零售業的供應鏈最佳化
零售速度隨著客戶需求的發展不斷加速。 74% 的消費者表示，在收到當日交貨後更有可能再次向一家公司購買，這個比例令人吃驚。 在商店中，如果產品不在貨架上，客戶可以使用行動電話向另一家零售商訂購。
供應鏈最佳化是零售商為了満足和超越客戶期待而必須採取的動作。 在最佳化時，您可以發現採購、物流和交貨之間存在的營運瓶頸。
供應鏈最佳化的業務成果
供應鏈最佳化應在建立現代化資料環境時決定，因為要從各個孤立來源收集資訊、建立單一的事實來源，並橋接系統之間的差距，才能提供完整輪廓。 您可以在下列活動中使用這項發現：
改善需求預測：即時分析可讓零售商最佳化人力和物流，並有效預測需求。
推動營運變更並提升效率：統一的企業觀點可讓您最佳化現有的流程。 您可以透過資料、分析和 AI，將操作資料轉換成可執行的見解。
降低成本和改善客戶體驗：使用分析工具分析供應鏈資料，可協助您將正確的產品送到客戶手上。 在客戶需要時提供適合的產品，可減少不必要的庫存。
提高貨物和運送的安全和保全性：現代化資料環境可將物流最佳化。 追蹤整個供應鏈的資產，以降低損失。
首要供應鏈最佳化挑戰
零售組織會有中斷的商業程序和資料定址接收器。 這種情況會讓您難以快速、安心和準確地做出決策。 供應鏈最佳化主要有三個挑戰：
- 零售商缺乏可改善庫存管理和節省成本的基礎結構。
- 零售商對重要資料和少數數位意見反應的見識有限，導致缺乏靈活性和因應能力。
- 零售商缺乏在其供應鏈體驗中探索及識別模式的能力。
這些挑戰相當重要。 只要使用正確的技術解決方案，就可以克服這些挑戰。
Microsoft 如何協助最佳化供應鏈
Microsoft Azure 可提供一流的分析工具和 IoT 服務。 這些供應項目可讓您建立單一資料來源，並藉由連接資料定址接收器來提高供應鏈可見度。
我們的方法是以統一的零售資料觀點分層提供即時 IoT 深入解析。
收集和擷取資料：使用 IoT 中樞和 Azure 事件中樞，從下列來源收集和擷取資料：
- 銷售點交易
- 線上和行動裝置購買
- 社交媒體
- 裝置和 IoT 感應器
- 供應鏈或倉儲作業
不需使用資料定址接收器：使用 Azure Data Lake Storage 和 Azure Cosmos DB 來儲存資料。 這種方法會移除資料定址接收器，確保資料的安全性和可用性。 這種方法也可提供擴充性。
執行複雜的資料分析：使用 Azure Synapse Analytics 來整合系統上的分析。 對操作和交易中心資料執行複雜查詢。
視覺化分析輸出：整合 Power BI 以增加操作效率、降低成本並最佳化效能。 您可以將分析輸出視覺化，例如下列資訊：
- 合約週期最佳化
- 可承諾量
- 價格彈性分析
- 路由規劃和排程
- 需求預測
供應鏈最佳化成功案例
了解 Anheuser-Busch InBev 如何使用 Microsoft Azure 啟動商務解決方案。
後續步驟
若要深入了解零售客戶的另一項策略性推動因素，請參閱 建立管理最佳化。
下列文章可在您的雲端採用旅程中提供引導，協助您順利完成零售業的雲端採用案例。