人工智能驱动的需求预测能否解决时尚界的库存危机？
2024-11-04 05:50:00
英文原文
作者：Jessica Binns
时尚界存在库存管理问题，而且近年来愈演愈烈。事实证明，解决这些挑战是难以捉摸的，导致该行业每年有数十亿美元的未售出库存，并助长了一个过度运行的系统，而导致利润率下降的降价已成为常态。
这主要是由于消费者要求更快、趋势驱动的周期，从而缩短交货时间并增加品牌准确预测需求的需要。从供应链延误到消费者行为不可预测的变化（这些事件源于大流行等事件），全球性中断也加剧了预测挑战。传统的需求模式不再可靠，因为意外封锁、消费者支出波动和气候危机等外部因素进一步增加了不可预测性。季节性波动也有所增加，更多的极端天气事件影响着从材料采购到运输时间表的各个方面，使得保持准确的预测变得更加困难。
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摘要
时尚行业面临着重大的库存管理问题，这些问题因更快的趋势周期、供应链延迟和大流行导致的消费者行为转变等全球中断、不可靠的传统需求模式以及气候变化影响造成的季节性波动加剧而加剧。准确预测变得越来越具有挑战性，导致每年有数十亿美元的未售出库存。