Posts by Willie Chen

2025 年 8 月 20 日，Zionex 受邀參與 財團法人資訊工業策進會（III） 與 人工智慧創新應用推動協會（AIF）主辦的 AI Café 台南場，擔任講師與產業代表分享 AI 在製造業與品牌端的應用。本次演講主題為 「打破 AI 在企業應用的五大迷思」，我們透過實際案例與互動討論，帶領現場來賓突破盲點，重新認識 AI 銷售預測與營運改善的真實價值。 🔍 五大迷思與案例分享 迷思 1：AI / ML 是否真有必要？ 這個問題其實沒有標準答案。傳統統計模型的確很實用，它依靠固定的公式與趨勢推估，可以在穩定情況下給出不錯的結果。但機器學習模型的特點，是能根據資料特性 不斷學習、動態調整，特別是在需求複雜、影響因子多的情境下，效果會更明顯。 舉個實際例子：我們曾協助一家 全球知名的食品公司（主要產品是豆腐與相關食品）。他們的需求特性非常複雜，不僅受到季節與促銷活動影響，還跟健康飲食趨勢、通路策略息息相關。過去只靠歷史數據加上簡單的統計方法，常常不是備貨過多，就是缺貨。 導入 AI 預測模型後，系統能同時考慮 內部銷售紀錄 與 外部市場因子，並且針對不同產品線選擇不同的模型。結果不僅 提升了預測準確度，還讓營運更有效率：生產計畫更貼近實際需求，庫存壓力大幅降低。 所以回到問題：「只有歷史資料時，還需要 ML 嗎？」 答案是 要看需求的複雜度。 如果市場變化小，傳統方法就足夠；但若需求波動大、影響因素多，AI / ML 就能展現它的價值。 迷思 2：AI 不夠準就不值得用？ 先問一個犀利的問題： 「AI 的準確率如果只有 85% 或…