【前言：適應當前市場環境】

當前的台灣製造業經營團隊，正同時面臨三項外部環境變化：關稅政策引發的 全球供應鏈重新佈局（China+1）、市場波動下的成本與成長雙重指標，以及董事會對「導入 AI」的高度期待。

面對這些變革，許多企業積極採購 AI 工具。然而，根據 Gartner 預測，到 2031 年將有 60% 的供應鏈中斷走向自動化解決，但此一前景的前提是組織必須具備完善的架構基礎。在 2026 製造業高峰論壇上，Zionex 大中華區營運副總 Willie 指出：「AI 的本質是決策架構的放大器。如果將 AI 疊加在尚未對齊的產銷預測之上，可能會放大既有的資訊落差，使企業承擔非預期的營運成本。」

【製造業出現的核心課題：價值鏈攀升下的計畫複雜度調整】

從傳統代工逐步擴展至設計代工（ODM）或自有品牌（OBM），是台灣製造業升級的趨勢，但也使計畫的複雜度顯著提高。

Zionex 在過去 25 年協助全球大型製造商的經驗中發現，企業常見的營運斷層在於：業務端習慣以「產品家族」評估市場需求，而製造端則以「SKU（庫存單位）」規劃產線。此現象的核心並非數據無法對接，而是缺乏明確的「介面契約」。當需求與供應端的決策未能同步，往往會引發連鎖反應：產能配置失衡、通路庫存不足，進而影響當季的營收成長與獲利表現。這對重視財務指標與營運效率的高階主管而言，是急需解決的結構性課題。

【結構分析：聚焦「語意對齊」與「決策治理」的架構建設】

部分企業導入數位化系統後，由於使用率未如預期，系統容易轉為低頻應用的閒置狀態（Shelfware）。這背後的根本原因，在於轉型過程中忽略了系統架構的平衡。

Zionex 結合業界實務，提出當代供應鏈計畫的「三層架構」：

• 第 1 層：數據基礎 (Data / System of Record) —— ERP、MES 等交易型系統，是提供營運數據的基礎地基。
• 第 2 層：模型與語意基礎 (Model + Semantic Foundation) —— 建立一致的數據平面，負責定義跨部門的共通語言。當業務評估產品家族、工廠規劃 SKU 維度時，能確保雙方對數據的理解完全一致。
• 第 3 層：決策與治理層 (Decision & Governance) —— 涵蓋營運政策、限制條件、最佳化情境模擬、優先順序與介面契約，是供應鏈因應市場波動的核心關鍵。

那麼，AI 扮演什麼角色？

AI 並非獨立的某個層級，而是橫跨這三層的「智慧賦能（Intelligence）」。它負責優化數據查詢、增強分析能力並提升決策效率，但無法取代底層的決策架構。

企業在評估技術投資時，應避免將 AI 視為轉型的終點。AI 的本質是放大器，真正的核心在於建構穩固的第 3 層決策架構。若缺乏第 2 層的語意對齊與第 3 層的治理機制，AI 的導入將難以發揮預期的營運效益。

【解方：從「數量淨算」到「批次追溯」的單一真相】

標竿企業如何建構其競爭優勢？Zionex 憑藉在跨國集團長期運行的實務經驗，展示了專業計畫平台（PlanNEL）的核心價值：

• 多元視角，單一真相： 容許業務、行銷與客戶在各自的數據維度下工作，並由平台底層統整為一致的數據平面，精準轉譯為工廠端的製造視角。
• 批次追溯 (Lot-based pegging)： 傳統 ERP 的「數量淨算」僅能計算供需的總量差額；而 Zionex 的「批次追溯」技術能將每項具體需求精準關聯至特定的供應批次與工單。當生產進度變動時，管理團隊能清晰追溯調整路徑，使每項營運決策皆有跡可循。
• 可稽核的 AI (AI Insight)： 將 AI 深度嵌入計畫平台。當計畫人員進行自然語言查詢時，系統能循著「證據軌跡」呈現決策依據，提升團隊對 AI 產出結果的信任度與整體採用率。

