AI 需求感測：透過數據提升供應鏈應變能力

科技飛快進步的同時，加速了全球市場的變動，從疫情影響到地緣政治、經濟波動，供應鏈的不確定性讓企業難以掌握市場需求。

新時代下供應鏈管理的挑戰

許多企業仍依賴過去的歷史數據來制定生產計劃，導致供需失衡：

• 庫存過剩：預測錯誤導致產品滯銷，增加倉儲與營運成本。

• 缺貨損失：市場需求突然攀升，卻無法及時補貨，錯失商機。

• 供應鏈瓶頸：上游供應商無法即時應變，導致生產停滯。

面對這些挑戰，企業需要更即時、準確的需求預測，而 AI 需求感測（AI-powered Demand Sensing） 正是解決方案。

 AI 如何提升需求預測準確性？

與傳統預測主要依賴於歷史資料不同，需求感測是一種進階預測的方法，運用即時數據、機器學習和分析來提升預測準確性，降低錯誤率。

傳統的需求預測依賴過去的銷售數據，而市場環境變得比以前更加複雜，單靠歷史資料已不足以應對突發狀況。AI 需求感測透過機器學習，能夠即時分析多種因素，可能的情況如：

• 即時銷售數據：從 POS 系統或電商平台獲取即時銷售變化。

• 天氣與季節影響：分析氣候變化對消費模式的影響。

• 社群媒體趨勢：監測網路討論熱度，預測潛在需求波動。

• 供應鏈數據：追蹤原物料供應情況，避免生產受阻。

  
  

透過AI進行即時分析，企業可以快速調整生產與物流策略，確保供需平衡。

AI數據平台提升企業應變能力

因應數位轉型與接軌AI技術，許多企業開始使用「智慧供應鏈數據平台」等AI工具，將 AI與工業數據治理技術結合，幫助企業提升供應鏈靈活性與決策精準度。這類的AI數據平台通常具有以下功能：

1. 即時監測與預警：

傳統供應鏈管理通常依賴定期報表，可能無法即時反應市場變化。AI數據平台便可以即時監測供應鏈數據，並在異常情況發生時提供預警。例如，當某項產品需求超出預期，系統能即時通知相關部門，提前備貨。

2. 智能決策支持：

透過AI對大量數據進行分析，幫助企業制定更明智的決策。例如，若AI偵測到某地區的天氣條件可能影響物流，系統可建議調整配送策略，降低風險。

3. 數據驅動的供應鏈優化：

傳統供應鏈依賴經驗決策，容易受到人為偏誤影響，而AI技術能分析歷史數據與即時資訊，提出最佳庫存與生產排程策略。例如，當AI發現某款商品在不同地區的銷售表現差異時，系統可建議適當調整庫存分配，提高周轉率。

AI + 工業數據治理：讓企業決策更聰明

AI需求感知技術的導入讓企業得以擁有預測的超能力，而要達到需求感知的核心在於準確、即時的數據，而數據收集則是建立高效預測系統的第一步。

數據的準確性與完整性決定了AI需求感測的效果，為了確保這些數據能夠順利被 AI 利用，企業需要建立完善的數據治理機制。

PIMQ 工業數據治理平台

在數據驅動的供應鏈管理中，數據治理扮演關鍵角色，確保數據的質量、準確性與可用性。PIMQ工業數據治理平台正是為企業提供一套完整的數據管理解決方案。

PIMQ工業數據治理平台與AI需求感測相輔相成，確保AI能獲取高品質數據，進而提升預測準確度。透過PIMQ，企業能夠提升數據準確性、加速數據流動、優化決策效率，減少因數據錯誤導致的預測偏差，透過數據驅動的分析，讓企業能夠更靈活應對市場變化。

未來，隨著 AI 技術的進一步發展，結合PIMQ的工業數據治理，企業將能更精準掌握市場需求變化，實現供需平衡與供應鏈最佳化。