Hàn QuốcBán lẻ và thương mại điện tử2019 – đang tiếp diễnE-mart
SAIcast: dự báo nhu cầu bằng AI và đặt hàng tự động
Trong đợt thí điểm, AI của E-mart dự báo tốt hơn phương pháp đặt hàng thủ công ở 92 trên 98 nhóm sản phẩm, và 2 cửa hàng chuyển sang đặt hàng hoàn toàn tự động.
Vấn đề
E-mart vận hành khoảng 140 đại siêu thị, mỗi nơi bán hơn 70.000 mặt hàng trong hơn 340 ngày mỗi năm. Nhân viên dự báo doanh số trước 1 tuần bằng tay, dẫn đến lãng phí, mất doanh thu do hết hàng và tồn kho dư, nhất là với hàng khuyến mãi có nhu cầu biến động theo các đợt giảm giá giới hạn thời gian.
Cách tiếp cận
Công ty CNTT thành viên của tập đoàn là Shinsegae I&C xây dựng SAIcast, một hệ thống dự báo trên đám mây AWS, được huấn luyện bằng dữ liệu bán hàng trong 2 năm với khoảng 40 biến số. Trong đợt thí điểm tháng 10/2019 tại 2 cửa hàng với 10.000 sản phẩm, hệ thống dự báo tốt hơn phương pháp thủ công ở 92 trên 98 nhóm sản phẩm, và sau 1 tháng rà soát, các cửa hàng này chuyển sang đặt hàng tự động không cần con người can thiệp. Phiên bản thứ hai dành cho hàng khuyến mãi được thử nghiệm tại khoảng 140 cửa hàng với khoảng 50.000 mặt hàng vào tháng 4/2020; kết quả dự báo được đưa vào hệ thống đặt hàng, hệ thống này đặt hàng cho từng cửa hàng và kho.
Số liệu chính
Bài học
E-mart so sánh AI với dự báo thủ công theo từng nhóm hàng trước khi tự động hóa việc đặt hàng, và dùng một mô hình riêng cho hàng khuyến mãi. Công ty chưa công bố mức tiết kiệm về hao hụt hay tồn kho.
Phân loại
- Quy mô
- Doanh nghiệp lớn
- Chức năng kinh doanh
- Logistics và chuỗi cung ứng
- Loại hình đổi mới
- Đổi mới quy trình
- Công nghệ AI
- Phân tích dự báo và học máy
- Hình thức triển khai
- Đồng phát triển với đối tác
- Căn cứ
- Công bố của doanh nghiệp
Nguồn
Tóm tắt nguồn
Byline Network mô tả cách Shinsegae I&C xây dựng và thử nghiệm SAIcast, dựa trên bài trình bày của Shinsegae I&C và AWS. Bài nêu đợt thí điểm tháng 10/2019 tại 2 cửa hàng (10.000 sản phẩm, AI tốt hơn ở 92 trên 98 nhóm, sai số thấp hơn 18%), việc các cửa hàng này chuyển sang đặt hàng tự động và đợt thử nghiệm tháng 4/2020 với mô hình cho hàng khuyến mãi tại khoảng 140 cửa hàng và 50.000 mặt hàng, trong đó AI chính xác hơn theo tỷ lệ 82:18. Bài cũng ghi nhận những hoài nghi trong ngành về tính khả thi và hiệu quả chi phí.
Money Today mô tả SAIcast là nền tảng đám mây dự đoán doanh số hằng ngày của từng sản phẩm từ hàng trăm biến số như thời tiết, giá, khuyến mãi và mùa vụ. Kết quả dự báo được chuyển cho hệ thống đặt hàng, hệ thống này đặt số lượng cần thiết cho từng cửa hàng và kho. Bài cho biết hệ thống giảm lãng phí, thất thoát doanh thu do hết hàng và tồn kho dư, nhưng không nêu số liệu.
Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.