2025 年 8 月 20 日，Zionex 受邀参与 财团法人信息工业策进会（III） 与 人工智能创新应用推动协会（AIF）主持的 AI Café 台南场，担任讲师与产业代表分享 AI 在製造業与品牌端的应用。本次演讲主题为 「打破 AI 在企业应用的五大迷思」，我们透過实际案例与互动讨论，带领现场来宾突破盲点，重新认识 AI 销售预测与运营改善的真实价值。

🔍 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。

导入 AI 预测模型后，系统能同时考虑 内部销售纪 与 外部市场因子，并且针对不同产品线选择不同的模型。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。

所以回到问题：「只有历史资料时，还需要 ML 吗？」

答案是 要看需求的复杂度。

如果市场变化小，传统方法就足够;但若需求波动大、影响因素多，AI / ML 就能展现它的价值。

迷思 2：AI 不够准就不值得用？

先問一個犀利的問題：

「AI 的準確率如果只有 85% 或 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 的价值，不在于提供「完美答案」，而是在于 提前给出方向性的信号。
举个例子：如果 AI 能让预测准确率 提升 10%，对于同时管理上千个 SKU、跨多通路的企业来说，这个差异可能就是 数千万的运营价值。

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」。

我们的做法，会先帮客户做 产品分类。
例如透過 ABC-XYZ 分析，把产品依照销售金额、波动率、资料完整度分群：

• 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，我们会设计一个 跨模型策略：

• Prophet：擅长处理季节性与弹性需求。
• Croston：对于间歇性需求特别有效。
• XGBoost：适合高波动、高维度的資料场景。

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，我们也很强调 跨層級预测（Hierarchical Forecasting）。

它確保了：

• 总公司看總體數字、行銷看品牌、供应链看 SKU，都能从同一套预测逻辑开始;
• 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：导入 AI 軟體后，预测就会自动运作？

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，让 ML 模型跑出初步的预测结果（Baseline Forecast）;接著，各部门会一起 协同调整，确保预测符合实际业务情况。之后，我们会 持续追踪预测与实际的差异，找出落差，并透過 PDCA 循环 不断修正与优化。

AI 并不是安装即用的魔法盒子。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：导入 AI 预测后，只要关注准确率？

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 协助他们进行 产品分类与差异化预测策略：

• 稳定品：采用 Baseline Forecast，搭配库存备货。
• 波动品：使用需求計畫与滚动调整机制。
• 长尾或客产品：完全依照订单，快速响应，采取接单生产（MTO）。

成果数据：

• 准时交货率提升至 97%
• 不可销库存降至 3%
• 库存周转天数改善 45%
• 交货周期缩短 65%

這也證明：
導入 AI 预测不能只追求准确率，而是要结合产品特性与运营策略，让 AI 真正转化为运营价值。

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