需求預測中的 AI：概觀、使用案例與優勢

透過將 AI 應用於各種內部與外部資料，企業能更準確地預測其商品與服務的需求，協助調整預算、製造排程、庫存水位、出貨優先順序及其他關鍵職能，同時降低成本。在本文中，我們將探討 AI 型需求預測的運作方式、應用領域，以及剛起步導入的組織如何從中受益。

什麼是需求預測中的 AI？

AI 型需求預測是指運用機器學習和預測分析，更準確地估算未來對產品或服務的需求。分析的資料範圍十分廣泛，包括歷史銷售、銷售商機、消費者行為、人口統計資料、競爭對手活動、季節性與市場趨勢、天氣事件、假期時程，以及經濟狀況等資料，甚至包括網站流量和社群媒體互動的即時資料。

將 AI 納入需求預測，有助於企業更妥善地使產品與庫存水準符合實際需求，因為 AI 型資料分析能發掘舊有需求預測系統無法辨識的模式與關聯。也有助於減少仰賴人工且效率不彰的需求預測流程。McKinsey & Company 的研究顯示，運用 AI 的供應鏈管理預測可將錯誤減少 20% 至 50%，並將產品缺貨情況最多降低 65%。

重點精華

• 需求規劃涵蓋企業的每個環節，從生產現場到銷售辦公室。因此，每個團隊都必須對其提供的資料負責，以協助確保預測準確。
• AI 的優勢在於能夠快速處理大量資料，讓人類需求預測專家能專注於解讀並傳達結果。
• 隨著天氣事件、競爭對手活動和消費者趨勢等領域的外部資料導入，需求預測人員現在能夠更精準地掌握業務環境。

需求預測中的 AI 說明

每家企業都希望洞察未來消費者與企業會向其購買哪些產品及購買數量，以便更妥善管理支出、投資、庫存水準、產品規劃、人員配置和行銷促銷活動。取得這種準確且最新的可視性，能夠改變企業的發展方向。

AI 驅動的需求預測應用程式能比傳統工具更快速且更精準地處理大量資料。因此，他們能將過去以人工方式進行且緩慢的需求預測流程，轉型為高度自動化且即時的活動，為企業領導者提供所需洞察，以滿足甚至預測不斷變化的客戶需求。

有效的需求規劃需要多個不同業務部門之間的協調，包括銷售、行銷、財務、供應鏈和生產。其中一項主要目標，是維持適當的庫存平衡：既能充分滿足客戶需求，又不至於讓企業承擔不必要的庫存持有成本，或因商品滯銷而必須大幅折扣銷售。

PwC 將預測客戶需求的能力列為零售業中最具 AI 潛力的三大領域之一，因為零售商開始運用深度學習 (一種使用神經網路教導電腦做出決策並持續學習的 AI 類型) 來預測客戶訂單。

需求預測 AI 如何運作？

組織可以先將儲存在 ERP 系統中的歷史銷售資料，與行銷活動和促銷成果資料，以及消費者趨勢、經濟情勢、天氣型態、競爭對手活動和其他因素等外部資料結合。接著，他們可以將這個龐大的資料集饋送至預測模型，以進行需求預測。

例如，中東一家製藥公司正運用 AI 驅動的超參數調校（超參數是控制機器學習模型訓練的變數），以支援更準確地預測未來藥品需求，以及最佳庫存與生產水準。透過試驗各種參數組態，該公司可以根據不同情境預測需求。

AI 驅動的需求預測與傳統預測之比較

在傳統預測中，人工分析師主要使用歷史銷售資料和目前訂單資料來預測未來生產需求，並排除任何離群異常值。這類傳統需求預測雖然對於在穩定市場中銷售穩定的公司相當實用，但受限於人類能夠吸收的資料來源數量，在快速成長且波動劇烈的市場中往往難以滿足需求。

