商場如戰場，企業內部外部皆有風險，然而一般人無法通靈預知，以前只能嘗試過後留下經驗，當作日後推測的參考，還不見得準確適用。

不過，在科技日益進步、AI盛行的新時代，我們已能借助精密準確的工具做到「未卜先知」！

千金「能」買早知道！？AI省去繁複程序預測風險

AI預測風險廣泛用於天氣變化、教育學習、行銷、金融保險等方面，連人資都能用AI模型預算出人員離職率，還有醫學上的應用，先前有台灣醫學團隊研發出不必抽血或複雜檢查，就可提前12個月估算出罹癌風險的AI模型，有助於患者及早採取治療行動。

這樣的特點運用在企業上，也可協助庫存、供應鏈管理等等，AI能處理大量資料，從中比對、偵測，幫助企業及早察覺問題所在，並經過分析提出建議方法，讓企業做到「及早發現、及早治療」，甚至更進一步達到「預防勝於治療」。

市場風險因素變多且影響大，AI將成為企業護身符

由於近年來市場環境變動大，供應鏈不穩定等風險因素愈來愈多，也愈變愈快，對企業來說，無論是營運作業或利潤收益皆可能造成大小不一的影響。且根據知名管理諮詢公司麥肯錫的研究顯示，未來10年企業年營收估計就因上述原因承受平均45%的營利損失。

為預測及避免這樣的風險，AI便派上用場。根據四大國際會計師事務所之一的Deloitte調查指出，生成式AI的預測性維護能夠提高25％的工業生產力，並減少70%的故障發生率，同時降低25%的維護成本。

Google研究也指出，目前逾8成正在考慮或已使用生成式AI的組織，相信它將大幅度地改變自身所在的產業，他們的期望與應用多在於減少停機時間、提高產量、節省成本，並提高終端使用者、客戶的滿意度。

鼎新電腦裝備製造事業部總經理李浩瑜表示，近年來由於受到貿易戰、地緣政治通貨膨脹等多元因素影響，不少企業客戶普遍面臨既有的營運流程、標準作業流程（SOP）無法支援其快速回應市場挑戰，例如頻繁地設計變更導致工具機的生產環節與研發採購脫鉤、甚至嚴重影響交期。

因此鼎新最初的起心動念是為了幫助企業客戶，希望能協助他們提升市場競爭力與永續營運能量，研發出METIS平台，其中的「預測透鏡」就是為能有效掌握需求來源，進而達到合理備貨，降低交付不及和庫存呆滯的風險。

預測透鏡有三大特點：

1.AI預測建議

透過清洗企業內外部大數據，以AI機器學習模型幫助企業挖掘高價值資訊，根據歷史數據軌跡和市場資訊，自適應出具有企業特色及規律的預測模型，為不同產品提供最佳預測建議。

2.供需偏差應對

根據偏差分析分布圖及明細，快速掌握備庫過多和供給不足的品項，並分析偏差原因，即時調整備貨節奏。

3.自動檢視安全庫存水位合理性

結合AI預測、歷史銷貨、補貨率等數據，透過科學的方法滾動計算安全庫存建議值，並依自定義更新頻率，達到定期評估安庫水位合理性的目的。

汽車零組件業變動繁複須準時達交，預測透鏡加速完工

許多產業生產產品、採購零件的前置時間長短不一，因此企業一定會做計畫庫存或安全庫存。然而，以汽車零組件業來說，光是一輛車就有三萬個以上的零件，如果客戶一週更新一次forecast，以十分之一作為保守估計，每次就有3千筆要處理，十分繁雜。

此外，每個客戶提供的Excel資料格式不盡相同，有的可能是按週給、有的是按月給，即便是同樣的周期維度，每家客戶呈現的樣子也不盡相同，加上必須一次處理這麼大量的資料，在管理上將造成不小的問題。

若以人工方式整理這些資料，不僅容易有漏失或錯亂的情形發生，且整理資料所累積耗費的人力及時間成本也相當可觀。

這時，「預測透鏡」的5大特點便派上用場：

1.高效整理大量且頻繁更新的forecast。

2.快速比對客戶需求及供給資訊，掌握供給溢出或不足的高風險品項。

3.一一比對上下期forecast的需求變動，掌握與客戶協商的最佳時機。

4.完美複製預測行為模式，建立不同預測模型，因應不同客戶及產品。

5.透過AI分析大量內外部數據，在數據累積及模型優化下，取得更精確的預測建議。

也就是說，只要在系統中即時匯入forecast檔案，便可以快速且有效率地整理所有的資料，讓廠內人員迅速找出問題並及早解決，此系統工具也能直接整合鼎新的ERP，將匯入的結果，再導回ERP做計算，取代EDI（電子資料交換）的功能，減輕人工作業的耗時成本。

此外，一般工廠出現急單、搶單、插單或延單的情況，大多須及時再跑一次MRP，但只能看出哪些需求無法滿足，不見得能發現哪些品項備料過多，導致庫存越積越多。而「預測透鏡」可以即時比對客戶需求和ERP中的供給資訊，就能看出哪些品項有供給不足或過多的偏差情形，讓業務能即時掌握有出貨風險的品項，快速調整生產排程和備貨，減少未來庫存呆滯的狀況發生。

升級數智企業，面對變化可更快更全面反應

大多數公司因無足夠的時間和人手、或者資料遺失、弄錯版本了，在比較不同期的forecast上力不從心。然而，當客戶需求變更或是forecast版本有差異，對企業影響甚大，除了產生廠內現場生產人員及倉管人員待解決的諸多問題之外，對在外的業務也會造成困擾。

若業務能在第一時間掌握客戶需求的變化，迅速找到備貨偏差的問題是出在客戶還是內部，一旦發現是客戶的問題，就可以在第一時間跟客戶溝通解決，避免最後要出貨了才發現問題，錯失協商的最佳時機。

還有就是，企業大多仰賴固定幾位資深人員估算數量提前備貨，靠的是他們經年累月的經驗值來執行，而各個人員又都有自己的一套估算方式，因此當有新進人員時，其實很難在短時間內將經驗傳承給新人。

以上這些問題，在預測透鏡中可以做到完美複製這些預測行為模式、計算公式、邏輯等等，並加入AI預測建議，為不同產品打造專屬預測模型，將資深人員原先會參考的資訊，例如過去3個月的月均銷量、去年同期的銷量等等，全部搬到系統中，之後打開系統，便會自動代出所有參考資料，包含一些需要計算、統整的資訊都會列出來，如此一來，無論任何人皆可直接應用資深人員的經驗快速上手進行預測。

再者，預測最花時間的就是資料的蒐集、統計、分析，以及經年累月才能得出的經驗法則。若運用AI系統，不但可以一次將企業內部已具備數十年的歷史資料導入，甚至可以將外部市場上能取得的相關資料一起納入計算，例如汽車零件製造商，除了自身原有的零件銷售數據之外，還可以擷取每種零件對應的車型銷量、銷售地區等等資料，透過系統的分析，就能得到更精準的預測建議。

企業經營需要宏觀與遠見，AI預測為企業增加了廣度與深度，讓經營者做出更穩當、更符合目標的決策。誠如鼎新電腦營運長潘泰龢所言：「在數智新世代，企業不僅能（透過數智系統平台）聚焦在核心事業，還可以因應內外部挑戰，快速建構與組裝所需關鍵能力，化危機為新商機。」AI已逐步成為各產業多方助力，企業的「數智轉型」課題近在眉睫，數智企業也將成為全球趨勢，在未來創造更多新的價值。

參考資料：數位時代、康健雜誌、先行智庫、天下雜誌-未來城市、天下雜誌