Carrefour Becomes the First French Retailer to Use Artificial Intelligence to Optimise Its Supply Chain

initial pilot in stores and wholesalers demonstrates productivity gains from AI-enabled routing and demand sensing. this challenge requires precise processing improvements, reducing manual steps and speeding fulfillment across multiple brands. collaboration with partners validates rozwiązania and sustains momentum.

Early metrics show amounts of stock accuracy rising, with processing times slashed by up to 18% in initial wave. stores managers report easier planning and smoother replenishment across networks, with collaboration z brands delivering aligned flows. this momentum hints at possible gains beyond pilot scope.

As leader in this space, teams shift from ad hoc fixes toward a sustained focus on data collection to collect signals across lanes. tested models tackle replenishment, routing, and processing of returns, driving resilience amid demand shifts. results show łatwy adoption for certain stores and wholesalers, reinforcing confidence that this path is possible. This leads decisions toward tighter inventory control.

Key changes include elevating collaboration with wholesalers, accelerating data exchange, and applying rozwiązania that scale across multiple brands. pilot modules automate processing of orders, letting stores meet demand spikes with higher productivity while minimizing lost stock. this path keeps momentum and invites further changes.

Incorporating источник data from brands, stores, and wholesalers strengthens cross-channel visibility. focus feeds predictive models that anticipate changes in demand, helping teams avoid stockouts and overstock while maintaining service levels.

Recommendation: initialize staged rollout with wholesalers and brands; test modules in handful of stores to confirm rozwiązania offer łatwy adoption; collect performance metrics, track amounts of improvement, and prove possible before wider push; preserve focus on reducing lost stock; deepen collaboration to produce value.

AI-Driven Retail Operations: Carrefour’s Supply-Chain AI Deployment and Walmart’s AI-Powered Procurement

Adopt centralized, data-driven AI cockpit aligning incentives across stores, warehouses, and suppliers to minimize late deliveries and stockouts, leveraging real-time signals from data streams.

• World-scale technology stack connects warehouses, stores, and supplier networks to shorten fulfillment cycles.
• Forecasting and stock visibility: data-driven demand sensing improves forecast accuracy, reducing late replenishment and stockouts.
• Interwencje oparte na zdarzeniach: alerty w czasie rzeczywistym umożliwiają szybką korektę polityki zapasów i alokacji na różnych rynkach.
• Selekcja i współpraca: algorytmiczny wybór dostawców, zaangażowanie i warunki umów wykorzystują sygnały rynkowe oraz dane o wydajności.
• Projekt interwencyjny: Marina i Wern-Yuen koordynują działania międzyfunkcyjne, zapewniając wykorzystanie wiedzy specjalistycznej do podejmowania działań we wszystkich regionach.
• Współpraca zewnętrzna: alibaba i inni partnerzy poszerzają opcje pozyskiwania, poprawiając dywersyfikację i odporność zapasów.
• Synergia sklepów i magazynów: mikro-realizacja zamówień w sklepach wspiera łatwiejszą realizację na ostatniej mili i zmniejsza zużycie energii na transport.
• Optymalizacja na zasadzie rynkowej: zautomatyzowane algorytmy alokacji równoważą zapasy między sklepami o wysokim tempie sprzedaży a placówkami o niskim tempie, unikając braków towarów w innych lokalizacjach.
• Tożsamość analityczna: źródło retailanalysisigdcom zasila analizy międzyrynkowe w celu ciągłego doskonalenia.

Wyzwanie i ryzyko: luki w jakości danych mogą powodować utratę sygnałów; środki zaradcze obejmują zarządzanie, ścieżki audytu i częstotliwość interwencji.

Wpływ i ścieżka do skalowania: strategia oparta na danych prowadzi do przewagi konkurencyjnej poprzez zwiększenie szybkości podejmowania decyzji, umożliwiając szybszą adaptację w różnych regionach. Wykazują potencjał do zmniejszenia braków towarowych, obniżenia kosztów kapitału obrotowego i poprawy dokładności realizacji zamówień na rynkach światowych, z łatwiejszym transgranicznym pozyskiwaniem zaopatrzenia dzięki platformom takim jak Alibaba i inne.