AI 驅動的需求預測運用機器學習與生成式 AI，快速分析來自上述眾多內部與外部來源的大量資料。這會建立更全面的預測，並可根據新增或變動的資料輸入輕鬆更新。AI 型預測也更擅長產生長期預測。

AI 於需求預測領域之應用優勢

在需求預測中導入 AI 可帶來眾多效益，隨著技術進步，還將創造更多價值。以下是一些最大的優勢。

• 改善規劃。AI 可改善規劃，因為組織能將其套用於內部與外部的眾多大型資料集，以識別複雜模式，並建立更全面、準確的預測。
• 提供即時洞察。由於 AI 能夠快速且自主地持續分析龐大的資料集，因此可近乎即時產生洞察，讓使用者能根據最新市場及其他條件調整計畫。
• 提升可擴充性。隨著組織的需求預測需求和資料來源不斷增加，無需提高人員配置水準，而是可以運用 AI 來處理擴大的規模與複雜性。
• 優化庫存。只要以 AI 為基礎的需求預測準確且保持最新狀態，就能協助企業維持足夠庫存以滿足預測需求，而無需持有過多庫存。
• 增加收入。AI 驅動需求預測的累積效益，包括最佳化庫存水準、提升客戶滿意度及減少錯誤，在其他因素不變的情況下，可帶來營收成長。

人工智慧在需求預測中的使用案例

以 AI 為基礎的需求預測可用於改善不同行業中的各種流程，包括：

供應鏈規劃

AI 型需求預測若能準確建立經濟與政治變化、自然災害、市場趨勢、消費者行為變化，以及眾多其他因素影響的模型，就能協助供應鏈規劃人員採購剛好足以滿足需求的供應品數量。這些預測也能提供規劃人員所需的資訊，以建議投資啟動新生產線，或關閉價值較低的生產線。它們甚至可用來建議各生產線的適當人力配置。

• 運輸預測 準確且由 AI 驅動的需求預測，是組織規劃其產品所需的卡車、鐵路、空運、海運及其他運輸運能需求能力不可或缺的一環。例如，運輸經理可以使用需求預測來預先預訂物流需求，包括卡車與貨櫃艙位，藉此改善運輸時間並為公司節省成本。
• 逆向供應鏈預測。正如組織可以運用 AI 來預測其產品需求，也可以將 AI 套用於歷史與目前資料，以預測產品退貨量及相關成本。
• 貨運物流 透過支援 AI 的需求預測，企業不僅能更準確地預測銷售，也能更有效地預估出貨需求並管理這些產品的交付時間，無論產品是送往當地門市、直接送達消費者，或是跨境運送而企業需要考量出口法規的影響。需求預測也能為供應鏈經理提供所需資料，以便進口適量的原物料，確保組裝線經理在需要時取得所需資源。
• 倉儲最佳化 AI 驅動的需求預測可協助製造商與零售商分析來自行銷、生產線與銷售點系統的需求訊號，以及外部資料來源，讓他們瞭解所需的倉儲容量，並據此調整營運。

製造

製造商正運用需求預測 AI 工具，根據客戶需求調整產能並最佳化倉儲空間。這些工具會運用過往銷售、目前促銷活動、消費者趨勢，甚至競爭對手行為與週期性事件影響等外部資料。

• 產品需求預測。AI 驅動的產品需求預測運用機器學習，預測現有產品的需求，並預測新產品的需求。精密的需求預測工具不僅能提供未來銷售的洞察，還能估算退貨量。
• 季節性分析。製造商運用 AI 分析影響季節性趨勢的因素資料，包括與天氣、買家偏好變化、假日消費，以及離峰時段下滑相關的細微模式。接著，他們會運用這些分析來預測消費者需求的波動。
• 減少廢棄物。透過運用 AI 預測並因應需求變化，製造商可以避免過度生產，以及相關生產資源與時間的浪費。

