可持續性
可持續性正在進入這個行業。我們的 Energy Advisor 解決方案利用數位技術，幫助零售商提高能源效率並最大限度地減少浪費。此外，我們的 GreenPLM 解決方案使公司能夠監測、評估和傳達其產品在整個生命週期中的生態足跡，從而促進產品的可持續性。
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_挑戰
通脹憂慮
應對經濟疲軟和高通貨膨脹率，同時解決消費者，尤其是老一代消費者最關心的問題。
數據隱私和安全
隨著行業中技術和數據的使用越來越多，維護消費者數據隱私和網絡安全已成為一個重要問題。
不斷變化的消費者行為
適應不斷變化的人口結構、技術進步和不斷變化的偏好，以滿足消費者不斷變化的需求和期望。
成本上升
管理原材料、製造、勞動力和運輸成本增加的影響。平衡定價策略並探索節省成本的措施以保持盈利能力。
可持續性
整合可持續實踐，例如負責任的採購、減少包裝廢棄物和減少碳足跡，以滿足消費者對環保產品日益增長的需求。
技術現代化
克服 CPG 行業對過時技術的依賴，釋放效率、創新和改善客戶體驗的新機遇。
數位化轉型如何支撐消費品和零售發展趨勢？
數位供應鍊和客戶智能
人工智能和機器學習算法分析大型數據集，以識別模式、預測需求、優化路線和調度，並自動化決策流程，進而提高效率並節省成本。運用需求預測和倉庫優化，以實現更佳的供應鏈追踪、監控與最佳化。
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_解決方案
工業分析Industrial Analytics
預測性維護Predictive Maintenance
能源顧問Energy Advisor
綠色產品生命週期管理GreenPLM
需求預測和規劃Demand Forecasting and Planning 倉庫優化Warehouse Optimization
工業分析Industrial Analytics
人工智能驅動的工業分析是一種解決方案，使製造公司能夠藉著運用人工智慧、機器學習和雲端運算的力量，實現數位轉型的全部潛能，提供預測性維護、預測性品質分析和異常偵測，以最佳化運營並獲取競爭優勢。
了解更多 預測性維護Predictive Maintenance
預測性維護是一種使用複雜的演算法和深度學習的解決方案，可在潛在的設備故障發生之前可靠預測。通過基於人工智慧的機器學習技術支持，強化了傳統的反應式和預防式維護模式，利用歷史資產和流程數據作出更準確、更智能的決策。
了解更多 需求預測和規劃Demand Forecasting and Planning 倉庫優化Warehouse Optimization
需求預測與倉庫優化緊密合作，以增強庫存管理並最大限度地提高倉庫效率，利用人工智慧驅動的統計建模、先進的機器學習算法和數據分析來準確預測未來的客戶需求並優化運營。
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