2025 年 8 월 20 일,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。

도입 AI 예측模型後,系統能同時고려 내부銷售紀錄 與 외부 시장 요인,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。

만약 시장 변화소,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 불夠準就불值得用?

先問一個犀利的問題：

「AI 的準確率如果只有 85% 或 90%，沒辦法達到 95% 甚至 98%，那是不是就不值得用了？」

這個疑慮，其實很多企業都會有。
但事實是——沒有任何模型可以做到完全準確，因為 需求本身就是不確定的。

AI 的價值,不在於提供「完美答案」,而是在於 提前給出方向性的신호。
舉個例子:If AI 能讓預測準確率 提升 10%,對於同時管理上千個 SKU、跨多通路的企業來說,這個差異可能就是 數千萬的營運價值。

10% 帶來的，不只是數字上的提升，而是：

• 更精準的庫存配置
• 更少的缺貨與報廢
• 更穩定的生產計劃

迷思 3：一個模型可以預測所有產品？

在活動現場，來賓也會好奇：「能不能只用一個模型，去預測我們所有的產品？」
這其實是很多企業共同的期待，但實務上卻很難達成。

原因很簡單：不同產品的需求差異太大。
有些產品銷量高又穩定，有些屬於低頻長尾，還有些需求變化劇烈。 如果硬要用單一模型處理所有產品，結果往往就是「部分產品準，但另一部分完全失真」。

우리의 做法,會先幫客戶做 產品분류。
예를 들어 透過 ABC-XYZ 분석,把產品依照銷售금액、波動率、資料完整度分群:

• 有的產品適合機器學習模型；
• 有的產品用統計方法就能掌握；
• 還有一些則需要客製化的預測策略。

接著,我們會設計一個 跨模型策略:

• Prophet:擅長處理季節性與彈性需求。
• Croston:對於間歇性需求特別有效。
• XGBoost:적합고波動、高維度的資料場景。

真正有效的方法不是「一個模型打天下」，而是 動態選擇最適合的組合，才能對應不同的產品特性。

除此之外,我們也很強調 跨層級預測(Hierarchical Forecasting)。

它確保了：

• 總公司看總體數字、行銷看品牌、供應鏈看 SKU,都能從同一套預測邏輯出發;
• 上下層級不會互相矛盾；
• 最後的結果能夠真正落地，用於生產與排程。

這樣的設計，才讓預測結果能被 協同、執行，並且被信任。

迷思 4:도입 AI 軟體後,預測就會自動運作?

很多客戶一開始接觸系統時，常會問：「AI 系統上線後，是不是就能完全自動運作，不需要人工介入？」

我們通常會這樣回應，並提供實際做法作為佐證：
首先,讓 ML 模型跑出初步的예측결과(Baseline Forecast);接著,各部門會함께 協同調整,確保예측符合實際業務情況。 之後,我們會 持續追蹤預測與實際的差異,找出落差,並透過 PDCA 循環 不斷修正與優化。

AI 並不是설치즉용의 마법 상자。 它能帶來價值，但必須融入企業日常流程，透過持續協作與優化，才能真正發揮作用。 這樣一來，預測會越來越貼近現實，也能有效支援 生產、排程與決策。 簡單說，AI 不是一勞永逸的系統，而是一個需要 持續參與與調整的智慧工具，才能成為企業營運的可靠基礎。

迷思 5:도입 AI 예측후,只要關注準確率?

準確率固然重要，但 真正的價值在於資源配置與營運成果的改善。

以 某高科技 電子業 為例：

• 他們的產品線非常廣，既有高頻率的標準品，也有高度客製化、長交期的產品。
• 過去以「單一方法」處理所有產品，導致結果不是缺料，就是庫存過多。

Zionex 協助他們進行 產品分類與差異化預測策略:

• 穩定品:採用 Baseline Forecast,搭配庫存備貨。
• 波動品:使用需求計畫與滾動調整機制。
• 長尾或客製品:完全依照訂單,快速回應,採取接單生產(MTO)。

成果數據:

• 準時交貨率提升至 97%
• 不可銷庫存降至 3%
• 庫存周转天數개선 45%
• 交貨週期縮短 65%

這也證明：
導入 AI 예측不能只追求準確率,而是要결합產品특성과 營運策略,讓 AI 真正轉化為營運價值。

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