財務

財務主管需要對現金預測與組織的流動性水準充滿信心。透過合適的需求規劃工具，他們可以運用資料制定更準確的預算、更妥善管理現金流，並與組織內的其他利害關係人建立更緊密的關係。

• 市場預測。透過將 AI 型預測性分析套用至歷史與趨勢資料，財務組織可以識別相關性與因果關係，為未來市場狀況的預測提供依據。這類以 AI 為基礎的預測會根據新資料重新校準，進而提升其準確性。組織正運用內建於全新需求預測工具中的生成式 AI，建立可解釋預測並突顯關鍵因素的說明內容。
• 風險評估。財務團隊可以運用 AI 驅動的預測性需求規劃工具，找出會增加業務與稽核風險的問題，例如需求突然下降或供應短缺所造成的影響，或是可能影響財務報表準確性與可靠性、進而引發稽核的潛在問題。

醫療保健

醫療保健專業人員正運用 AI 需求預測工具的模式辨識與分析功能，預測營運需求、改善資源配置，甚至預測病患結果。

• 醫院資源配置。以 AI 為基礎的預測分析，套用於病患、社區健康與季節性健康趨勢的資料，可協助醫療保健組織預測醫療用品、人員與不動產空間的需求。供應鏈經理可運用這些資料訂購用品，包括不應過度備貨的易腐壞或難以取得品項；團隊主管則可運用這些資料規劃工作排程，在緊急照護與預約式看診之間取得平衡。
• 藥品需求。預測醫療機構藥局的藥品需求，需要瞭解特定藥品的重要性、過往用量水準、醫師開立處方的可能性，以及外部因素 (例如季節、疫苗接種率，以及社區疾病盛行率) 對需求的影響。
• 量身打造治療計畫。醫療保健機構可以運用 AI 型分析來預測病患的復原時間與潛在併發症，並利用這些洞察制定個人化復原計畫，根據病患的進展進行調整。

汽車業

汽車製造商和大型經銷商運用預測分析來分析消費者模式與趨勢，以及競爭行為。一些汽車製造商正結合 AI 預測工具與社群媒體情緒指標，深入瞭解客戶偏好、產品品質問題與最佳定價。未來工廠將能夠使用多種資料來源，自主辨識需求、配置生產計畫、組合製造所需的必要資產，並在即時回饋的協助下學習與調適。

• 經銷商庫存管理 AI 需求預測工具可運用過往銷售、市場趨勢及客戶情緒等資料，協助汽車經銷商維持最佳庫存水準。這類分析可協助經銷商降低庫存持有成本，並制定能隨市場狀況變化而調整的定價策略。
• 預測性維護。以 AI 為基礎的智慧製造工具可識別生產線上的設備何時即將故障，並產生警示，讓製造商能在停機時間影響生產之前修復設備。
• 精簡製造。自動化且互聯的需求預測可協助汽車製造商最佳化從需求到交付的執行，並有效因應市場變化與客戶需求。這種對未來需求的預見可支援精實製造工作，因為在全球採購零組件的製造商能更確保關鍵零件準時交付。

零售業

零售商能夠從銷售點系統、網站和客戶忠誠度計畫收集大量內部資料，並收集影響客戶需求因素的外部資料，例如天氣型態、假日與季節性趨勢，以及消費者支出模式。他們可以在 AI 的協助下分析該資料，以更準確地預測需求。

• 趨勢分析。趨勢資料的 AI 分析對於準確的需求規劃至關重要。這些資料可能包括營養與時尚趨勢、消費模式，以及預測天氣狀況。
• 即時庫存管理。規劃人員可以將 AI 型分析套用於從中央商品管理系統擷取的銷售與退貨資料，以即時調整庫存水準、最佳化商品銷售機會，並避免持有過多庫存，尤其是保存期限較短的產品。
• 人物誌開發。透過銷售點系統、忠誠度方案和客戶調查所蒐集的客戶資料，零售需求預測人員可以建立客戶人物誌，以更深入瞭解特定類型重要客戶的行為與需求。透過 AI 協助分析此資料，需求規劃人員可以最佳化門市據點的庫存水準，以吸引這些客戶。
• 價格最佳化。在這個低毛利產業中，將價格設定在可將利潤最大化的水準，對所有零售商都至關重要。但是，如果未詳細分析最新銷售資料，以及價格變動對未來銷售的影響就設定價格，可能會阻礙獲利能力並疏遠客戶。

