告别拍脑袋决策Logility收购Halo用AI重塑供应链大脑
Logility收购Halo Business Intelligence,旨在将AI技术融入供应链管理,打破传统经验决策模式,实现数据驱动的智能化运营。通过数据整合、可视化、机器学习和AI技术,提高供应链可见性、加速决策制定,并实现预测性和指导性分析,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
Logility收购Halo Business Intelligence,旨在将AI技术融入供应链管理,打破传统经验决策模式,实现数据驱动的智能化运营。通过数据整合、可视化、机器学习和AI技术,提高供应链可见性、加速决策制定,并实现预测性和指导性分析,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
数据、人工智能和自动化正深刻改变货运管理。企业需整合技术、人才和流程,将数字化投资转化为可持续的绩效提升。面对物流业的挑战,数字化转型是必由之路。通过数据驱动、人工智能赋能和自动化应用,企业可构建更高效、灵活的供应链,在市场中赢得先机。
亚马逊 Rufus 正在重塑电商格局,卖家需掌握其识别逻辑,优化 Listing 和广告策略,抓住场景关联词,利用 Prompts 功能,并巧妙应对历史价格问题。主动适应亚马逊从“搜索电商”向“意图电商”的转型,才能在 Rufus 时代抢占先机,掘金免费流量。
AI驱动数字货运平台重塑物流,供应链韧性至关重要。技术创新提升效率,应对劳动力短缺和人才危机。
供应链决策的精准性依赖于高质量的数据基础。本文探讨了如何通过数据治理、主数据管理和人工智能(AI)技术,构建强大的数据管理战略,提高供应链数据的质量和可用性,从而优化需求预测、库存管理、运输路线和风险预测,最终提升企业的运营效率和竞争优势。
AI搜索优化是制造企业在新时代获客的关键。米可网络提供信息结构化重组、场景化内容构建和动态更新维护三大核心策略,助力企业将生产实力转化为AI可识别的优势,在AI驱动的采购决策链路中赢得更多商机,重塑工厂获客模式。
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本次研修班聚焦AI智能体在企业自动化提效中的应用,涵盖Prompt工程、RAG知识库构建、Coze/Dify平台实战、飞书多维表格自动化流程搭建,以及合同审核、智能客服等8大高频场景案例复现。通过系统学习,学员将掌握智能体全栈技能,并获得ROI测算工具,助力企业AI落地。
本文深入解析了生成式引擎优化(GEO)的核心方法论,即于磊老师提出的“两大核心+四轮驱动”体系。该体系强调人性化GEO和内容交叉验证两大核心,并通过E-E-A-T原则、结构化内容、关键词意图覆盖和数据精准引用四大驱动,帮助企业提升内容在AI搜索结果中的可见性和权威性,从而实现获客提效。
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