【結語：給 CIO 的三大關鍵反思與投資論點】

面對供應鏈的轉型挑戰，企業真正需要的是系統性的架構重塑。Zionex 總結了過去 25 年的實戰經驗，向所有推動數位轉型的高階主管提出三個最核心的實務觀點：

• 第一，真正的轉型無法速成： 這絕非為期 2 個月的局部試點專案。真正的供應鏈決策轉型，需要 10 到 18 個月的深耕，才能在第一年內開始彰顯價值。在追求快速見效的市場氛圍中，我們必須正視：過度壓縮的導入時程，往往無法真正解開供應鏈複雜情境的結構性難題。
• 第二，最大的風險在於「系統採用率」： 許多大型系統導入後之所以面臨低度使用的困境，核心原因在於：計畫人員只會信任他們能夠「稽核」的系統產出。唯有建立能追溯決策軌跡、具備可稽核性的 AI，才能真正提升團隊的採用率；而高度運作的系統，才是企業具備實效的資產投資。
• 第三，考驗不在於「快」，而在於「能支撐多久」： 系統的真正價值在於持久度。Zionex 的決策平台在許多跨國大型製造商的複雜環境中，已累積穩定運行超過十年的實務紀錄。

若您正評估現有的系統架構如何有效支撐未來的 AI 應用，歡迎與 Zionex 顧問團隊聯繫。

歡迎 填寫聯繫資訊 ，我們會有專人與您聯繫！

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產業： 戶外裝備與服飾
年營收： ¥100–500億
員工人數： 500–1,000

我們與 Snow Peak 銷售規劃部的川上武先生聊了聊，了解採用基於 SaaS 的 SCM 解決方案 PlanNEL 的原因、公司在導入前面臨的挑戰，以及之後所帶來的好處。

你能跟我們說說雪峰的生意嗎？

雪峰是一家戶外生活風格公司，成立於1958年，位於新潟縣三條市，該地區以製造傳統聞名。

在我們的企業訊息 「將戶外帶入日常生活」 及「 連結人們與自然及彼此，透過戶外體驗恢復人類」的使命下，我們開發 露營裝備與服飾，並向全球擴展至餐飲、區域振興及商業解決方案等領域。

