállalatok előre jelzik a keresletet és kezelik a beszállítókat, egészen a fogyasztói elkötelezettség növeléséig.
Hangsúlyozza, hogy a technológia önmagában nem a megoldás.Az emberi betekintés, az alkalmazkodó algoritmusok és az etikai stratégia integrációja hoz létre egy ellenálló rendszert.Mivel a kiskereskedők a bizonytalanság által meghatározott tájat navigálják, Kalisetty kutatása nemcsak útitervet – hanem irányt.
A digitális innováció és a működési valóság összehangolásával Srinivas Kalisetty nem csupán a kiskereskedelem jövőjét látja előre, hanem építi is azt.
És egy olyan világban, ahol az ellátási láncokat egyre inkább tesztelik a globális válságok, a környezeti nyomás és a fogyasztói elvárások növekedése, az ilyen innováció nemcsak értékes – elengedhetetlen.
