شراكة استراتيجية مع علامة تجارية عالمية معترف بها في مجال الملابس، تدير أكثر من 2000 موقع بيع بالتجزئة في جميع أنحاء العالم وتخدم العملاء من خلال قنوات البيع بالتجزئة والبيع بالجملة والبيع المباشر للمستهلكين.

من خلال الجمع بين التعلم الآلي المتقدم، وسير العمل الذي يركز على المخطط، وأنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية القادرة على المراقبة والاستدلال والتوصية بالإجراءات، تهدف المبادرة إلى إنشاء أساس قابل للتطوير لمستقبل التخطيط الذي يتم تشغيله بواسطة الذكاء الاصطناعي.

مع تزايد ديناميكية طلب المستهلكين عبر مختلف القنوات والمناطق وفئات المنتجات، يواجه تجار التجزئة ضغوطًا متزايدة لتوقع تحولات الطلب، وتحسين إدارة المخزون، والاستجابة السريعة لتغيرات السوق. تتمتع شركة Fusemachines بخبرة واسعة في مجال التنبؤ بالطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يساعد الشركات على الاستفادة من التعلم الآلي والتنبؤ الاحتمالي والذكاء الاصطناعي التشغيلي لتحسين دقة التخطيط وأداء الأعمال على نطاق واسع. تدمج حلول التنبؤ التي تقدمها الشركة بيانات المبيعات التاريخية، والموسمية، وخصائص المنتجات، وإشارات السوق، والعوامل الخارجية لتوليد تنبؤات واعية بالمخاطر مصممة للتكيف باستمرار مع تغير الظروف.

ستتعاون شركة Fusemachines بشكل وثيق مع فريق علوم البيانات لدى العميل بهدف تحويل تخطيط الطلب إلى قدرة تشغيلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال توسيع نطاق تغطية التوقعات، وتحسين دقة التنبؤ، ودمج الذكاء الاصطناعي مباشرةً في عمليات التخطيط. ويهدف هذا التعاون إلى تقديم توقعات طلب واعية بالمخاطر مع مقاييس مدمجة لعدم اليقين، وتغطية أوسع للتوقعات عبر المنتجات والقنوات، وأدوات دعم القرار التي تركز على المخططين، والمراقبة المستمرة لضمان أداء موثوق على مستوى المؤسسة. إضافةً إلى ذلك، تهدف هذه المبادرة إلى إرساء الأساس لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيلة القادرة على تحديد حالات الشذوذ في التوقعات بشكل استباقي، ومراقبة إشارات الطلب، والكشف عن مخاطر وفرص التخطيط، والتوصية بإجراءات المخزون والتخصيص، وأتمتة عمليات التخطيط الروتينية مع الحفاظ على سيطرة المخططين البشريين على القرارات التجارية الحاسمة.

بفضل توقعات الطلب الأكثر دقة وقابلية للتوسع، يتمثل الهدف في أن تكون الشركة في وضع أفضل لتحسين المخزون عبر كتالوجها العالمي، وتقليل المخزون الزائد والتخفيضات، وتحسين توافر المنتجات، واتخاذ قرارات أكثر استنارة بشأن تخصيص رأس المال في وقت مبكر من دورة التخطيط.