你的供應鏈管理組織架構如何？

我們的總部規劃部門根據庫存與銷售數據制定全公司政策，並協調組織內的分配決策。

雖然每個國內外地點都有自己的人員負責規劃活動，但總部在採購、庫存分配及供應規劃等關鍵決策上仍主導決策。

在實施 PlanNEL 之前，您面臨了哪些挑戰？

在推出PlanNEL之前，露營用品的需求在COVID-19疫情期間激增，造成供應無法跟上需求的情況。

當時，我們的最高優先事項是滿足客戶需求。我們沒有專注於複雜的規劃流程，而是專注於確保整個供應鏈中盡可能多的生產產能。

然而，隨著業務持續成長，一個根本性問題浮現：

「我們現在的訂購流程真的足夠應付未來嗎？」

這場討論最終促成了我們銷售規劃部門的成立。

過去，訂單往往是在產能出現時才下達，缺乏結構化流程來評估這些訂單是否真正符合未來需求。我們需要一個能讓決策更有根據且客觀的框架。

一開始，我們用 Excel 管理一個基本的 PSI（生產、銷售與庫存）規劃流程。然而，以小團隊管理全球營運帶來了龐大的工作量。

Excel 也讓版本管理變得困難。由於主資料無法跨規劃週期有效管理，必須每月建立獨立檔案。因此，比較計畫版本、追蹤變更及持續分析變得極具挑戰性。

經過與外部供應鏈管理顧問的討論後，我們認為實施專門的供需規劃系統是最佳解決方案。

你是怎麼認識 PlanNEL 的？為什麼選擇它？

我們的評估過程是在諮詢金澤工業大學研究所上野義伸教授後開始的。

自然地，我們評估了幾種替代方案。然而，在功能與成本的平衡上，PlanNEL 是唯一符合我們需求的解決方案。

說實話，決定最後只有兩個選項：

「執行 PlanNEL，否則繼續照原計畫運作。」

由於我們的產品組合與規劃需求相對簡單，因此不需要大量客製化。我們判斷 PlanNEL 的標準 SaaS 功能已足夠滿足我們的需求。

最初，我們的主要目標是透過人工智慧驅動的需求預測來提升預測準確度。

然而，透過與ZIONEX的討論，我們得知PlanNEL可以提供涵蓋以下整合解決方案：

• AI 需求預測
• 銷售規劃
• 補給計畫

全部集中在同一平台。

這對我們來說非常有吸引力。

使用獨立系統傳輸與同步資料將需要大量努力。PlanNEL 透過提供統一的平台，消除這些複雜性，涵蓋整個規劃流程。

過去，規劃主要依賴當地團隊產生的預測及基於Excel的分析。有了 PlanNEL，我們現在可以將人工預報與 AI 生成的預報並排比較與評估。

除了提升預測準確度外，這也使我們能在利害關係人提出疑問時，提供客觀且數據驅動的解釋：

「為什麼這些數字？」

這項能力尤其珍貴。

自從實施PlanNEL以來，您體驗到了哪些好處？

我們看到兩大好處。

1. 庫存管理的新方法

起初，我們的重點是防止缺貨。

然而，隨著營運成熟，重點轉向維持庫存在最佳水準。

過去，我們對所有產品實施相同的安全庫存政策。

實施 PlanNEL 後，我們採用 ABC-XYZ 分析，根據產品銷售貢獻及需求變異，在九胞矩陣中對產品進行分類。這讓我們能針對每個類別制定量身訂做的庫存政策。

儘管多項改善措施促成了這些成果，庫存水準卻持續下降。

同時，庫存量下降，顯示庫存規劃的準確性與效能大幅提升。

2. 規劃工作量大幅減少

對於需求穩定的產品，我們主要依賴PlanNEL的預測建議。

對於需求變化較大的產品，如季節性商品，規劃師會運用專業知識與判斷力來精準預測。

這種混合方式大幅提升了規劃效率。

隨著銷售規劃部門的成熟，與我們過去基於Excel的流程相比，營運工作量有了顯著的減少。

我們非常重視的另一項功能是能直接在系統內記錄規劃假設與決策。

由於這些註解會被保留在不同規劃版本中，我們可以輕鬆回顧歷史計畫並理解：

• 事件經過
• 為何會做出具體的規劃決策
• 支持這些決定的假設是什麼？

隨著團隊成長，保存與分享這些知識變得越來越重要。

你未來打算如何使用 PlanNEL？

目前，我們集中在所有倉庫間產生需求預測，並將所得數據分發到每個地點。

展望未來，我們希望朝向協作規劃模式邁進，讓地方地點自行提供預測與規劃意見。

我們的願景是在每個地點指派合格的需求與供應規劃師。這些規劃師將結合 PlanNEL 預測與在地市場情報，制定計畫，並整合成全公司計畫。

我們已經改善了整個雪峰的庫存管理，但個別地點間的詳細庫存優化仍是改進的空間。

未來，我們計畫利用 PlanNEL 來支持更有效率的庫存轉移及地點間的平衡活動。

對考慮 PlanNEL 的公司有什麼最後的訊息嗎？

PlanNEL 特別適合希望在整個企業建立單一數字集合，並以此作為決策與溝通基礎的組織。

每家公司都會面臨基於預測的需求預測與預算目標不符的情況。

當這種情況發生時，組織常面臨艱難抉擇：

我們應該根據預算訂購，還是根據實際需求？

許多公司都曾經歷過依照預算目標訂購導致庫存過剩的後果。

在這些情況下，PlanNEL 為客觀決策提供了強大的基礎。

因為討論可以從以下共同理解開始：

• 規劃邏輯
• 預測演算法
• 目前的最佳建議

團隊可以專注於找出縮小預算與預測差距所需的行動。

例如，討論可以轉向以下問題：

• 商品陳列應該如何調整？
• 應該實施哪些推廣活動？
• 哪些行動能幫助達成企業目標？

PlanNEL 為這些策略決策提供強力支持。

對於管理大型SKU組合的公司來說，效率提升可能相當可觀。如果您的組織面臨類似挑戰，PlanNEL 非常值得一試。

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因此，審計報告也會發布於我們的網站，請參考。
您可以點擊本文下方連結下載審計報告檔案。

1. Zionex 有限公司 2025 年審計報告
2. Zionex 有限公司 2025 年綜合審計報告

謝謝你。

Zionex 管理支援團隊

The post 第27次（2025年）審計報告披露 appeared first on Zionex Inc..

