智慧庫存新時代！Google Cloud 與 SAP 攜手為零售商提供 Shelf Checking AI 和 Cortex Framework 的解決方案

 Google Cloud 攜手引領前所未有的變革。隨著網購、網路商城的風行，消費者購物方式正發生巨變。然而，面對這樣的新挑戰，零售商該如何有效管理庫存，確保顧客總能即時取得所需商品？你可曾遇過，走進商店，想買一瓶喜歡的飲料，卻發現架上空空如也，只能到別家商店看看。這情況會讓店家大大流失銷售的機會，也會影響企業的盈利能力與顧客體驗。

科技創新突破了這一窘境。以數據分析與人工智慧為基石，Google Cloud 打造 Shelf Checking AI 解決方案能協助零售商高效監測並管理貨架庫存。無論數量多寡，Google Cloud 的解決方案皆能即時且準確地識別商品，使商店迅速回應客戶需求。在不斷變化的商業環境中，Google Cloud 憑藉其技術實力與創新承諾，成為零售業的重要夥伴。

 

→ Google Cloud Shelf Checking AI 結合先進的圖像識別技術與強大的數據處理，提出全新貨架管理解決方案。

---

 

零售業更棒的解決方案：Google Cloud + SAP Solution

 

使用 Google Cloud Shelf Checking AI 能讓零售業更即時了解哪些貨架處於缺貨狀態，然而這樣是不夠的，許多零售業客戶仍會需要 ERP 系統的相關補充數據，協助企業智慧地進行補貨優化策略。

從貨架和 SAP 中獲取的數據，將為你提供關鍵性的洞察。透過數據集結合，你可以更深入地了解營運狀況。

舉例來說，你可以運用這些數據進行下列優化：

1. 優化補貨優先順序： 透過瞭解需求最大與利潤最高的產品，你可以確定補貨任務的優先順序，極大地提升盈利能力。
2. 優化勞動力配置： 自動化補貨任務與補貨頻率管理，直接幫助零售商高效配置勞動力。
3. 減少缺貨： 透過瞭解庫存水平與需求，能夠最小化產品缺貨情形。
4. 優化補貨策略： 有效分析交貨時間和需求，大幅並降低成本。

---

 

智慧零售優化：Google Cloud Cortex Framework 引領洞察新革命

 

Google Cloud Cortex Framework 在零售業使用情景中發揮了關鍵性的作用。它不僅提供了整合企業數據集的參考架構模式，並提供一系列可部署解決方案加速器的內容。這些加速器內容可以迅速應用於 BigQuery 中，實現高速數據處理與建模，成為洞察與分析的基石。這樣的結合將幫助你更迅速地從 SAP 中獲得數據價值。簡言之，Google Cloud Cortex Framework 能夠協助你以更智慧、更敏捷的方式利用 SAP 數據，帶來直接的優勢。

快速將 Cortex Data Foundation for SAP 的內容部署至 Google Cloud BigQuery，即可使用 SAP 感知數據模型，其中，涵蓋了產品、訂單頻率、現有庫存、供應商交貨時間等資訊。Cortex Framework 支援數據驅動決策，有效實現業務優化，如：專案管理、勞動力分配和補貨策略。

本解決方案也將帶來其他優勢，如：

1. 分析外部訊息進行需求感知，預測短期市場需求。
2. 強化競爭力定價分析。
3. 協助促銷策略制定。

---

 

聚上雲深耕 Google Cloud，協助客戶降低 75% 系統營運成本

 

Epic cloud 聚上雲多年來持續深耕 Google Cloud，在 Apigee（APIM 管理工具）、Anthos（多雲暨混合雲管理平台）、Actifio（數據管理和災難恢復工具）、AI 等 Google Cloud 應用範疇，都有出色表現，已締造不少成功案例。在 2022 年正式取得 Google Cloud Premier Partner 菁英級夥伴資格後，於 2023 年更正式取得 Google Cloud Infrastructure Specialization 認證資格，聚上雲接連展現出深受客戶信賴的技術能量，例如，聚上雲協助麗緻餐飲集團採用 Google Cloud 並進行雲端維運，明顯降低麗緻餐飲集團的系統營運成本，降幅高達 75%。兼顧效能的同時，更提升了資安，強化了飯店業在疫情之後的維運韌性。其他上雲成功案例則包含了大倉久和、南一書局、義芳化工等知名企業。

 

---

 

借助 Google Cloud Cortex Framework 解決方案，將幫助企業面對挑戰，透過數據模型與 AI ，擴展零售業發展規劃。

本篇介紹的 Solution 能輕鬆將實體店面情況與交易數據結合，能在提供完整的定價分析與活動管理的同時，提升商店、貨架、倉庫補貨的能見度。Cortex 的數據基礎與 AI 支援洞察將開拓無限可能。

Epic Cloud 聚上雲為台灣唯一專注  SAP 與Google Cloud 解決方案的供應商，歡迎與我們聯繫！

Google Document AI 和 Google Workspace 讓 SAP 建置流程自動化更加出色

轉貼自: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-and-sap-build-process-automation-integrations-with-workspace

