使用機器學習改善供應鏈
流程
機器學習讓您能夠從大量的非結構化資料中建立模
型，並將其應用於改善預測和庫存管理成效，同時
自動執行重複、耗時的任務。以下是一些例子。
提高預測準確性
機器學習提供時間序列預測，並結合其他變數，
例如依照商店或郵遞區號排列的交易資料，以取得更
準確的結果。舉例來說，其可以產生相關外部資料的
橫截面，例如天氣、競爭對手、人口統計、事件等。
您可以將此橫截面與其他資料相結合，運用彙總產生每
日 SKU 等級預測、定義本機角色以及修改產品組合。
對預測進行持續的測試、比較和迭代，可妥善滿足變
動需求並避免過度佈建。
最佳化庫存管理
使用機器學習自動化庫存管理，可以減少缺貨、庫存
過剩以及降低成本。例如，量販店可以使用機器學習
技術來預測店內庫存量，以減少宅配和到店取貨訂單
發生缺貨、必須更換的情形。至於庫存變化更大或安
全庫存不適用於耐候性不穩定的其他產業，尤其是電
子商務，AI/ML 模型很有幫助，因為它們可以偵測供
應鏈流程中的異常狀況。因此，電子商務公司可以主
動地轉移潛在問題，例如提前將更多庫存轉移到正確
的位置。
提高生產力
AI/ML 可將耗時、簡單的供應鏈任務自動化，同時
協助防備風險，讓您的團隊把精力投注於對業務重
要的事情。例如，機器學習可以在早期階段找出生
產線的品質問題。使用電腦視覺，您可以查看最終
產品的外觀及其是否符合要求的品質水準，提早解
決缺陷，以免將瑕疵品交給客戶。
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