1. 待售股份類型及數量 ：Zionex Co.， Ltd. 6,000 股普通股。
2. 股票收購方 ：Intervalue 第六號專利技術商業化投資協會
3. 融資目的 ：與AI公司相關的收購及交易後作業，以引進新技術
   募款目的
4. 每股面值：5,000韓元
5. 每股售價 ：100,000韓元
6. 總銷售金額 ：6億韓元（6億韓元）
7. 銷售金額付款日期 ：2026年4月21日
8. 金融機構及付款地點：新韓銀行 上岩洞金融中心
9. 轉讓 對手：依據《商法典》第335-3條，上述所有股份均已出售
   Intervalue No. 6專利技術商業化投資協會將收購
   
   

2026年3月27日

柳東植執行長（員工策略）

Zionex株式會社，首爾麻浦區北路396號世界盃大樓9樓（上岩洞，努里夢廣場）

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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 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 提前給出方向性的信號。
舉個例子：如果 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」。

我們的做法，會先幫客戶做 產品分類。
例如透過 ABC-XYZ 分析，把產品依照銷售金額、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：適合高波動、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：導入 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 模型跑出初步的預測結果（Baseline Forecast）;接著，各部門會一起 協同調整，確保預測符合實際業務情況。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 並不是安裝即用的魔法盒子。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：導入 AI 預測後，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%
• 庫存周轉天數改善 45%
• 交貨週期縮短 65%

這也證明：
導入 AI 預測不能只追求準確率，而是要結合產品特性與營運策略，讓 AI 真正轉化為營運價值。

若想了解更多詳情，歡迎 填寫聯繫資訊 ，我們會有專人與您聯繫！

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Zionex 提供動態任務管理員 （DTM） 作為 Aras Innovator PLM（產品生命週期管理）平臺的附加解決方案。作為 Aras Corporation 的合作夥伴，Zionex 參加了 2025 年 3 月 31 日至 4 月 3 日舉行的ACE2025活動，Zionex 日本的執行董事兼 DTM 業務經理 Ito 先生等 4 人團隊參加了此次活動。

該活動在 希爾頓波士頓公園廣場酒店舉行，主題 為「互聯智慧」。。
本報告分享了伊藤先生對此次活動的印象和發現。

Zionex 參與 ACE2025 的目標：

1. 瞭解 Aras 公司的未來發展方向和舉措。
2. 與日本客戶和海外合作夥伴交流見解。
3. 從技術上驗證 DTM 作為 ISV 合作夥伴與 Aras Innovator SaaS 的相容性。
4. 探索美國和歐洲市場的商機。

主要亮點：

Aras 引入了 “Aras InnovatorEdge”的概念，旨在提供允許外部集成的 API，並擴展其 SaaS 元件的能力，包括產品數據平臺、應用程式庫和低代碼開發套件。

通過修改代碼樹和引用物理文件進行自定義的傳統方法正在被基於 API 的數據存取所取代。Zionex 打算繼續監控Aras InnovatorEdge不斷發展的規範。

首席執行官兼首席技術官會議：

在主題演講中， Aras 首席執行官 Roque Martin 強調了 Aras 社區成立 25 周年 ，強調了創新、社區和聯繫的價值。他回顧了 Y2K 時代的挑戰、創始人 Peter 公司名稱的由來，以及與 Aras 過去 25 年旅程相對應的技術發展。

首席技術官 Rob McAveney 在他的「假設」會議上回顧了 Aras 的技術發展。Ito 先生認為這次會議很懷舊，他指出 AI 在短短 25 年內的迅速崛起凸顯了技術變革的加速步伐。

