Afresh的AI平台如何扮演超市「店長」角色做庫存與訂購推算？

Question

Accepted Answer

AI平台模擬超市店長角色，精準調控生鮮庫存

Afresh開發的AI平台，旨在模擬一位經驗豐富的超市店長，透過深度數據分析來優化生鮮商品的庫存管理與訂購決策。該平台的核心功能在於整合零售商過去長達六年的生鮮銷售數據，並將這些數據與產品本身的特性，如效期、保存條件、運輸時間等資訊相結合。更重要的是，平台還會納入當地消費者的購買習慣、偏好價格區間，以及不同品種生鮮產品的變質速度等關鍵變數。透過對這些多面向數據的交叉比對與運算，AI能夠自動推算出門市最為精確的商品訂購量、庫存管理量、營運規劃及預期銷售量，從而大幅提升供應鏈的效率。

數據整合與交叉分析，提升進貨決策精準度

相較於傳統的店長決策模式，Afresh的AI平台具備更強大的數據處理與分析能力。在進貨前，平台會將所有相關數據整合至後台系統，讓零售商得以進行詳盡的交叉比對。例如，在決定酪梨的進貨數量時，平台不僅會考量門市消費者的購買時機與價格接受度，還會精確分析不同品種酪梨的變質時程，進而提出最適合的儲存貨量建議。這種細緻入微的數據分析，是傳統人力難以企及的，有效避免了因資訊不對稱或判斷失誤所導致的商品損耗，為零售商的庫存管理注入了科學化的動力。

顯著的營運成效，減少食物浪費並提升獲利

Afresh的AI平台已為眾多合作零售商帶來了實質的效益。根據估計，導入該平台後，商家平均能減少四分之一的食物浪費，這對於利潤微薄的生鮮零售業而言，是一項極為可觀的節約。部分合作門市的生鮮產品利潤更是出現了高達40%的成長，整體營收也隨之提升了2%至4%。這些數據不僅證明了AI在生鮮庫存管理上的巨大潛力，也顯示了科技如何能有效解決食品零售業長期面臨的食物浪費問題，並為業者開創新的獲利空間。

AI賦能食品產業，從零售端革新供應鏈管理

Afresh的創新模式，是近年來AI技術在食品產業多面向應用的一個縮影。除了Afresh專注於零售端的供應鏈優化，也有其他新創公司從不同環節切入，例如Shelf Engine專注於易腐商品的上下架時間預測，Silo則建立B2B供應鏈管理平台，串聯農民、盤商與物流業者。這些企業共同的目標，都是利用科技手段解決食品供應鏈中的痛點。Afresh透過其AI「店長」角色，成功地從最需要效率的生鮮產品出發，不僅為零售商帶來了顯著的經濟效益，也為實現更永續的糧食系統貢獻了一份力量。

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