2025年8月20日，Zionex受邀参加由 资讯产业研究院（III） 与 公益财团法人人工智能创新应用促进会（AIF）主办的AI Café台南专场。作为演讲者和行业代表，我们分享了人工智能在制造和品牌运营中的应用的见解。

演讲的主题是 “打破企业应用中人工智能的五大神话”。 通过真实案例研究和互动讨论，我们指导与会者克服常见的误解，重新了解人工智能在销售预测和运营改进方面的真正价值。

🔍 五大迷思及案例分享

误区一：AI/ML 真的有必要吗？

这个问题实际上没有一个“标准”答案。传统的统计模型确实有用——它们依赖于固定的公式和趋势推断，在稳定的条件下可以提供良好的结果。但机器学习模型的优势在于它们能够不断从数据中学习并动态调整，尤其是在需求复杂且受多种因素影响的情况下。

一个真实世界的例子：
我们与一家全球知名的食品公司合作（其主要产品是豆腐及相关食品）。他们的需求模式非常复杂——不仅受到季节性和促销的影响，还受到健康和饮食趋势以及渠道策略的影响。过去，仅依靠历史数据和简单的统计方法往往会导致库存过多或缺货。

在引入基于人工智能的预测模型后，该系统能够同时纳入 内部销售记录 和 外部市场因素，同时为不同的产品线选择不同的模型。结果是显着的：预测准确性提高，生产计划与实际需求更加紧密地结合，库存压力大大降低。

那么，回到这个问题：“ 如果我们只有历史数据，我们还需要机器学习吗？

答案是：这取决于需求的复杂性。

如果市场相对稳定且变化很小，传统方法就足够了。但如果需求波动很大，并且受到许多因素的影响，那么人工智能/机器学习就可以真正发挥其价值。

误区二：如果人工智能不够准确，就不值得使用吗？

让我们从一个尖锐的问题开始：

“如果AI的准确率只有85%或90%，而且达不到95%甚至98%，那是否意味着它不值得使用？”

这种担忧实际上在企业中相当普遍。
但事实是——没有一个模型可以 100% 准确，因为 需求本身本质上是不确定的。

人工智能的价值不在于提供 完美的 答案，而在于提供 早期的、有方向性的信号。

例如：
如果人工智能能够将预测准确性提高 10%，那么对于一家跨多个渠道管理数千个 SKU 的公司来说，这种差异可能会转化为 数千万美元的商业价值。

这 10% 的改进带来的不仅仅是一个数字，它还能够：

• 更精准的库存分配
• 减少缺货和浪费
• 更稳定的生产计划

误区 3：单一模型可以预测所有产品吗？

在活动中，许多与会者还问：“ 我们是否可以只用一个模型来预测我们所有的产品？
这是企业的共同期望，但在实践中，却很难实现。

原因很简单： 不同的产品有非常不同的需求模式。
有的产品销量高且稳定，有的属于低频长尾品类，有的则波动剧烈。如果强制单个模型处理所有产品，结果通常是 某些产品预测良好，但其他产品则完全偏离目标。

我们的方法是 首先帮助客户 对他们的产品进行分类。
例如，通过 ABC-XYZ 分析，我们根据销售价值、波动性和数据完整性对产品进行分组：

• 有些产品适用于机器学习模型。
• 有些可以用统计方法很好地处理。
• 其他人则需要定制的预测策略。

接下来，我们设计一个 多模型策略，例如：

• 先知：利于季节性和弹性需求。
• 克罗斯顿：对间歇性需求有效。
• XGBoost：非常适合高度波动的高维数据。

真正有效的方法不是 “一种模式统治一切”， 而是 动态选择最佳组合 来匹配不同的产品特性。

此外，我们强调 分层预测。 这确保了：

• 总部可以查看汇总数字，
• 营销可以聚焦品牌，
• 供应链团队可以查看 SKU，

所有这些都从 相同的预测逻辑开始。

这种设计保证了跨级别的预测不会相互矛盾，并且最终结果实际上可以在生产和调度中协 同使用、执行和信任 。

误区四：人工智能软件实施后，预测会自动运行吗？

许多客户在第一次接触该系统时，经常会问：“ 一旦人工智能系统上线，它是否完全独立运行，无需人工干预？

以下是我们通常的应对方式，并辅以实际实践：

• 步骤1： ML 模型生成初始预测（基线预测）。
• 步骤2： 不同部门协作调整预测，以确保其与实际业务情况保持一致。
• 步骤3： 我们持续监控预测与实际结果之间的差距，识别差异，并通过 PDCA 循环 （计划-执行-检查-行动）完善模型。

人工智能不是一个即插即用的魔盒。它创造价值，但前提是嵌入到公司的日常流程中。通过持续的协作和优化，预测变得越来越准确和实用，有效地支持 生产、调度和决策。

简而言之，人工智能不是一个“一劳永逸”的系统，它是一种智能工具，需要 不断参与和调整 ，才能成为企业运营的可靠基础。

误区五：实施AI预测后，我们是否应该只关注准确性？

准确性固然重要，但 真正的价值 在于改善资源分配和运营成果。

以一家高科技电子公司为例：
他们的产品组合非常广泛，从高频标准产品到高度定制、交货时间长的产品。

过去，他们对所有产品都采用 单一方法 ，这通常会导致材料短缺或库存过多。

Zionex 通过实施产品细分和差异化预测策略来帮助他们：

• 稳定的产品： 使用基线预测与库存库存相结合。
• 挥发性产品： 应用具有滚动调整机制的需求计划。
• 长尾或定制产品： 完全依赖订单，通过按订单生产 （MTO） 策略实现快速响应。

取得的成果：

• 准时交货率提高到 97%
• 不可售库存减少至 3%
• 库存周转天数提高了 45%
• 交货周期缩短 65%

这证明，实施人工智能预测不仅仅是追求准确性。关键在于将其与 产品特性和运营策略 相结合，让AI真正转化为有形的商业价值。

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