客戶和合作夥伴參與：

Zionex 有機會結識新的和熟悉的日本客戶和合作夥伴，進行有價值的討論並交流想法。收到的反饋將反映在將來的產品改進中。

與 Aras 的技術合作：

為了確保與 Aras Innovator SaaS 的相容性，DTM 必須支援 .NET 8 並在 Linux 容器中運行。由於各種限制，Zionex 暫停了大約一年的開發，但ACE2025 年作為恢復與 Aras 工程師技術討論的機會。

DTM 應用程式準備就緒后，它將通過 CI/CD 管道，進行 UAT 和暫存驗證，並準備部署到生產環境。Zionex 旨在儘快向使用者提供 DTM。

Zionex 特別感謝 John Sperling、Aihoa Borowicz、Benjamin Chaillon、Grant Killian 以及 Aras Japan 團隊的協調和支援。

其他活動：

• Zionex 參加了 Aras DevOps 培訓課程，對 SaaS 相容性所需的開發流程有了深入的瞭解。
• 在 4 月 2 日的 “Aras in the Round” 會議上，專案管理功能成為一個關鍵的討論話題，這引起了 Zionex 的濃厚興趣。
• 在日本，Zionex 目前正在與 Aras 開展以“Build with Aras”為主題的聯合推廣活動。Zionex 渴望衡量公司和 DTM 產品的知名度。
• 在招待會上，包括 Peter、Roque、Rob和Leon 在內的高管分享了積極的認可，並表示 ：「我們瞭解 Zionex 和 DTM！“這一回應進一步激勵 Zionex 更積極地引入 DTM，並通過持續的對話和反饋繼續發展其產品。

最後的想法：

伊藤先生指出，從希爾頓酒店步行 40 分鐘即可到達的地區營造出寧靜而風景優美的氛圍。他喜歡清晨慢跑，在公園裡看活潑的狗，在一流的餐廳用餐——讓他充分領略了波士頓的寧靜魅力。（如圖所示，在查爾斯河對面可以看到帶有“圓頂”的麻省理工學院校園。

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隨著全球化發展，無論是面對市場波動還是突發事件，各行各業都需提高供應鏈的彈性與反應速度，並通過精確的成本控制和品質標準化來保持競爭力。

供應鏈管理的挑戰涉及各行各業，從製造業到零售業，再到科技和服務業，都面臨著多層次的困難。

在製造業，常面臨需求預測不準確、供應鏈斷裂、成本控制困難和部門間信息不流通等問題，導致生產與供應端無法高效銜接。

在零售業，多渠道、多產品線的管理上無法即時整合會直接影響產品上架和銷售。對於中小型企業，當系統無法互通時，因人員各自使用不同的 EXCEL 表格與管理標準，導致信息不流通，更容易引發決策延遲等問題。

本場活動內容：

• 這次由 Zionex 主辦的活動，將帶領您實際操作並親自體驗 PlanNEL 供應鏈管理系統界面。
• 操作系統中相關的銷售預測與相關採購庫存資訊，深入了解如何使用 PlanNEL 有效提升企業的需求預測準確性、縮短規劃時間，並同時優化庫存成本。
• 這次工作坊是學習與交流的好機會，無論您是新手還是專業人士，都能找到實用解決方案，體驗 PlanNEL 提升供應鏈效率的強大能力，並加深對供應鏈管理技術的理解。

歡迎加入我們，期待一起探索如何透過 PlanNEL 提升企業營運效率，實現標準化管理！

適合報名對象 ：

• 供應鏈管理、需求預測、銷售數據分析等領域的專業人員
• 希望提升企業預測準確性、加速規劃流程、優化庫存管理的企業主管與決策者
• 有興趣體驗 PlanNEL 系統、並希望了解如何通過AI/ML改善企業供應鏈效率的從業者
• 想要與供應鏈行業專家交流、探索數據分析最佳實踐的專業人士

本場活動資訊：

• 活動時間：2025.04.09 13:30pm – 16:30pm
• 活動地點： 太平洋商業大樓 – 5F B室 ( 台北市大安區忠孝東路四段285號-入口在延吉街上 )
• 主機： Zionex Taiwan (台灣耐力斯資訊有限公司)
• 註冊費： 免費
• 備註: 現場備有輕食茶點，一間公司報名人數上限為二位，請自備筆電。