SAP Build Process Automation 旨在優化業務流程並提高效率。該平台可協助業務使用者和開發人員將核心工作流程數位化，並將人工智慧 (AI) 融入耗時且容易出錯的手動任務中。

所有數位路徑都可以從自動化中受益。疫情、供應鏈短缺和其他破壞性事件增加了企業及其員工以更有效率、更靈活的方式開展工作的壓力。 

Google Cloud 和 SAP 對此做出了回應，提供了一個整合工具箱，可以從根本上改變企業的營運方式，同時為客戶創造價值。 

SAP 專注於將流程自動化提升到更高級的水平並消除工作流程中的低效率問題，為 SAP Build Process Automation 客戶引入了與Google Cloud Document AI和Google Workspace的整合。這種整合可以減少或消除許多重複且容易出錯的任務，從而幫助公司節省資金、提高營運效率並更輕鬆地擴展規模。

人工智慧釋放創新

數位系統和先進技術的不斷進步為重新思考工作流程帶來了新的機會。SAP 認識到人工智慧驅動的自動化在工作流程轉型中可以發揮的作用，而這樣做的好處不僅僅是節省基本的時間和成本。透過將Google Cloud Document AI 插入應用程序，SAP Build Process Automation 的低代碼、無代碼平台使SAP 能夠幫助其業務和IT 部門的客戶集成多個應用程序，同時實現對受管機器學習技術的訪問民主化。

機器學習和流程自動化可以利用 SAP S/4HANA 提高效率

使用 SAP S/4HANA 的客戶可以將工作流程改善建置到所有主要核心流程中，例如訂單輸入、發票建立、資產過帳等，幫助他們在流程中更快、更有效率。Google Cloud Document AI 可提取電子郵件、PDF、手寫筆記和其他格式中的關鍵元素，包括地址、商品編號、價格、數量等。

整合自動化可以推動發票和採購訂單處理的結果

這些整合對 SAP Build Process Automation 進行的改進的一個例子是使用人工智慧、生產力工具和自動化來處理採購訂單。過去，工作人員必須在 Gmail 帳戶中手動選擇相關訂單，並從大型 PDF 文件中提取關鍵數據，包括訂單日期、供應商詳細資料、貨號、數量、單價和總金額。然後，工作人員必須將所有單獨的行項目一一輸入到 SAP S/4HANA 系統中。

如今，透過 SAP 的整合自動化平台，客戶可以透過 Google Workspace（Google Sheets、Google Drive 和 Gmail）和 Document AI 自動提取和整理資料。其工作原理是提取 Gmail 附件中包含的數據，將其下載到 Google Drive 中，並使用 Document AI 的預訓練模型提取欄位。然後，該工具將合併的訂單資訊從 Google Sheets 輸入到 SAP S/4HANA 中。此外，實施自動化可以避免稽核和合規問題，並提高資料品質。

下面的螢幕截圖顯示了工作流程如何在 SAP Build Process Automation 軟體中運作。

銷售、採購、財務和其他職能部門也能夠處理更具策略性的工作，透過這些 SAP 和 Google Cloud 集成為客戶提供更大的價值。他們也提高了客戶的安全性和監管合規性，包括金融服務領域的客戶。

例如，Google雲端文件人工智慧技術可以處理數千張供應鏈發票，對其進行驗證和系統批准。而且，隨著時間的推移，機器學習和人工智慧元件會改善分析流程，並確保使用 SAP Build Process Automation 處理的資料符合公司的最佳實踐和基本監管要求。

SAP 和 Google Cloud 讓自動化發揮作用

透過嵌入協作和生產力應用程式的自動化框架，可以實現最準確、最高效的業務流程，同時讓業務線和 IT 使用者能夠存取機器學習技術。SAP Build Process Automation 與 Google Cloud Document AI 和 Google Workspace 結合已被證明是推動多個行業客戶創新和業務轉型的催化劑，可將上市時間平均縮短 22 % 至 30% ，並帶來顯著的經濟效益收益，包括高達 20% 的應付帳款節省潛力。這些改進的一個例子包括TasNetworks所經歷的改進，在實施 SAP 自動化解決方案後，後台處理工作量減少了 25%。

若要詳細了解 Google Cloud 和 SAP 如何建立解決方案以加速業務價值，請造訪cloud.google.com/solutions/sap。您可以在sap.com/build-automation找到更多關於 SAP Build Process Automation 的資訊。

若要立即開始您的轉型之旅，請選擇最適合您的 SAP 業務技術平台區域。我們也很高興地宣布，Google Cloud 提供了第一個也是唯一一個在印度雲端運行 BTP 的選項 - 在此處了解更多資訊：Google Cloud 最新的 SAP 業務技術平台區域。

