AI 驅動型需求感測：改變供應鏈規劃和預測

閱讀這篇由 Kearney 和 AWS 撰寫的報告，了解需求感測技術如何改善供應鏈預測。

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AI 驅動型需求感測供應鏈技術

在後疫情時代，許多公司在其供應鏈中建立了恢復能力，將側重點從被動式適應轉移到主動式策略規劃。然而，當今市場具有多種銷售管道、不斷變化的消費趨勢、突發的全球事件和政治緊張局勢等因素，使得準確的預測變得極具挑戰性。

AI 驅動型需求感測技術的變革潛力正在重塑供應鏈預測和規劃流程。這種創新方法利用各種內部供應鏈和外部市場資料來提高預測的準確性，即使在市場持續波動時也能發揮作用。

AI 驅動型需求感測供應鏈技術

需求感測與傳統預測有何不同：

  • 其認識到各公司需要更豐富的採購、生產營運、出貨、訂單、庫存和銷售資料集，這些資料集涵蓋了當今供應鏈所要應對的各種復雜挑戰。
  • 以近乎即時的方式擷取、結構化、整合和分享資料。
  • 鑒於資料可用性和驗證的原因，外部資料變得愈發關鍵。
  • 利用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML)，在人為介入的引導下填補可見性差距。
  • 需求感測解決方案能夠每日，甚至每小時建立精確的客戶需求短期預測。

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《需求感測與傳統預測的差異》電子書

供應鏈管理中的需求感測

由人工智慧和機器學習提供支援的需求感測功能可提供有關客戶行為和潛在成果的即時洞察，解決當今供應鏈中存在的眾多複雜性問題。藉由近乎即時地擷取、結構化和共用資料，該功能可提供供應鏈的最新、透明和動態檢視。這樣一來，亦讓供應鏈合作夥伴從傳統的對抗性關係轉變成更緊密的合作關係，並致力於實現共同的目標。

需求感測技術整合了來自供應商和廠商的外部資料，不僅能夠提升預測的準確性，還能在整個供應鏈生態系統中鼓勵更好地相互協作。

供應鏈管理中的需求感測

「即便是最優質的內部資料本身，現在也不足以推演出未來的形勢。」

外部資料變得越來越關鍵，

這不僅是因為 80% 以上有關當今供應鏈的資料現在都由供應商、廠商、最終使用者和第三方在外部產生。這對於驗證亦很重要，因為出於預測用途，最近的歷史內部資料經常因 COVID 的影響而遭到破壞。談及供應鏈中的需求感測時，歷史不再是未來的有用指標。
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供應鏈營運中的需求感測

需求感測是一種進階預測方法，其利用即時資料、機器學習和分析來減少預測錯誤並更好地預測客戶需求。與傳統預測主要依賴於歷史資料不同，需求感測可擷取目前的需求訊號，以提供更準確且回應及時的預測

需求感測整合了廣泛的資料來源，包括內部銷售資料、庫存量，以及市場趨勢和社交媒體情緒等外部因素。藉由善用 AI 驅動型需求感測，企業可近乎即時地分析這些資料。機器學習演算法可偵測傳統方法可能會忽略的模式和關聯，讓公司幾乎能立即調整其供應鏈策略。

雖然需求感測與需求預測都有助於預測未來需求，但兩者在方法和準確度方面有顯著差異。傳統需求預測依賴於歷史資料，且一般假設過去的模式會繼續。需求感測專注於目前，利用最新資料來擷取即時的市場變化。這讓需求感測變得更敏捷，並且更適合現代、快節奏的市場。

需求規劃包括預測需求、調整庫存量，以及排程生產，以滿足客戶需求。需求感測本質上是此程序的一部分，提供即時資料與洞察，讓需求規劃更準確且更有效率。將需求感測解決方案納入需求規劃，讓企業能夠快速對變更做出回應，從而減少庫存缺貨和庫存過量情況。

將需求感測整合至供應鏈營運中，可顯著改善預測準確度、庫存管理和客戶滿意度。例如，據採用需求感測軟體的公司報告，庫存量下降且服務水準提高，從而直接影響其盈利。

若要探索需求感測如何徹底革新您的供應鏈預測，請下載我們的電子書《雜訊中的訊號》。您可更深入地了解需求感測、實際案例研究和切實可行的策略，進而藉此在自己的組織中實作需求感測的概念。

透過採用需求感測，企業能夠以更大的信心和敏捷度來應對現代供應鏈的複雜性。不要讓過時的預測方法阻礙您，探索需求感測工具如何在不可預測的世界中提供您所需的清晰度。

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