為何讀這篇？
供應鏈管理是品牌零售需要面對的挑戰之一，從原材料採購、供應商、製造商、零售商，到最終的消費者都是影響供應鏈的主因。一旦某環節出問題都會影響商品，這不僅讓銷售機會消失，還會導致不必要的庫存報廢等後果，最終導致營收受影響。
供應鏈分析能避免上述問題，以「需求導向」做為生產決策依據，提前預警供需決策異常處，進而避免未來生產風險。此外，若能提前掌握供應鏈需求，企業將愈能在競爭中搶佔先機。
行動貝果在 8ndpoint 微服務平台之下，提供生產補貨預測服務，透過 AI 預測解決供應鏈管理問題。通路補貨預警服務將引領品牌零售走向新零售時代，以頂尖的 AI/AutoML 技術有效控管庫存及報廢成本，協助決策總部優化庫存、精準銷售預測、擬定供應鏈生產計畫。
門店需求預測失準 年報廢量大於 80 億
過去曾在超商擔任店長，現為行動貝果的 AI 商業顧問陳胤同，他分享經營門店時的故事說道：「門市需要進多少貨量？明天能賣出幾個商品？是我擔任店長時每天都須面對的課題，我只能靠自己的判斷來進貨，但又必須要很有效率去控管店舖的生鮮產品、即期品。當時因為每天報廢太多御飯糰，總部還特別打來關切這間店會不會倒？」這不是只有他個人才碰到的困難，根據他的觀察，全台灣約有 11,000 間超商門市，其中的生鮮報廢數目約 2,000 噸，以這樣的數字而言光超商在生鮮的報廢數量一年可達 80 億，而這還沒有算上庫存成本、人力成本等其他支出，因此每年超商門市支出成本的實際數字將更可觀。
供應鏈生產計畫三核心：通路、商品、消費者
除了庫存與鋪貨管理的難題外，決策端也時常面臨如何有效安排供應鏈生產計畫的挑戰。生產計畫需要配合不同通路訂貨需求來制定，大型品牌零售的人員與店址分佈各地、商品種類繁多，再加之影響市場變化因素多的情況下，若無法提前掌握供應鏈生產需求量，將衍生產銷不協調的問題，造成生產成本大幅增加。然而，供應鏈生產計畫須兼顧許多環節，包括需求預測（Demand forecasting）、庫存計畫、資源配置、生產作業、物料需求與採購計畫等，都需根據通路需求及不同工廠的產能情況制定生產計畫，才能確保生產過程穩定性。諸多因素的影響加上市場變動快速，使得供應鏈生產計畫制定困難，需要靠建置預測模型為複雜的生產和供應問題找到解方。
何謂生產補貨預測？
生產補貨預測是產銷協調的必經過程， 因此行動貝果在 8ndpoint 上提供這項重要服務。8ndpoint 是 ＭoBagel 於今年發佈的 AI 微服務平台，取諧音 Endless points，是整合多元 AI 應用場景的平台。能讓使用者透過 AI 預測流程，進行庫存控管、銷售預測以及制定供應鏈生產計畫。透過生產補貨預測服務，補貨決策不再以直覺判斷，而是透過收集銷售紀錄、門店資訊、商品訊息以及促銷資訊等相關資料，並利用 AI 工具建立預測模型，藉此避免進貨控制不當以及不必要的浪費。而在生產計畫安排的問題，業者同樣可以透過銷售量預測，並融合內部業務邏輯，達到精準安排供應鏈生產計畫，防止產銷不協調造成多餘的生產成本。
生產補貨預測服務能做到什麼
- 需求預測：透過預測消費者購買需求，有助於後續制定合適的採購量及銷售規劃。
- 庫存優化：避免庫存過多生成報廢成本，庫存過少導致銷售效益大打折扣。
- 補貨預警：產量偏高或偏低都能向供應端或總部預警，提前發現問題避免經營措手不及。
- 生產計畫：對生產計畫精準安排，確保生產過程穩定，防止產銷不協調造成成本累積。
還在用 Excel 做生產計畫嗎？AI 讓生產補貨預測更快、更準
過去，多數企業只能依靠傳統 Excel 報表安排供應鏈計畫，而這樣的做法會衍生幾個挑戰：
- 大量資料靠手動分析耗時費工容易出錯
- 影響銷售的季節性、市場變動因素容易忽略
- 多品項、多影響因子的預測不易分析
8ndpoint 生產補貨預測服務以 AutoML 技術協助品牌零售更精準的預測每一個商品貨號（SKU）的銷售額，並以此數據做為後續生產計畫與庫存優化依據。現在企業只要將資料上傳，系統就會參考季節性、市場變動等多影響因子，自動訓練出精準的預測模型。在此 AI 服務的協助下，品牌零售業者成功將銷售準確率提升到 95%、補貨準確率提升到 85%，跟傳統的 excel 統計方法相比至少提升 20-30% 的準確率，可以有效減少報廢成本，甚至銷售更多商品提升營業額。
陳胤同表示：「未來我們期望透過 8ndpoint 需求預測服務幫助更多業者解決補貨問題，讓 AI 不只是一個技術，我們想以 8ndpoint 的能量擴及於各型企業，小至巷口早餐店、大至各大零售品牌，讓 AI 融入每個人的生活。」
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