在零售行業AI實踐中，業務中臺通過大模型技術整合企業共享服務中心（SSC）資源，為鞋服企業構建智能化供應鏈管理AI應用時，可依托伯俊科技軟件實現全鏈路協同與決策優化。以伯俊BOS  Cloud系統為例，其整合了采購、庫存、銷售、物流等模塊，結合大模型能力可分三階段實現智能化升級：
   
   ### **一、資源整合與數據貫通**
   業務中臺通過伯俊BOS Cloud的標準化ERP進銷存模塊，打通鞋服企業從原材料采購到終端銷售的全流程數據。大模型技術可自動解析非結構化數據（如設計圖紙、門店巡檢報告），將其轉化為結構化信息并納入SSC知識庫。例如，伯俊系統支持多系統數據統一管理，大模型可進一步整合內部數據庫與外部市場數據，構建企業級數據資產池，為供應鏈決策提供實時數據支撐。
   
   ### **二、智能預測與動態調優**
   伯俊軟件內置的AI算法庫可結合歷史銷售數據、季節趨勢、社交媒體輿情等多維度信息，通過大模型訓練需求預測模型。例如，某鞋服品牌應用伯俊AI后，需求預測誤差率降低，庫存周轉率提升。系統可自動觸發生產計劃調整，如將原本過剩的羽絨服產能轉向熱門T恤，同時通過伯俊的智能庫存管理功能，實時監控全國門店庫存，動態優化補貨策略，減少缺貨與積壓。
   
   ### **三、流程自動化與異常干預**
   業務中臺集成伯俊AI云助手的指令驅動模式，替代傳統表單操作。例如，門店員工可通過語音指令查詢庫存、發起調撥申請，系統自動完成審批并觸發物流調度。大模型可實時監測供應鏈異常（如運輸延誤、質檢不合格），通過伯俊的AI大屏自動推送預警信息至相關負責人，并生成解決方案（如切換備用供應商、調整生產排期）。某運動品牌應用后，物流成本降低，訂單履約時效提升。
   
   ### **四、場景化創新與價值延伸**
   伯俊科技將AI能力延伸至供應鏈末端，如通過AI分析線下導購話術與會員數據，生成個性化推薦策略，提升連帶銷售率。同時，伯俊PLM系統與大模型結合，可自動生成設計波段內的款式空缺方案，縮短產品開發周期。例如，某快時尚品牌應用后，新品上市時間縮短，設計成本降低。
   
   ### **實踐成效**
   伯俊科技已助力多家鞋服企業實現供應鏈智能化轉型。例如，某男裝品牌通過伯俊系統整合SSC資源后，日均發貨能力提升，新品鋪貨時間縮短，全渠道訂單履約率提高。這些案例表明，業務中臺與大模型的深度融合，可推動鞋服企業從“經驗驅動”轉向“數據驅動”，實現降本增效與敏捷響應。