في الآونة الأخيرة، كشفت شركة وول مارت، عملاق التجزئة العالمي، عن ابتكار تكنولوجي ثوري، حيث تم تطوير أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي "Trend-to-Product" (من الاتجاه إلى المنتج) داخليًا على مدار 18 شهرًا، وتم تطبيقها رسميًا.

هذه الأداة التكنولوجية التي تركز على صناعة الملابس، من خلال التقاط بيانات الاتجاهات من وسائل التواصل الاجتماعي والإنترنت في الوقت الفعلي، تقلل دورة تطوير الملابس التقليدية من ستة أشهر إلى ستة أسابيع، وفي أفضل الحالات يمكن تقصير دورة الإنتاج بأكملها بمقدار 18 أسبوعًا، لتحقيق نموذج إنتاج "بسرعة الضوء" من الرؤى البياناتية إلى إطلاق المنتج.

المصدر: الإنترنت

أولاً: تطوير الأزياء المدعوم بالذكاء الاصطناعي: تسريع شامل من التقاط الإلهام إلى قرارات الإنتاج

في المقر الرئيسي لول مارت في أركنساس بالولايات المتحدة، عرض الفريق التقني لوسائل الإعلام آلية عمل هذا النظام الثوري. يقوم النظام يوميًا بالتقاط أكثر من 500 مليون منشور على وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى مدوني الأزياء وبيانات منصات التجارة الإلكترونية، ويحدد من خلال خوارزميات التعلم العميق اتجاهات الموضة لأكثر من 120 عنصرًا مثل الألوان والأنماط والتصاميم. مقارنة بدورة البحث اليدوي التقليدي التي تستغرق 2-3 أسابيع، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي إنشاء لوحة إلهام كاملة تحتوي على اقتراحات المواد وتقديرات التكلفة وتحليل جدوى الإنتاج في غضون 15 دقيقة.

"في الماضي، كان المصممون بحاجة لتصفح مئات مجلات الموضة، أما الآن فيمكن للذكاء الاصطناعي دفع أكثر 200 عنصر تصميم رواجًا في الموسم الحالي تلقائيًا." كشفت أندريا أولبرايت، نائب الرئيس التنفيذي للمشتريات في وول مارت، أن هذا النظام ساعد علامة No Boundaries على زيادة كفاءة تطوير المنتجات الجديدة بنسبة 400%، حيث تم تقليص بعض العمليات من أسابيع إلى أقل من 24 ساعة. في مجموعة شتاء 2023، كان 30% من المنتجات الأكثر مبيعًا مستمدة مباشرة من حلول الإلهام التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

المصدر: الموقع الرسمي لول مارت

ثانيًا: تخفيف كبير في سلسلة التوريد: سد فجوة الوقت البالغة 18 أسبوعًا

تعاني صناعة الملابس منذ فترة طويلة من لعنة الدورة الطويلة "التصميم-الإنتاج-التوزيع". في النموذج التقليدي، يستغرق الأمر متوسط 26 أسبوعًا من اكتشاف الاتجاه إلى وصول المنتج إلى المتاجر، لكن وول مارت قلصت هذه الدورة إلى أقل من 8 أسابيع باستخدام أداة الذكاء الاصطناعي. أوضح قائد الفريق التقني أن النظام يمكنه التنبؤ بخصائص المنتجات الرائجة قبل 12 أسبوعًا، ويبدأ في الوقت نفسه مفاوضات شراء الأقمشة، مما يوفر 45 يومًا في مرحلة حجز الأقمشة وحدها.

الأهم من ذلك هو تحسين الذكاء الاصطناعي لقرارات الإنتاج. يدمج النظام بيانات القدرة الإنتاجية الفورية لأكثر من 2000 مورد عالمي لول مارت، ويوصي تلقائيًا بأفضل خطط الإنتاج بناءً على شدة الاتجاهات.

المصدر: الموقع الرسمي لول مارت

ثالثًا: تطبيق الذكاء الاصطناعي العملي لعلامة تجارية بقيمة 2 مليار دولار: إعادة تعريف نموذج الموضة السريعة

كأول المستفيدين، أصبحت علامة No Boundaries للملابس الشبابية التابعة لول مارت مستفيدة من نموذج الذكاء الاصطناعي. هذه العلامة التي أُطلقت في فبراير 2023، اعتمدت على نظام Trend-to-Product لتحقيق إيقاع "إصدارات أسبوعية"، وزاد عدد وحدات SKU السنوية بنسبة 170% مقارنة بالنموذج التقليدي. الجدير بالذكر أن دقة التنبؤ بالمنتجات الرائجة ارتفعت من متوسط الصناعة البالغ 35% إلى 68%، وانخفض تراكم المخزون في نهاية الموسم بنسبة 40%.

المصدر: الموقع الرسمي لول مارت

رابعًا: طموحات الذكاء الاصطناعي لإمبراطورية السلع التي تريليونات الدولارات

كشف فينود بيداركوبا، كبير مسؤولي التكنولوجيا الدوليين في وول مارت، أن هذه التقنية ستغطي تدريجيًا أكثر من 200 فئة مثل الأجهزة المنزلية والسلع اليومية. أول مجال للتوسع هو السلع الموسمية، حيث بدأ تطوير زينة الهالوين لعام 2024 باستخدام وحدة التنبؤ بالاتجاهات. أظهر النظام أن عمليات البحث عن زينة موضوع سبايدرمان زادت بنسبة 300% على أساس سنوي، وبناءً على ذلك أوصى الذكاء الاصطناعي بزيادة كمية توزيع المنتجات ذات الصلة بمقدار الضعف، والبدء في شراء المواد الخام من الموردين الصينيين قبل شهرين.

عندما يربط هذا العملاق الذي تبلغ قيمة مشترياته السنوية أكثر من 350 مليار دولار، سلسلة توريده العالمية ببيانات الاتجاهات في الوقت الفعلي، قد تنهار دورة تطوير المنتجات التقليدية التي تتراوح بين 6-12 شهرًا تمامًا. كما قال بيداركوبا: "المنافسة في التجزئة في المستقبل، هي في جوهرها سباق لتحويل البيانات إلى سلع."