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分布式分析型数据库 ArgoDB
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智慧零售
智能决策大脑助力企业实现全局和敏捷决策，推动零售全价值链数智化升级
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新零售时代，连锁零售企业经营决策面临诸多挑战
新的市场环境下，不确定性和波动性增加，消费场景日益多元和分散，消费者无接触购物习惯逐渐形成，线上线下全渠道营销成为大势所趋，要求供应链管理更加灵活和精益化
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需求预测难
市场波动性大，销量难以预测，给供应链带来巨大压力
门店补货难
门店补货依赖经验，指标难以量化，效率低，效果不稳定
促销优化难
在促销活动定价、选品等环节，无法考虑所有因素，促销效果难提升
门店选址难
选址主要依靠人工决策，缺乏科学依据，选址效率低，门店收益难评估
库存管理难
零售SKU复杂，库存管理难度大，库存积压和库存不足并存，周转效率有待提升
协同效率低
线上、线下多渠道零售数据分散，无法统一管理和计划，协同效率低
解决方案亮点
智能算法结合复杂业务场景，端到端全局运营优化
场景化定制
通过科学的划分方法，对需求和供应场景动态细分，不同场景可制定不同预测、库存、生产策略，让计划和管理都更加精细。
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全局优化
通过AI算法建模，提升预测准确度，优化库存，高效履约；在不断提升服务水平的前提下，降低全局成本。
仿真模拟
针对不确定性问题，对可能发生的业务风险进行大量模拟，做好场景管理和决策预案，提高决策科学性
敏捷响应
应用AI技术，分析当前变化对需求端及供应端产生的影响，进一步提高企业的响应能力，确保整个供应链能够快速敏捷地应对新变化。
波罗密连锁零售行业智能决策解决方案
零售供应链端到端优化决策平台，全业务链协同响应和计划，多维度提升运营效率及效益
需求计划更精准
智能算法助力提升大仓/门店/前置仓的销量预测准确度，通过灵活协同机制实现部门数据透传，提升销售、市场、产品、财务、供应链协调性。
