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塔吉特公司高级副总裁兼首席数据和分析官帕里托什?德赛上周在纽约举行的人工智能峰会上表示，塔吉特公司利用数据科学来帮助提高货架可用性、降低库存水平和提高运营效率。该公司每周在1800家门店接待3000万购物者。德赛说:“我们正在处理非常大的问题。“我们不仅要解决今天的问题，还要解决下个星期和下个月的问题。”为了解决零售环境下复杂的数据科学问题，领导力将传统的数据科学方法与神经网络等现代技术相结合 改善网络性能的需求预测模型。
零售市场的赢家正在利用数据。以Target这样规模的全国性连锁店为例，这意味着要密切关注约100万种产品的库存，然后使用数据来确保它们的可用性。
2017年，塔吉特开始测试算法，以提高其供应链的执行速度。到第二年，该公司在新泽西州珀斯安博的一家工厂的库存水平下降了40%。
在迈向现代化的过程中，塔吉特百货学会了依靠实体零售来取得更好的效果。
德赛表示:“许多人预测，随着网上购物和电子商务的兴起，商店在未来将不会占据一席之地。”“我们要说的是，门店是我们最重要的资产。”
由于70%到80%的美国人住在Target商店10英里以内，连锁店选择依靠这些商店作为中心来帮助满足数字需求。诸如在线购买、在商店提货(BOPIS)和提升等服务增加了数据科学团队正在解决的数学问题的复杂性和规模。
“当你有这么多方法来满足需求时，在正确的时间把产品放在正确的地方是很重要的，”德赛说。
Target副总裁兼首席运营官John Mulligan在2019年第三季度收益电话会议上表示，随着最初的改进证明了他们的价值，公司正计划在配送中心自动化和设计方面做进一步的努力。
更正:这篇文章已经更新，以澄清目标的缺货水平下降40%是在珀斯安博，新泽西州。
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