＃通过AI：2018 Perspective优化租金跑道的履行中心
2018年，Rent The Runway（RTR）通过提供基于订阅的租赁设计师服装和配饰的订阅模型来彻底改变时装业的最前沿。随着公司扩大客户群和库存的扩大，其履行中心的效率变得越来越关键。将人工智能（AI）整合到RTR的履行操作中可能会大大提高各个方面，从需求预测到订单履行。
2018年租金状态
在2018年，RTR的履行中心主要是手动的，严重依靠人工来进行分类，包装和运输等任务。随着公司的发展，这种方法在一定程度上有效，在可伸缩性和效率方面面临着挑战。显而易见的是，需要更敏捷和反应的系统，尤其是在高峰季节和促销期间。
##人工智能在履行中心中的作用
人工智能涵盖了一系列技术，这些技术使机器能够执行通常需要人类智能的任务。在履行中心的背景下，可以在几个关键领域利用AI：
###需求预测
准确的需求预测对于维持最佳库存水平和确保及时订单实现至关重要。 AI算法可以分析历史销售数据，市场趋势和外部因素，以高准确性预测未来需求。例如，沃尔玛已利用AI驱动的需求预测将库存减少30％，以确保客户在商店中找到所需的产品。 （execkart.com）
###库存管理
AI驱动的系统可以监视实时库存水平，并预测需要何时何地补货。这种动态方法有助于减少浪费，最小化库存和优化存储成本。像亚马逊这样的公司已经实施了AI驱动的库存管理，以提高运营效率和客户满意度。 （__1）
###订单履行优化
AI可以通过优化选择路线，自动包装和管理运输物流来简化订单履行过程。机器人系统（例如由Locus Robotics开发的系统）使用AI来浏览仓库，检索物品并对其进行分类以包装，并与人类工人一起工作以提高生产力。 （solink.com）
2018年RTR的AI集成的潜在影响
2018年将AI集成到RTR的履行中心可能会带来一些好处：
###提高运营效率
AI驱动的自动化将减少体力劳动，最小化人体错误和加速订单处理时间。这种效率对于维持客户满意度至关重要，尤其是在高需求期间。
###改善客户体验
通过AI优化库存和订单履行，RTR可以确保更高的产品可用性，更快的运输时间以及更准确的交付，从而提高了客户忠诚度和积极的评价。
###可伸缩性和灵活性
AI系统可以适应不断变化的需求模式和运营挑战，从而为RTR提供了随着业务增长而无缝扩展操作的灵活性。
##挑战和考虑因素
尽管AI集成的好处是很大的，但RTR将在2018年面临一些挑战：
###数据质量和可用性
有效的AI模型需要高质量的全面数据。 RTR将需要投资数据收集和管理系统，以确保AI驱动的见解的准确性和可靠性。
###技术基础设施
实施AI解决方案需要强大的技术基础架构，包括硬件，软件和网络功能，这可能是当时RTR的重大投资。
###更改管理
过渡到AI驱动的操作将需要培训人员，重新定义工作流以及管理对变革的阻力，所有这些都是数字转型计划中的常见挑战。
＃＃ 结论
在2018年，将人工智能纳入租金中的跑道履行中心可能会解决运营挑战，并将公司定位为持续增长和客户满意度。通过利用AI进行需求预测，库存管理和订单履行优化，RTR可以提高效率，可扩展性和对市场需求的响应能力。尽管旅程将涉及克服重大挑战，但潜在的奖励强调了现代供应链运营中AI的变革力量。
##亚马逊在物流中的AI集成提高了交付效率：