Noty implementacyjne: rozpocząć od pilotażu w kilku regionach, rozszerzyć wdrażanie po potwierdzeniu poprawy KPI. Priorytetowo potraktować dostosowanie sklepów i magazynów, a następnie rozszerzyć na sieci dostawców, odpowiednio kierując aktualizacjami polityki i szkoleniami personelu.

Ramy pomiarowe: śledzenie zapasów, prędkości realizacji, zdarzeń i wydajności sklepu; monitorowanie leadów w celu proaktywnej interwencji i optymalizacji asortymentu we wszystkich kanałach, aby zwiększyć ogólny wpływ na sprzedaż detaliczną.

Carrefour i Walmart: AI w łańcuchu dostaw i zaopatrzeniu

Rekomendacja: Proaktywnie wdrażać oprogramowanie oparte na danych, wykorzystujące robotykę i powiązane technologie, aby ograniczyć słabo prosperujące kategorie, zredukować nadmierne zapasy i przyspieszyć cykle zaopatrzenia. Uruchomić trzymiesięczny program w regionalnych oddziałach, w tym w Chinach, z firmą Albertsons jako punktem odniesienia. Kluczowym elementem jest ramy oparte na panelu kontrolnym, które umożliwiają dostosowanie planowania produkcji do sygnałów popytu i wspierają zespoły serwisowe w sklepach i centrach dystrybucji. Takie podejście zapewnia mierzalny zwrot z inwestycji w miarę postępów we wdrażaniu i pozwala na podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w oparciu o dane.

Etapy wdrożenia obejmują: 1) wprowadzenie autonomicznych funkcji dla powtarzalnych zadań, 2) połączenie danych z systemów ERP, danych o zapasach i danych dostawców w ujednoliconej platformie, 3) walidację prognoz poprzez dane produkcyjne i sygnały popytu. Pilotażowe wdrożenia w Chinach i innych branżach wykazują dwucyfrowy spadek nadmiernych zapasów i szybsze cykle uzupełniania, nawet gdy popyt jest zmienny. Punkty odniesienia retailanalysisigdcom kierują wdrażaniem, a nadzór nad programem zapewnia sprawną wymianę wiedzy między modelami takimi jak Albertsons i Walmart. W miarę skalowania procesów regionalne zespoły mogą dodawać kolejnych dostawców i wchodzić na nowe rynki bez obniżania poziomu usług. Oparte na danych podejście pomaga identyfikować słabo działające punkty, upraszcza proces podejmowania decyzji i wiąże się z długoterminowym potencjałem optymalizacji procesów.

Plan wdrażania AI: Kluczowe etapy od pilotażu do skali

Uruchom 12-tygodniowy program pilotażowy skupiony na produktach łatwo psujących się, integrując sygnały popytu, automatyzację realizacji zamówień i współpracę z dostawcami w celu zwiększenia rentowności.

Etap 1: wdrożono potok danych zasilający zamówienia, zapasy i zdarzenia wysyłkowe; analizy ujawniają wahania i zmienność popytu; określono ilościowo poprawioną dokładność prognoz i przygotowano zespół do kolejnych kroków.

Etap 2: rozszerzenie zasięgu na węzeł Hampshire ze zintegrowaną pętlą uzupełniania zapasów, co pozwoli na zmniejszenie strat w przypadku towarów łatwo psujących się i silniejsze wsparcie dla pracowników i personelu.

Etap 3: skalowanie między lokalizacjami poprzez wdrożenie inteligentnego routingu, automatycznego uzupełniania zapasów i optymalizację realizacji zamówień; dostosowanie do celów środowiskowych i odpowiedzialności społecznej względem pracowników. Przed skalowaniem, zweryfikuj modele rentowności za pomocą symulacji, aby zapewnić gotowość i zrównoważony wzrost.

Stwórz interdyscyplinarny zespół składający się z kierowników produkcji, personelu magazynowego i specjalistów analitycznych; zapewnij niezbędne szkolenia dla pracowników i robotników.