Epic Cloud 聚上雲為台灣唯一專注  SAP 與Google Cloud 解決方案的供應商，歡迎與我們聯繫！

Going beyond the map: Introducing Environment APIs : Google MAP 環境 API 簡介

轉貼自: https://cloud.google.com/blog/products/maps-platform/going-beyond-map-introducing-environment-apis?utm_source=linkedin&utm_medium=unpaidsoc&utm_campaign=fy23q3-googlecloud-blog-sustainability-in_feed-no-brand-global&utm_content=-&utm_term=-&linkId=9004502

 

Jennifer Anderson

General Manager, Google Maps Platform

就環境而言，我們正處於定義一代人並將影響子孫後代的時刻。現在比以往任何時候都更需要繼續努力減少對環境的影響，而且我們知道，當我們共同努力時，我們會做得更多。多年來，我們不斷發展地圖的功能。現在，我們正在擴展開發者可以使用 Google Maps Platform 做的事情，以打造為可持續未來鋪平道路的體驗。今天，在 Google Cloud Next '23 之前，我們推出了一套新的環境 API：太陽能、空氣質量和花粉。這些 API 幫助開發人員更好地了解不斷變化的世界，以便他們能夠創建新的可持續發展工具、分享可行的見解並鼓勵人們適應新的環境現實。

擴大太陽能的採用和安裝

清潔能源替代品對於減少溫室氣體排放和能源不安全至關重要。為了幫助加速太陽能的採用和部署，我們推出了Solar API，旨在幫助太陽能公司向房主提供他們所需的信息，以便他們做出有關太陽能安裝的明智決策。Solar API 建立在 Project Sunroof 的基礎上，Project Sunroof 是一個由 Google 地球圖像提供支持的面向消費者的個性化太陽能節能量估算器。我們使用人工智能擴展了這些功能，以提供比公開可用的激光雷達數據或衛星衍生的 3D 模型更精確的數據和見解。  

Solar API 具有兩種不同的功能，可幫助各類太陽能公司解決太陽能可行性和設計問題。建築洞察可以快速洞察太陽能的可行性，例如建築物接收的陽光量和最節能的太陽能電池板陣列。數據層提供了有助於太陽能係統設計的詳細見解，例如可能影響系統性能的陰影和屋頂的數字表面模型。

Solar API 在 40 多個國家/地區的超過 3.2 億棟建築中可用，可幫助太陽能公司向其客戶提供推進太陽能安裝所需的信息，並共同為無碳未來做出貢獻。有關 Solar API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。

來自 Solar API 數據層端點的每月通量圖像，顯示平均年份的屋頂陽光和陰影。

了解環境變化並根據空氣質量和花粉數據採取個人行動

空氣質量 API 和花粉 API 可以幫助企業更好地了解氣候和環境變化。這為他們提供了做出明智選擇、倡導變革和構建創新經驗以幫助減輕影響所需的信息。他們還可以使用這些信息來幫助用戶自己做出更明智的決策。 

空氣質量 API

空氣質量 API使公司能夠獲取可靠的空氣質量數據、通過熱圖可視化污染的能力，以及向目標受眾提供深入的污染物詳細信息和建議的機會。

顯示紐約市當前空氣質量狀況的地圖，其中包含詳細的污染物詳細信息

為了解釋空氣污染的動態性質，我們結合了多個數據源的信息，包括政府監測站、低成本傳感器、氣象數據、衛星、土地覆蓋和實時交通信息。這種方法意味著即使一個來源不可用，我們也能夠收集信息。我們每小時驗證和組織數 TB 的數據，從而獲得可靠且特定於某個位置的空氣質量信息。有關空氣質量 API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。 

花粉 API

花粉API提供對全球最常見過敏原的當前花粉信息的訪問。它可以用來幫助人們限制接觸過敏花粉的風險，做出更明智的日常決策，並在氣候變化的情況下適應更長、更嚴重的過敏季節。該 API 提供本地化的花粉計數數據、熱圖可視化、詳細的植物過敏原信息以及針對過敏患者限制暴露的可行提示。花粉 API 為研究花粉與氣候之間聯繫的組織以及希望幫助用戶做出更健康決策的公司提供基於數據的見解。

熱圖可視化顯示花粉水平和詳細的植物過敏原信息

該 API 基於一個模型，該模型計算全球超過 65 個國家 1x1 km2 網格上的季節性和每日花粉粒數量，支持長達 5 天的預測、3 種植物類型和 15 種不同植物物種。該模型使用土地覆蓋、氣候數據、每株植物的年花粉產量等各種輸入來提供當地花粉水平和暴露風險的可靠輸出預測。有關 Pollen API 的更多信息，請閱讀公告博客文章。 

我們很高興能夠通過 Google 地圖平台為開發者提供更多環境信息。通過提供新的環境數據以及逼真的 3D Tiles（即將進入預覽版）和鳥瞰圖（現已全面推出）等沉浸式體驗產品，我們希望為支持氣候變化的創新解決方案儘自己的一份力量。將環境數據疊加在 3D 圖像上以可視化空氣質量或花粉水平，只是這些產品協同工作的一種方式。我們可以共同規劃通往更健康地球的道路。