零售商利润面临重重压力的侵蚀——零售市场面临着增长缓慢和客户需求不断增加的挑战。
零售商本质上是生产者和终端消费者之间的纽带,他们的利润空间非常狭窄,这就要求他们密切关注成本和运营效率。丹麦杂货市场正面临发展缓慢、消费者的购买习惯越来越复杂、零售市场正不断分为多个极小的细分市场的艰难局面。面对这种现状,IT 系统必须能够收集更多的零售点数据、应用预测分析并及时生成报告,从而帮助零售商快速对客户的需求做出响应。
Salling Group 是丹麦的一家大型零售商,在欧洲四个国家共拥有 1,467 家零售店,51,000 名员工,每天为 140 万名到店客户提供服务。他们必须保证备有新鲜的现货能够创造销售收入,并且还不能因库存积压而造成浪费。
IT 挑战
利用大数据——即用即付的 SAP HANA 突破了传统平台的局限性。
随着 Salling Group 在国际市场上的扩张,以及交付渠道的多样化和运营时间的增加,店面级别的日常库存管理决策越来越依赖于预测性的大数据分析。Salling Group 有 50TB 的数据库,而且还在以每月 2TB 的速度增长,公司急需进行IT改造升级。
Salling Group 决定迁移至内存计算平台 SAP HANA,并且需要 SAP 合作伙伴提供一款集成了硬件、软件和 IT 管理服务的端到端解决方案。另外,Salling Group 还希望该解决方案采用即用即付的交付模式,在保持较低成本的同时还要具备足够的 IT 灵活性,以便公司能够与季节性且多变的市场动态保持同步。
解决方案
将数据转化为见解——Salling Group 与 HPE Pointnext 合作,共同开发端到端的变革性解决方案。
为了保持精益和敏捷性,同时确保满足未来的可持续增长要求,Salling Group 引入了 HPE Pointnext 来帮助自己设计、构建和部署端到端解决方案。
Salling Group 在欧洲所有店面的销售点系统每时每刻都会产生大量交易数据,公司现在需要收集这些海量数据并快速进行分析,然后及时将信息丰富的报告提供给决策者。这种从数据中获得实时见解的能力给 Salling Group 带来了极大助力。
此外,以灵活服务的形式购买基础设施让 Salling Group 节省了更多资金,进而提高了公司寻求国际化发展和市场机遇的能力。使用 HPE GreenLake 弹性容量服务,Salling Group 仅需支付自身所使用的容量费用,而不必承担账面资本支出。当业务需求发生变化时,Salling Group 可以根据自身需求安全地增加或减少容量,从而优化了现金流并提升了 IT 敏捷性。
日常运营支持也由 HPE Pointnext 提供。
成果
充分利用竞争敏捷性和客户见解,实现迅速发展——基于准确、及时的客户信息做出库存决策,帮助增加收入的同时减少浪费。
每天早晨开门营业之前,Salling Group 的店面经理都可以详细而准确地了解前一天的客户采购情况。他们不需要根据数据分析结果去猜测,就可以查看全面的个性化报告,并据此制定合适的库存储备决策,从而提高客户满意度、增加收入,减少食物腐败与浪费。这一优势使得 Salling Group 能够保持快速发展,并减轻了利润空间狭窄所带来的压力。
从个别商店该备存多少升牛奶这种微小的细节,到国际扩张方面的战略性难题,Salling Group 借助 HPE 解决方案进行了 IT 变革,将之前已成为业务瓶颈的 IT 转化成了一股具有极高敏捷性的强大推动力。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI和微软宣布签署一项非约束性谅解备忘录,修订双方合作关系。随着两家公司在AI市场竞争客户并寻求新的基础设施合作伙伴,其关系日趋复杂。该协议涉及OpenAI从非营利组织向营利实体的重组计划,需要微软这一最大投资者的批准。双方表示将积极制定最终合同条款,共同致力于为所有人提供最佳AI工具。
中山大学团队针对OpenAI O1等长思考推理模型存在的"长度不和谐"问题,提出了O1-Pruner优化方法。该方法通过长度-和谐奖励机制和强化学习训练,成功将模型推理长度缩短30-40%,同时保持甚至提升准确率,显著降低了推理时间和计算成本,为高效AI推理提供了新的解决方案。
中国科技企业发布了名为R1的人形机器人,直接对标特斯拉的Optimus机器人产品。这款新型机器人代表了中国在人工智能和机器人技术领域的最新突破,展现出与国际巨头竞争的实力。R1机器人的推出标志着全球人形机器人市场竞争进一步加剧。
上海AI实验室研究团队深入调查了12种先进视觉语言模型在自动驾驶场景中的真实表现,发现这些AI系统经常在缺乏真实视觉理解的情况下生成看似合理的驾驶解释。通过DriveBench测试平台的全面评估,研究揭示了现有评估方法的重大缺陷,并为开发更可靠的AI驾驶系统提供了重要指导。