餐旅業

飯店業者可以運用 AI 分析旗下飯店的歷史資料，以及市場趨勢、競爭對手活動和季節性需求波動的影響，進而更準確地預測高需求與低需求期間。有了這些資料，飯店即可最佳化定價、人力配置水準及行銷策略，進而將利潤最大化。

• 預訂與排程。這是指管理客房、餐廳座位及其他可預訂項目 (例如 SPA 療程和運動設施使用) 預訂的流程。飯店可以運用 AI 分析這些預訂的歷史資料，以及市場趨勢、消費者喜好和競爭對手活動等資料，來預測這些服務的需求。
• 季節性預測。飯店業者可長期追蹤獲利能力和績效指標，以識別季節性模式。透過使用以 AI 為基礎的需求預測軟體，飯店業者可在需求旺季將利潤最大化，並在需求淡季透過減少人力、簡化服務項目，甚至關閉部分客房以降低暖氣或空調成本，將影響降至最低。
• 禮賓與客戶服務。當飯店業者分析顧客行為與偏好的最新資料，包括自有顧客資料，以及調查、競爭分析、市場統計資料和其他資料時，就能更準確地預測賓客需求，並提供符合這些需求的個人化產品與服務。除了需求預測之外，AI 工具甚至能將住客分配到最符合其偏好與需求的客房，並針對餐廳訂位、飯店設施與當地景點提供相關建議。

如何透過 11 個步驟實作需求預測 AI

需求預測是一項複雜的流程，橫跨組織內的多個團隊。實施需求預測的關鍵步驟包括以下內容。

1. 定義目標。在改革需求預測流程之前，請先確定組織優先事項、制定可解決最迫切問題的策略，並建立路線圖。
2. 從關鍵來源收集資料。需求規劃發生於企業的多個部門，包括銷售、行銷、營運、供應鏈和財務。此跨職能團隊的成員需要就要收集和分析哪些內部與外部資料達成共識，以制定準確的預測。
3. 預先處理資料。識別適當資料後，請將其收集到暫存位置，讓分析師能夠檢閱、視需要調整，並清除不相關的資料。確定將使用哪些類型的歷史資料，以及最佳日期範圍。
4. 選取模型。組織可以在其 AI 型需求預測中使用不同模型。一款廣受歡迎的需求預測工具提供 15 種業界標準和專有統計模型。模型或預測方法的選擇取決於所需的輸入，例如銷售、市場機會、外部事件、需求模式和典型產品生命週期。這些模型可因應突然的內部或外部變化而修改。預測模型包括線性與非線性迴歸。線性模型假設變數之間存在直線關係，而非線性模型則更為複雜。指數平滑模型的各種變化形式，會在預測未來需求時給予最新資料較高的權重。
5. 訓練模型。訓練 AI 需求預測模型涉及選取和收集資料、準備資料、選擇適當的演算法，以及評估預測準確度。
6. 與現有 IT 基礎架構整合。整合式需求規劃系統可從各種來源擷取資料，包括銷售、行銷、製造、供應鏈和運輸管理系統。內建協同運作能力的雲端系統，讓需要快速存取公司各部門資料的需求規劃人員更輕鬆。當需求規劃系統各自為政時，關鍵資料可能會遺失，預測也可能不準確且過時。
7. 驗證、評估並調整模型效能。AI 模型會從歷史資料以及持續從使用者取得的回饋中學習。模型會運用這項知識來判斷下一個最佳選項，例如根據某項產品需求下降的預測，縮減該商品的生產，或將資源轉用於其他商品。
8. 產生洞察與預測。需求規劃人員正在使用 AI 與機器學習驅動的預測軟體，處理大量資料並找出人類可能永遠不會注意到的模式。根據這些模式，需求規劃人員可以進行預測，例如原物料價格上漲、客戶情緒變化或季節性需求轉變所造成的影響，讓企業領導者用以精進策略。
9. 提供即時更新。需求預測人員可以使用 AI 工具，立即發現可能影響需求的變化，例如營運中斷或外部事件。這些需求模式的轉變讓預測人員能夠為組織領導者建立最新的即時預測。
10. 提供可行動的建議。AI 演算法會隨著輸入更多資料而持續學習，協助產生更精準的需求預測，讓企業領導者能用來調整生產線、供應鏈、行銷活動及其他關鍵職能。
11. 持續反覆運算並精進模型。組織一旦選定需求預測模型，相關團隊就需要審查、重新分析並完善該模型。例如，需求預測人員可能會移除可能扭曲整體預測的離群值，或新增更能滿足主要利害關係人需求的資料輸入。

