Одним из основных способов использования ИИ для оптимизации цепочек поставок модной одежды является использование предиктивной аналитики. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о структуре потребительского спроса, производственных мощностях и других факторах для прогнозирования будущего спроса и оптимизации уровня запасов. Например, система на базе ИИ может анализировать данные о потребительском спросе на определенные модные товары и выявлять тенденции, которые могут быть использованы для принятия решений о производстве и запасах.
Помимо прогнозирования спроса, ИИ также используется для оптимизации других аспектов цепочки поставок модной одежды, таких как время выполнения заказа и логистика. Например, система на базе ИИ может анализировать данные о сроках производства и доставки, чтобы выявить узкие места в цепочке поставок и рекомендовать способы сокращения сроков. Аналогичным образом, ИИ может использоваться для оптимизации логистики и транспортных маршрутов с целью снижения затрат и повышения эффективности.