對于供應鏈面臨的挑戰而言并沒有什么一勞永逸的解決方案，但采用機器學習的好處就在于系統會基于零售商的需求不斷學習并完善。人工智能使用的算法也在不斷學習，這樣供應鏈經理就可通過實時的可視化數據與每日的預測應付突發的需求波動。
外部影響帶來多重挑戰
近年來，人工智能正在供應鏈管理領域快速發展，我們也看到為克服諸多阻礙，人工智能被用于預測需求。
首先，大量數據需被清理才可為零售商所用。即使是最好的預測系統，不良數據也總會對結果造成影響。據估算30%—60%的訂單因預測不準確而需要人工干預。
其次，人工智能也被用于理解宣傳、競品活動、新品介紹、氣候或其他季節變更等事件造成的影響。
最后，人工智能還可以驅動生鮮及極鮮農產品所需的微妙戰略，這些產品的特點是需求不一且最佳食用期限較短。如果不能做出恰當的預測，生鮮產品類別會消耗零售商的凈利潤。人工智能緩解了庫存購置前后不一致、庫存過剩（及會導致的減價甩賣問題）及庫存不足的問題，并同時優化供應鏈以避免損耗。
基于人工智能的需求預測使用了機器學習，且基于這樣的理念，機器可以通過我們提交到機器的數據自主學習。就預測而言，這意味著機器學習的算法可自動檢測各種模式并在大批量數據中找到關聯，而這些是人力無法實現或是耗時巨大的。人工智能可通過深度學習推理并掌握大局，這樣系統就可以給我們推薦該采取什么措施。機器學習告訴你某件事為什么會發生，而深度學習告訴你應該如何應對。
因此，更加智能化的供應鏈應該不再讓供應鏈專業人員進行人工干預，人工干預環節也許會出錯，而應該讓他們從事戰略層面的工作。
人工智能將數據轉變為競爭優勢
隨著渠道的整合與新形式的興起，了解客戶需求并為每個實體門店或電子商鋪做好預測是至關重要的——當今的許多系統均已過時，且無法理解當下復雜的消費者行為，因此讓零售商采用技術以最優的效率處理數據就變得尤為重要。人工智能系統的功能就好比自動化數據科學家，擁有全新的信息、警覺與見解，因此零售商無需斥巨資組建數據科學家團隊。
機器學習算法是自動化的，它們可以大規模分析全部數據，而不局限于部分數據，因此可以釋放巨大的商業智能。Emsemble IQ的數據顯示，有52%的零售供應鏈高管表示，他們花費了太多的時間用在數據分析上，而人工智能與機器學習解決方案則解決了這個問題。
現在，基于人工智能與機器學習的預測對于大小零售商來說都已經成為現實，尤其是那些需進貨極鮮食品與預制食品的食品雜貨供應商。庫存計劃不合理會嚴重影響零售商的物流，且多渠道零售會讓事情復雜化。從端到端的視角看待供應鏈有利于及時補足庫存與提高效率，而人工智能可以通過分析各種需求模式來提供這種視角。
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