精准配送，绝不出错。
逻辑调优
微调 App，以适应任何业务场景。
提升履行能力
了解、学习和调整最高效的履行策略。
调整模拟
根据您的分配策略模拟库存表现。
统一履行
包括所有商店的数字需求履约能力。
统一业绩监控
按渠道监控业绩，根据需要调整分配。
统一分配优化
在所有渠道（包括商店）获得最佳分配。
尽可能减少降价风险
减少库存调配，减少季末降价。
降低产品费用
减少滞留库存，降低财务风险。
加快投资回报
降低拥有成本，更快地实现投资回报。
利用人工智能和机器学习
Manhattan Active® Allocation 利用人工智能和机器学习技术，计算您的最佳分配方案。
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了解所售产品尺码
尺码优化算法帮助您根据客户需求调配库存。
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了解门店聚类
先进的机器学习技术可以将库存按照商店和款式层面进行分组。
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了解预包装选择
零售分配软件基于预期需求模式和规格优化信息选择最佳预包装方案。
满足所有渠道的需求
访问并优化您的整个库存网络、需求模式、传统分销中心和基于商店的履行能力。
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纳入商店的履行能力
库存分配考虑到商店的数字需求履约能力。
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了解履行影响
细分每个门店履行能力对您库存分配的影响。
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与订单管理整合
通过微服务 API 实时与任何订单管理系统进行整合。
提高需求预测能力
增强预测分析，即使对于像时尚类短周期产品。
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简化建模
计算短周期商品的独特需求模式。
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融合智能化技术
当没有需求历史记录时，机器学习会识别相似商品的需求模式。
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动态反馈
使用嵌入式视觉分析将预测与实际销售额进行比较。
曼哈特解决方案，让您的事业更上一层楼
曼哈特提供完整宽广的解决方案，多策并用，完美覆盖您的供应链商业需求。
常见问题
了解关于分配应用的必要信息。
将可用库存与客户订单相匹配。
分配可不断平衡高优先级订单与最小化缺货和过剩库存的需求。
机器学习可实现更有效的分配。
原因如下：机器学习能够处理数据量以及分配中日益复杂的问题。它能够分析来自多个来源的大量数据，包括历史销售数据、客户需求模式和库存水平，然后识别趋势并做出更准确的预测。
利用部分或全部这些因素，分配员可以减少库存过剩和缺货：
- 准确的需求预测—明确了解客户需求模式。
- 实时可见性—查看有关库存水平的最新信息。
- 灵活性—以应对需求变化并相应调整分配。
- 集成—与其他系统集成，如订单管理、运输和会计。
- 自动化—用于日常任务，例如库存跟踪及报告。
- 可扩展系统—处理波动的数据量。
- 数据安全性—保护敏感的业务数据，例如库存水平以及客户信息。
Manhattan Active Inventory 专为短生命周期计划而设计。
云原生、永久、可扩展，而且永远不需要升级。
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