Ustanowić nadzór nad jakością danych, dostępem i ryzykiem; wdrożyć wielojęzyczne alerty, w tym arabski, wspierające zespoły produkcyjne i zaplecza biurowe; zapewnić wsparcie kupującym i planistom poprzez praktyczne spostrzeżenia.

Rozwiązania, które są skalowalne, mają zarządzalny całkowity koszt posiadania i są zgodne z celami rentowności; umożliwiają współpracę na poziomie Albertsons i porównują się z najlepszymi praktykami w celu przyspieszenia wzrostu i rentowności.

Śledź kluczowe wskaźniki KPI, takie jak wskaźnik realizacji zamówień, przepustowość produkcji i wpływ na środowisko; wykorzystuj wnioski do optymalizacji harmonogramów produkcji, ograniczania wahań i wspierania pracowników, przy jednoczesnym zachowaniu lepszego środowiska pracy.

Platformy danych i zarządzanie nimi dla AI w handlu detalicznym

Zalecenie: wdrożyć modularną platformę danych ze scentralizowanym katalogiem, przejrzystym pochodzeniem danych i zabezpieczeniami zarządzania; to poprawia jakość danych, redukuje błędy i przyspiesza podejmowanie decyzji, dostarczając regionalne spostrzeżenia.

Poprawa jakości danych wymaga zdyscyplinowanego zarządzania metadanymi i współdziałania między zespołami.

Masywne zbiory danych ze sklepów, od dostawców i klientów wymagają architektury lakehouse, która ujednolica metadane, narzuca wspólny słownik i uruchamia automatyczne kontrole jakości; w ramach takiej konfiguracji praca z danymi przyspiesza, a ryzyko maleje. Może to przyspieszyć zdobywanie wiedzy i usprawnić cykle międzyfunkcyjne.

W ramach zarządzania, zdefiniuj kontrolę dostępu, uprawnienia oparte na rolach oraz polityki użytkowania; negocjacje z partnerami i sieciami dealerskimi przyspieszają wdrażanie, zapewniając jednocześnie zgodność z przepisami.

источник śledzenie pochodzenia danych zachowuje ścieżki źródeł, umożliwiając analizę przyczyn źródłowych i audyty w obrębie potoków.

Kontrole jakości, wykrywanie anomalii i oparte na sztucznej inteligencji procesy robocze chronią jakość danych; to zmniejsza liczbę błędów i przyspiesza przewidywanie wyników promocji, asortymentów i strategii cenowych.

Organiczne zasoby danych wymagają harmonizacji; w modelu kraj po kraju regionalne mapowania są dostosowane do lokalnych ograniczeń; to wspiera cele zrównoważonego rozwoju i poprawia ogólną szybkość podejmowania decyzji.

Aby utrzymać dynamikę, ustal KPI dla szybkości pozyskiwania danych, wskaźników dokładności i odsetka udanych predykcji; monitoruj wydajność i przekierowuj zasoby do obszarów o słabych wynikach, aby podnieść ogólną jakość.

Poza zespołami wewnętrznymi, negocjacje z dostawcami powinny stawiać na pierwszym miejscu przenośność danych, zmniejszenie tarć i wspólną odpowiedzialność; szybsza wymiana danych, między innymi, umożliwia szybsze działania i lepsze decyzje na poziomie krajowym.

Polityki mają na celu zmniejszenie opóźnień i ograniczenie ryzyka; przykłady obejmują przejrzyste umowy dotyczące danych i audytowalne logi wspierające zachowanie zgodności.

Wzmocnienie masowej współpracy z innymi wymaga ustandaryzowanych kontraktów danych, wspólnych taksonomii i solidnego pochodzenia; ten ruch jest zgodny z celami kraju i zwiększa zrównoważony rozwój.

Prognozowanie popytu i ponowne równoważenie zapasów w dystrybucji detalicznej

Recommendation: Wdrożyć kroczące prognozy popytu dla sklepów poprzez połączenie danych POS, zamówień zakupu i widoczności wysyłek; zautomatyzować przepływ danych poprzez warunki umów z producentami, aby umożliwić szybką reakcję na zmiany popytu, minimalizując ryzyko i poprawiając wydajność.

