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。

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