議程：

• 13:00-13:30    客戶簽到
• 13:30-14:00    公司介紹、產品介紹、成功案例
• 14:00-14:45    操作示範
• 14:45-15:00    中場休息時間
• 15:00-16:00    學員體驗時間
• 16:00-16:30    Q&A 

※主辦單位保有議程變更之權利

聯繫：
陳小姐 : +886 930-090-118 / vickeychen@zionex.com

立即註冊： https://forms.gle/p7rn4thmCvUYFLES9

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ISO 27001 是由國際標準化組織 （ISO） 和國際電工委員會 （IEC） 聯合制定的國際標準。它評估公司系統地保護和管理資訊資產的能力。ISO 27017 為雲服務提供者提供安全控制和實施指南，確保為供應商和使用者提供更安全的基於雲的環境。

通過這些認證，Zionex 證明瞭其資訊安全框架符合國際標準。值得注意的是，其基於 SaaS 的 SCM 解決方案 PlanNEL 的雲安全性已得到官方驗證。這一里程碑增強了 Zionex 的全球競爭力。

PlanNEL 是一種 SaaS 解決方案，支援整個 SCM 流程，包括需求規劃、庫存規劃、補貨規劃和供應規劃。它使用 AI/ML 演算法和統計方法開發，允許企業根據其獨特需求選擇和整合必要的模組。這種靈活性可實現快速部署和輕鬆擴展，説明公司建立經濟高效的供應鏈管理系統。

通過優化庫存，PlanNEL 説明企業減少不必要的成本並更快地做出數據驅動的決策，從而提高運營敏捷性。這使公司能夠最大限度地減少重複性任務並專注於其核心業務。

Zionex 首席執行官 Dongsik Yoo 表示， “獲得這些認證是一個重要的里程碑，證明 Zionex 在所有環境（包括雲服務）中都符合最高安全標準。展望未來，我們將繼續優先考慮客戶寶貴信息資產的安全，並建立長期信任。 ”

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NRF 2025 回顧：零售業的大秀

NRF 2025：零售大展於 2025 年 1 月 12 日至 14 日在紐約市的 Jacob K. Javits 會議中心舉行。這一首屈一指的活動吸引了來自零售行業的頂級行業領導者，為創新、協作和探索塑造商業未來的最新趨勢提供了一個平臺。

該活動吸引了 1,000 多家參展商和 100 多場會議，為出席者提供了探索尖端技術、比較解決方案和建立重要合作夥伴關係的機會。NRF 2025 創新者展示、創業中心和餐飲服務創新區等專業展館為新興技術和創新概念提供了身臨其境的體驗，改變了零售格局。

主題演講包括知名人士的見解，例如 Tommy Hilfiger 分享了他在品牌發展和講故事方面的經驗，以及亞馬遜品牌旗艦店首席執行官，他討論了 AI 在催生新零售形式方面的潛力。該活動還強調了 AI 在零售業中日益增長的重要性，討論了 L’Oréal、Lowe’s 和 Walmart 等公司如何成功集成 AI 以增強客戶體驗和運營效率。

除了會議和展品之外，參展商大創意會議還為解決方案供應商提供了一個平臺，以演示其最新產品並分享富有洞察力的案例研究，而餐飲服務創新區則提供了對改變客戶餐飲服務體驗的技術的互動探索。

參加 NRF 2025 使我們能夠與零售商互動，交流想法，並展示我們的高級供應鏈規劃解決方案 PlanNEL 如何改變電子商務和零售企業的供應鏈管理。

驚豔抵達紐約市

抵達紐約參加 NRF 2025 本身就是一種體驗。飛往紐瓦克機場后，當我們前往賈維茨中心時，迎接我們的是曼哈頓標誌性天際線的壯麗景色。哈德遜河上高聳的摩天大樓，包括 VIA 57 West 金字塔形建築等建築奇跡，為即將到來的激動人心的一周奠定了基礎。