Dokładność prognoz wzrasta, gdy łączy się wiedzę specjalistyczną z zakresu merchandisingu, logistyki i zaopatrzenia. W praktyce, zgrany zespół pracowników z działów planowania, dystrybucji i sklepów zapewnia lepszą widoczność dostępności zapasów, umożliwiając realokację niemal w czasie rzeczywistym.

Plan operacyjny koncentruje się na automatyzacji zbierania danych ze sklepów, dystrybutorów i producentów; utrzymaniu centralnego widoku poprzez połączenie danych z POS, WMS i ERP; zdefiniowaniu progów alertów, aby szybko reagować na odchylenia; oraz na przeprowadzaniu miesięcznych cykli uczenia i doskonalenia z zespołami interdyscyplinarnymi pod przewodnictwem sprawdzonego lidera, takiego jak Wern-Yuen, w celu rozpowszechniania najlepszych praktyk we wszystkich lokalizacjach.

Przegrupowanie zapasów ma na celu minimalizację kosztów utrzymania zapasów przy jednoczesnym zachowaniu poziomu usług. Gdy jeden region wykazuje nadwyżki, dostawy są przekierowywane do stref o słabszych wynikach; wielkości zamówień są dostosowywane w oparciu o koszty utrzymania zapasów i czasy realizacji; automatyczne sygnały stanowią podstawę uzupełniania zapasów, zapewniając dostępność bez nadmiernego gromadzenia zapasów. Czas potrzebny na dostosowanie dystrybucji, sklepów i doków ulega skróceniu, co zwiększa wydajność.

Oczekiwane rezultaty obejmują wymierne korzyści: redukcja braków w magazynie o 12–15%, obniżenie kosztów utrzymania zapasów o 8–12% oraz skrócenie cykli realizacji zamówień o 5–7 dni we wszystkich węzłach dystrybucji. Widoczność w całej sieci sklepów wspiera szybkie dostosowywanie się do promocji i popytu napędzanego pogodą. Automatyzacja równoważenia zapasów uwalnia pracowników, pozwalając im skupić się na pracy przynoszącej wartość dodaną przy jednoczesnym zachowaniu dotychczasowego poziomu usług.

Note: kierownictwo powinno wdrożyć standardowe kokpity nawigacyjne i międzyfunkcyjne SOP, aby utrzymać tempo i uniknąć regresji.

Współpraca z dostawcami oparta na sztucznej inteligencji i cyfrowe umowy w Walmart

Otwórz scentralizowane centrum umów oparte na sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć wdrażanie, zautomatyzować wybór warunków oraz zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w aktualny status, skracając cykle otwarcia o 20-30% i poprawiając marże o 5-7%.

Zachęcaj do współpracy z gigantami i sprzedawcami detalicznymi poprzez wspólny model danych, który umożliwia śledzenie zamówień, dostaw, zgodności z umowami i wahań cen; dąż do skrócenia czasu potrzebnego na wycenę z 12 do 4 dni i ograniczenia cykli renegocjacji o około 40%.

Platforma ta nieustannie analizuje dane i dostosowuje warunki umów dla każdego dostawcy, dopasowując się do warunków i umożliwiając szybkie zatwierdzenia, ujawniając sposoby na skrócenie czasu realizacji o 25-40%.

Widoczność w czasie rzeczywistym zwiększa dokładność zamówień w magazynach, tłumi wahania i przygotowuje zespoły do reagowania, zanim zmiany cen poszerzą marże; Amazon służy jako punkt odniesienia dla konkurencji, z czasem realizacji skróconym o 15-25%.

Otwarty program pilotażowy w kluczowych kategoriach z naciskiem na organiczny wzrost; pomiar wyników za pomocą standardowej karty wyników obejmującej szybkość wdrażania, cykl kontraktu, dokładność i marże; oczekiwany spadek czasu wdrażania o 12-20% i wzrost marży o około 8% przed rozszerzeniem na inne regiony. Przed szerokim wdrożeniem należy ustanowić zasady zarządzania i wskaźniki oraz przeprowadzić pilotaż z chińskim dostawcą w celu zweryfikowania wyników w porównaniu z wynikami gigantów.