Saya mula masuk dunia operasi e-dagang zaman marketplace tengah naik, dan tengok sendiri macam mana pertumbuhan jualan online sering datang dulu sebelum disiplin inventori. Salah satu gudang yang saya uruskan lama-lama dulu pernah terkenal sebab kacau - stok bertimbun, SKU tak kemas, dan sistem rekod kadang-kadang tak boleh harap.
马来西亚 bukanlah satu-satunya. Merata-rata dunia, penjual online tumbuh pantas, promosi kilat makin kuat, dropshipping meningkat, dan kawalan SKU serta inventori masih lemah.
Pada tahun 2010an dan 2020an, kesedaran pasaran digital jadi lebih ketara. Membersihkan katalog SKU, meningkatkan kualiti pemenuhan pesanan dan menukar amalan operasi memerlukan SOP, infrastruktur gudang, teknologi WMS/OMS dan, yang paling penting, masa.
Saya masih ingat waktu menghadapi 11.11 dan 12.12, di tengah-tengah pergolakan pesanan melimpah dan stok tak sync dengan marketplace, saya burnout teruk berhari-hari.
Dari awal 2020an hingga kini, industri mula buat kemajuan besar. Standard ketepatan inventori meningkat, sistem pengurusan gudang diperluas, pemenuhan automasi berkembang, logistik lebih bersih jadi arus perdana dan integrasi marketplace makin laju. 马来西亚, Indonesia, Singapura dan banyak negara lain melabur banyak untuk memperbaiki keadaan yang tercipta daripada dekad-dekad awal operasi e-dagang yang tak terkawal.
Hari ini, banyak operasi marketplace jauh lebih kemas berbanding sepuluh atau lima belas tahun lalu.
Kemajuan itu perlu ingatkan kita: kerosakan operasi dan pembaziran sumber bukanlah takdir, tapi mencegah awal jauh lebih mudah dan murah daripada membaik pulih kemudian.
Inilah sebab saya semakin bimbang dengan cara AI dilancarkan dalam operasi e-dagang. 模型 besar sering digunakan untuk tugas mudah seperti menjana tajuk SKU atau auto-reply pelanggan, inference diulang tanpa perlu, dan sistem dibina tanpa routing, segmentation atau pemprosesan deterministik yang betul. Di sebalik setiap permintaan AI ada GPU, pelayan, elektrik, sistem pendingin, air dan infrastruktur fizikal. AI mungkin kelihatan digital, tapi jejak kos dan alam sekitarnya amat nyata - terutamanya bila kita bayar mengikut setiap panggilan API.
Masalahnya bukan AI. Masalahnya guna AI tanpa disiplin operasi. Kita dah habiskan tahun membersihkan akibat perindustrian tak terkawal. Kita tak patut ulangi kesilapan sama dengan AI. Di NeuralOps, prinsip kami mudah: guna AI canggih hanya bila kecerdasan canggih betul-betul diperlukan. 智能路由, model khusus, sistem detached dan pemprosesan deterministik boleh kurangkan compute yang tak perlu sambil mengekalkan keupayaan. Bina lebih banyak kecerdasan. Guna kurang compute yang tak perlu. Rekabentuk operasi dengan tanggungjawab dari awal.
Ruang pembaca
Apa pendapat anda?
Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.
这篇文章适合团队用来开始讨论dan kawalan SKU serta inventori。
我会把dan tengok sendiri macam mana这一段分享给需要了解技术的同事。
我特别喜欢awal 2020an hi 2020这一部分，内容没有把实施过程说得太简单。
文章把dan sistem rekod kadang-kadang tak和日常运营联系起来，这一点很有帮助。