有IoT与人工智能的技术支持，云计算与双平台为业务创新提供技术支撑，运用数字技术深挖数据潜能，实现更智能高效的客户服务、全链路可视化、一站式协同优化，让企业供应链更高效快速和准确。
方案架构
智能供应链解决方案
智能供应链解决方案可以解决销售预测不准确、订单处理效率低、排产准确率低待细化、布局与物流成本高效率低等情况。
核心技术赋能
IoT：优化了数据收集，并让人机互动更丰富
数字技术：企业核心资源，需要更快速迭代发展
云计算：让企业管理和计算实现质的飞跃
智能算法：让商业智能成为可能
数据中台+业务中台：赋予用户更高的灵活性，让新技术更易应用与升级
方案优势
更敏捷的需求洞察
产销端自动对接，库存物流统筹管理；可以进行更准确的需求预测，并进行持续优化。
全链路可视化
客户深度洞察，全渠道行为可视化，提升客户体验；实时监控分析，主动预警，辅助决策，迭代优化。
智能高效的客户服务
客户响应的时效性要求更高，更智能实现需求分解，自动化生产，智能调度，商品交付等。
一站式协同优化
全量业务数据打通，集中分析处理；从销售、预测、排产、仓储、物流和布局等全局实现优化、降本增效 。
产品介绍
智能补货
建立数字技术支持下的销售预测与补货模型，从数据开始实现数据与业务的双驱动，解决库存积压、库存周转周期长、人工效率低等问题。
产销协同
对订单进行全局化分解，打破固化思维，进行智能模型全局计算，将方案单一性转变为多方案，将人工经验向模型计算转变。
智能物流
将物流计划自动化，物流时效性提升，整体的物流成本下降，物流的满载率提升。平台将通过数字技术智能处理算法，为客户自动推出不同的运输方案。
铺货地图
将掌握不同地区铺货及渗透分布，对指定区域、潜力市场铺货渠道门店进行标记推荐，对自定义区域进行深度分析了解。
营销
将尝试使用向量化匹配的方式，分别对用户及商品进行向量化表征，而后统一计算用户-商品两两相似度，最终聚合得到人群的兴趣商品。
最佳实践
中国某商贸流通集团
中国某商贸流通集团，知名消费行业领军企业，零售超市销量预测和库存管理的精确度极大影响企业的库存成本，进而影响企业效益，而门店缺货又将影响门店用户体验。之后通过阿里云机器学习及运筹优化技术，为客户准确预测海量SKU未来销量，向客户提供智能化的补货决策建议，该方案有效的降低了企业库存周转天数。
某国电信和零售综合集团
集团线上线下有多个业务部门，但数据始终没有打通融合，数据孤岛现象严重，零售公司销量预测和库存管理的精确度也将极大影响企业的库存成本，进而影响其效益。之后阿里云提供数据融合引擎、智能库存等方案及产品，在数据侧帮助客户完成数据链路的打通及融合挖掘，应用侧解决客户最突出的库存问题，为其降本增效。
