杭州2019年7月2日 /美通社/ -- 從供應鏈的可持續(xù)性到人力成本，從技術的非效果性革新到市場的復雜多變，當今時裝產業(yè)面臨著諸多問題，亟需解決。“AI+”的到來，催化了覽眾數據供應鏈智能決策引擎 -- Operation Zero的誕生，在這場數字革命中，越早接觸供應鏈智能決策的企業(yè)，就能越早掌握先進的商品運營管理方式，成為行業(yè)先行者。

覽眾數據供應鏈智能決策服務

風雨交加中的的服裝企業(yè)

上世紀八九十年代的中國，是個“批量”下海的年代，李寧、匹克、太平鳥等很多現在熟知的服裝品牌就初創(chuàng)于這個經商時代。當時國內企業(yè)大多沿襲商場代銷，市場批發(fā)模式，代理制模式也開始露頭。

2000年前后，是中國服飾連鎖業(yè)的分水嶺。批發(fā)時代，以量取勝，產量約等于銷量；千禧年后，消費者可選擇的渠道劇增，對品牌和產品的忠誠度大幅下降，消費需求變得難以捉摸，服裝市場也逐漸由賣方市場向買方市場轉變。供需矛盾的轉換導致爆款不夠賣、滯款賣不動的問題越來越明顯，企業(yè)利潤趨薄、風險增大。單純規(guī)模擴張的時代已經結束，以質取勝的競爭開始。

隨之而來，如何解決企業(yè)產品結構、組織結構、人力資源結構、供應鏈整合和經營理念調整等，也都變成了不能行差踏錯的問題。墨守成規(guī)只會前途渺茫，那么時尚企業(yè)尋求生存的變革之路又在何方？

大數據+AI：“Operation Zero”上位

面對零售市場疲軟的大經濟環(huán)境，如何實時甄別產品在市場上是“真實”受到歡迎，還是靠“堆貨”造成的虛假繁榮？如何相對準確地預測，將100%的期貨轉化為部分期貨和部分現貨？企業(yè)管理者需要用怎樣的算法和技術才能真正破解難題，在當下的時尚企業(yè)尤為重要。

不管是云ERP、軟件平臺，還是面向場景的SaaS應用，都屬于企業(yè)管理軟件云化的范疇；但這些并不足夠，尤其在AI技術應用加速落地的今天，企業(yè)客戶也希望管理軟件更加“聰明”。

什么才算稱之為“聰明”的軟件？在傳統(tǒng)的ERP或者BI中，業(yè)務邏輯是需要經驗豐富的企業(yè)員工根據市場的現狀來設定的，并且隨著市場的變化，用戶需要不斷地修改這些大量的規(guī)則。時尚服裝行業(yè)的商品運營，是一種典型的PDCA循環(huán)（計劃、執(zhí)行、檢查、處理），在循環(huán)中找到每一步行動的依據并沉淀智慧尤為重要。這也是國內第一個數據驅動供應鏈智能決策引擎（Operation Zero）研發(fā)者 -- 覽眾數據在做的事。

它使用大數據、機器學習和運籌學技術，對整個供應鏈進行數據采集、探索關聯、智能建模、智能決策和決策反饋，預測未來商業(yè)周期，最終幫助企業(yè)快速提升供應鏈管理水平，突破當前業(yè)務模式下的盈利天花板。Operation Zero，將成為企業(yè)新的“大腦”。未來，最了解一個企業(yè)經營狀況的可能不是CEO或者CFO，而是這個看似“冷血”的智能決策系統(tǒng)。

這套算法還具備一套完善的學習模型，能夠實時監(jiān)控決策結果的好壞，反饋學習升級，不斷提高決策的精準性。企業(yè)的運營決策不再是以經驗為主的“拍腦袋”，而是以數據驅動、算法加持的人工智能決策。

時尚革新，未來可期

縱觀國內整個時尚行業(yè)，普遍存在“信息技術應用簡單”、“數據孤島”等現象。時尚企業(yè)迫切需要利用大數據技術優(yōu)化產業(yè)鏈，在這場數字化革命中，誰先把握先機，誰就能獲得利潤的新增長點。

而覽眾數據供應鏈智能決策引擎的研發(fā)無疑為企業(yè)商品運營打造了一個“商品盈利大腦”。這個“大腦”利用數字化工具和數字程序幫助企業(yè)，感知消費習慣，預測消費趨勢，生成精準供應策略，引導敏捷制造，是協(xié)同需求與供應的真正智慧零售。較之傳統(tǒng)的管理模式，愈顯科學、量化和動態(tài)。

這是個令服裝行業(yè)分外糾結的年代，陣痛大于歡樂，但希望卻大于隱憂。從傳統(tǒng)時尚到打造數據驅動供應鏈智能決策，服裝產業(yè)的未來需要在不確定的態(tài)勢中穩(wěn)住身心，以開放的心態(tài)擁抱大時尚未知求變的新浪潮。