提供準確預測的考量事項

使用 AI 模型建置可靠的需求預測系統可能相當困難。繼續閱讀，瞭解提供準確預測時最重要的考量事項。

• 資料品質。用於訓練 AI 模型的資料品質與範圍，會直接影響其產生預測的準確性。資料不足、資料品質不佳，以及資料不均衡（過度集中於整體解決方案某一層面的資料），都可能導致 AI「幻覺」，進而降低需求預測的價值。
• 歷史資料準確性。同樣地，用於訓練所選 AI 模型的資料準確性，有助於決定需求預測的精準度。規劃人員需要在使用足夠的資料以協助確保準確性，以及讓模型因可能不相關的資料而負載過重之間取得平衡。
• 模型複雜度。組織可以針對需求預測的某些要素修改預先建置的機器學習模型，但若要獲得最大效益，企業需要使用自己的資料來訓練模型。準備高品質資料集需要收集、驗證、轉換及清理歷史資料，這是一項運算密集的程序。執行這些系統所需的運算能力較低，但仍是一個持續進行的流程。雲端是關鍵要素，因為它能隨著公司的需求成長而擴充。雲端解決方案讓許多公司都能負擔得起以 AI 為基礎的需求預測。
• 即時資料完整性。即時收集與分析的資料若有缺漏或不一致，可能導致預測不準確。資料越精確且越相關，需求預測就越準確。
• 人為錯誤。如同任何新系統，成功導入 AI 驅動的需求預測軟體並將其整合至供應鏈管理，需要進行訓練；而這類訓練通常需要安排一些停機時間，以專注於最佳實務並克服對變革的抗拒。最好與軟體供應商或整合商合作，善用高品質的訓練計畫，在最短時間內涵蓋相關內容。提供內建於應用程式中的後續訓練的軟體程式可提供協助。
• 模型精進。需求預測人員透過持續學習來精進其機器學習模型預測，因為模型可存取新的營運資料，並能針對未來產生更準確的全新洞察。

建立有效預測系統的秘訣

在部分組織中，需求預測已分散於多個部門，包括銷售、行銷、財務和供應鏈管理。無論這個團隊隸屬於哪個部門，都需要與銷售和行銷緊密整合。在對現有預測系統進行實質性變更之前，需要回答以下幾個問題。

