企業普遍推崇及時生產 ( Just In Time ) 策略，最小化庫存風險成本，然而若遇到供應鏈不穩定或中斷，企業則需要做好心理準備面對巨大的衝擊。受到疫情影響，國際航運缺船、缺櫃、塞港等問題慢慢浮現，缺少的零件無法及時補足，導致下游廠商交貨時間延誤，對於長期依賴國際貿易的公司來說是個很大的打擊。
此外，過去跨國企業透過國際分工建立全球生產鏈，但受到地理距離與時差影響，供應鏈源頭缺乏能見度，企業難以及時了解斷鏈情況並提出有效的改進策略。如 2021 年車市買氣遠超過車廠預期，但當時全球半導體產能吃緊，使車廠陷入無晶片可用的狀況，在源頭資料缺乏能見度的情況下，有車廠無法了解當下供應鏈對成品需求供給的實際影響，只好宣布停工或減產。面對這些種種挑戰，企業應如何調整策略以強化供應鏈的韌性，降低衝擊呢？
數據驅動下的供應鏈革新
在當今以數據驅動為主的時代，許多企業採用人工智慧（AI）優化供應鏈管理，透過量化數據分析協助企業做出更好的決策，包括物料採購、庫存管理以及生產計劃等方面，以提供更完整的生產規劃，以下介紹三種 AI 在供應鏈管理上的應用：
- 預測訂單需求，維持最佳的存貨水平：運用機器學習 (ML) 演算法追蹤已售出的商品數量與類型，同時根據歷史資料和季節性變化預測客戶的需求量。準確的預測有助於企業擬定適切的採購計畫，避免產品庫存不足或過多，降低存置成本 (holding cost) 和減少原料的浪費。
- 優化供應商管理與生產製程：ML 演算法協助企業精準掌握上、下游廠商庫存與供料狀況，遠端即時監控各廠生產狀態，若面臨突發的缺料缺工能及時發現，以降低損失。供應鏈的生產過程複雜，需要先進的技術與多方配合才能完成，透過 AI 分析生產數據，進一步規劃生產排程，優化製程、建立完整全面的供應鏈體系。
- 倉儲管理，縮短運送時間：AI 幫助企業自動化許多過去需要手動執行的任務，例如庫存預測和紀錄、出貨規劃，從而節省時間和人力成本，有助於優化倉儲管理，並根據即時的貨態追蹤碼確保產品快速且準確地運送給客戶。
助力 Fortune500 醫療耗材廠優化管理
在全球有50個營業據點、235間工廠的國際醫療企業，因為組織四散在各個國家，受到時差影響，難以整合各區資料。當時在疫情影響下，因為不穩定的客戶需求，採購者無法精準預訂原物料與貨櫃數量，錯誤的判斷導致庫存成本大幅上升、訂單延誤等等，種種考驗讓企業難以度過困境。
為了解決上述的問題，行動貝果提供顧問服務與 AI 分析平台，根據全球的醫療物資需求，預測每條航線所需的每月貨櫃數量，協助企業描繪出未來三個月的航運規劃，貨櫃預測準確率從過去的 53% 提升至 81%，有效釋放約 5 億美金的庫存水位。此外，精準的生產配送規劃協助 COVID 疫苗與六萬多種醫療器材抵達各國，準確並即時拯救生命。