與行業領導者互動

成為 NRF Big Show 的一部分意味著被零售技術領域的一些知名人士所包圍。我們有機會與來自主要品牌、電子商務公司和物流供應商的決策者建立聯繫，他們正在積極尋找可擴展和智慧的供應鏈解決方案。

活動亮點

1. 盛大的入口 – 賈維茨中心的能源與創新

NRF Big Show 在賈維茨中心的激動人心的氣氛中拉開帷幕，成千上萬的出席者齊聚一堂，見證零售技術的最新創新。展覽廳很大，有高聳的展品和互動展位。當參展商和出席者簽到時，登記區熱鬧非凡，為為期三天的交流和學習做準備。

2. NRF 的標誌性亨氏瓶子

展會上有趣且出乎意料的亮點之一是巨大的亨氏番茄醬瓶展示。這個俙玩味和引人注目的裝置體現了許多品牌今年為NRF帶來的創意行銷方法。

3. NVIDIA – 零售業 AI 的強大動力

作為零售 AI 解決方案的核心，NVIDIA 合作展示了 AI 如何推動需求預測、欺詐預防和個人化購物體驗方面的創新。這些行業巨頭繼續塑造 AI 驅動的零售自動化的未來。

4. AWS – 雲驅動的零售轉型

AWS 憑藉其可擴展的零售基礎設施解決方案成為焦點。他們強調了企業如何利用基於雲的分析和機器學習來優化客戶旅程並提高供應鏈效率。

NRF Big Show 的關鍵要點

1. 零售商正在優先考慮 AI 和自動化
   • 許多討論都圍繞 著 AI 驅動的解決方案 如何提高供應鏈效率展開。零售商越來越多地採用預測分析和自動化來優化庫存水準並降低運營成本。
2. 可持續性和供應鏈透明度越來越受到關注
   • 品牌專注於可持續物流和道德採購。PlanNEL 等解決方案提供端到端可見性並優化運輸路線，與這些優先事項非常吻合。
3. 全管道零售需要更高的敏捷性
   • 零售商正在努力平衡多個管道的需求。實時適應波動需求的能力是現代供應鏈平臺的必備功能。

挑戰和經驗教訓

參加如此大規模的活動也帶來了一系列挑戰。要在數百家參展商中脫穎而出，我們需要改進信息傳遞，並確保我們的展位吸引了合適的觀眾。我們瞭解到簡潔的故事講述、互動式演示以及制定強大的後續策略將潛在客戶轉化為潛在客戶的重要性。

此外，物流和設置是關鍵要素。提前準備好合適的展位材料、促銷內容和演示設備，對我們有效吸引出席者的能力產生了重大影響。

演出後探索時代廣場

在 NRF Big Show 度過了漫長而富有成效的一天后，我們冒險進入 了時代廣場，這是紐約市令人眼花繚亂的夜生活中心。明亮的燈光、巨大的看板和該地區的繁華活力與展廳的結構化環境形成了完美的對比。

時代廣場的 Neon Glow

踏入 時代廣場，我們映入眼簾的是高聳的 LED 螢幕、閃爍的廣告和這座不夜城無可挑剔的嗡嗡聲。充滿活力的紅色發光霓虹燈招牌和身臨其境的數位廣告提醒我們，零售和品牌甚至在紐約的街道上也佔據主導地位。

當我們繼續走時，我們遇到了高高聳立在街道上空的發光數字顯示器。人行道上擠滿了遊客、當地人和街頭藝人，讓體驗真正身臨其境。

我們在時代廣場的最後一站是人們聚集拍照並享受這座城市充滿活力的地方。遊客、表演者和發光標誌的混合真正抓住了紐約零售和娛樂力量的精髓。

展望未來

我們在 NRF Big Show 上的經驗加強了對更智慧、更高效的供應鏈解決方案日益增長的需求。我們帶著寶貴的聯繫、見解和對市場需求的更清晰理解離開了活動。隨著我們的前進，我們很高興能夠繼續完善 PlanNEL 並擴大我們在零售領域的影響力。

如果您參觀了我們的展位或想瞭解更多關於 PlanNEL 如何改變您的供應鏈運營的資訊，請隨時與我們聯繫——我們很樂意繼續對話！

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