• 瞭解您的使用者。確保需求規劃團隊成員都有明確的職責。例如，與供應鏈團隊合作的需求規劃人員，需要確保企業在正確的時間取得製造正確產品所需的原物料。另一位規劃人員可能會與行銷團隊密切合作，深入瞭解可能影響未來銷售的促銷活動。
• 建立效能基準。預測系統需要基準，以便企業領導者評估需求預測流程的執行成效。基準包括預測準確性，而預測準確性會受到預測偏差（即預測與實際結果之間持續存在落差時所發生的情況）以及錯誤率的影響。
• 從小規模開始，但設計時著眼於擴展。不可能透過單一現代化計畫全面改革需求預測的每個環節。從小處著手，設定優先順序，然後擬定長期策略，在早期階段因應最大的挑戰。每個專案都應銜接下一個專案，作為需求預測系統的基礎，以便擴充來滿足成長中組織的需求。
• 識別並消除模型偏差。用於訓練 AI 模型的資料若不平衡，是造成準確度不足的主要原因之一，因為多數機器學習演算法都假設底層資料會依據其在整體資料架構中的相對重要性進行分佈。
• 遵循相關標準。對於食品生產商和汽車製造商等產品品質與製造流程受嚴格法規規範的產業，提供法規要求相關資訊，可讓需求規劃人員建立預測，協助企業遵循相關標準。
  
  例如，預測人員可能會將來自銷售端的易腐品需求激增資料，與庫存控管資料進行平衡；後者詳述在不會冒著腐敗風險及因此造成庫存浪費的情況下，可保留在手邊的產品數量。這種協調讓預測人員能夠做出具體預測，協助銷售、供應鏈和物流經理規劃適當的生產與庫存水準。
• 評估並處理安全風險。分析大量資料會帶來資料安全風險。在大多數情況下，雲端需求預測工具所分析的資料，比內部部署系統中分析的資料更安全。
• 反覆運算並調整。無論是策略轉變、重大氣候事件或勞工罷工等內外部變化，都需要需求規劃人員調整並反覆修正預測，以確保使用正確的資料。
• 投資使用者教育。理想的需求規劃人員具備統計分析和預測模型方面的經驗。他們能夠解讀複雜的資料集，並以組織內其他成員（尤其是高階主管）能理解的語言傳達其發現。最理想的使用者訓練將著重於分析與溝通技巧，以及質性與量化研究技能。
• 主動與利害關係人溝通。透過產生協同預測，彙整業務中所有相關環節的資料，並提供最準確且最新的資料集，需求預測人員便能為利害關係人提供主動式指引。例如，許多需求規劃系統可讓預測人員設定符合不同部門特定需求與優先順序的儀表板，讓部門經理能在同一處檢視關鍵指標，並快速評估整體需求以及企業可如何做出最佳回應。
• 建立信任並解決疑慮。預測規劃人員可能會面對關注 AI 如何為其公司帶來效益的企業領導者。規劃人員可以透過展示 AI 需求預測如何優於基本軟體的具體範例，來緩解這些疑慮，並說明其可能如何提升獲利表現。

運用 Oracle Supply Chain Planning 建立更強大的預測

內建於 Oracle Supply Chain Planning 的 AI 功能，可協助需求規劃團隊建立更可靠的預測，並實施更精準的生產、履行與庫存策略。

需求預測中的 AI 常見問題

AI 如何應用於需求預測？
組織使用 AI 工具分析內部與外部資料集，以識別大多數人類無法察覺的模式，進而建立更精準的需求預測。

AI 預測與傳統預測有何不同？
傳統預測是以手動方式進行，且主要仰賴歷史資料，因此只能提供潛在需求的部分觀點。AI 型預測會分析更多元的資料來源，包括市場趨勢、消費者行為、經濟指標及競爭對手活動的即時資料。

企業如何將機器學習應用於需求預測？
企業也可以使用機器學習模型執行「假設分析」，瞭解不同變數可能如何影響未來需求。

AI 預測是否有益？
是的。AI 預測的優勢之一，是能夠分析來自不同來源的大量複雜資料集，進而提供更全面且準確的預測。另一項優勢是它能夠從新資料中學習，並據此調整預測。

AI 如何協助銷售預測？
AI 可運用歷史銷售資料、產業資料及目前的銷售商機管道，快速識別人類分析師可能不易察覺的趨勢、模式和結果，協助準確預測未來銷售。