趨勢觀察／數據+AI 優化供應鏈

數據和AI科技正在改變每個產業，包含支撐多數產業發展的供應鏈。過去幾年，無論是企業端或消費端，供應鏈的能見度和影響力都與日俱增。然而，如何兼顧效率和環保，卻成了經營供應鏈的一大考驗，企業不僅要滿足永續發展的期望，同時還要克服地緣政治和財務方面的挑戰。

庫存狀況 即時回報

運用數據和AI的力量除了可幫助企業進一步洞悉自家供應鏈、發現可改善之處，更能實現永續發展目標，做出更明智的決策。

企業必須借助科技的力量，建構出以數據為導向的供應鏈，方能創造豐碩成果。以Google Cloud過去與企業及協力夥伴的合作經驗為例，供應鏈若能善用數據與AI科技，將會為企業帶來三大效益：

一、打造卓越的客戶體驗：運用數據和AI科技取得深入見解，提升供應鏈的效率和韌性；精準預測市場需求，並以最佳效率交付產品。

二、節省成本並減少碳足跡：由於企業的洞察能力提升，因此能夠輕鬆找出瓶頸、風險和效能不彰的環節，進而釋放更多資源、盡可能導入自動化程序並改善效率。如此，企業不僅可以降低成本，更能提升客戶和員工滿意度。

三、加速部署各種AI應用的平台：企業能運用最新的生成式AI技術在組織內搜尋資源。舉例來說，只要提出一個簡單的問題，便能取得遠在供應鏈另一端的洞察資訊；企業也能根據即時庫存狀況，提供客戶個人化體驗。

以Google Cloud的數據與AI雲端科技為例，過去曾幫助一家新創公司Coop進行預測作業，並有效減少食物浪費，相較於Coop內部自行發展的解決方案，成效提升43%；Renault公司則用以改善供應鏈能見度、減少庫存成本、掌握庫存零件的停產狀態、降低成本和提升物流管理效率。

晶片製造商ASML則是透過雲端與AI科技，優化其流程效率，加速測試和品質保證周期，並在問題加劇前識別潛在錯誤。透過遷移到雲端環境並建立機器學習模型，不僅讓ASML產品上市速度提高40%，也有利於工程師們進行更多測試，並更快地瞭解結果，以加速研發和生產。

資訊共享 協同合作

在協助企業將供應鏈最佳化過程中，最重要的項目包括：企業能運用AI及機器學習技術制定最佳策略，精準預測作業流程和供貨狀況，以利減少浪費並提供更完善的顧客服務，進而提高利潤；協助企業全面掌握廠商績效，找出潛在問題並採取行動，例如處理延遲出貨或品質不佳的產品。

此外，企業將能以更簡單的方式，與供應鏈上的合作夥伴、廠商和客戶共用資料。除了透過廣泛的供應商生態體系取得各式各樣的資料來源，企業還能在安全的環境中與貿易夥伴分享資料，協同合作和溝通協調因此變得更加流暢，有助於做出更明智的決策。

工研院指出，台灣製造業2024年將受供應鏈重塑、新創加速發展、半導體技術進展三大議題影響，然而在庫存逐步消化，以及通膨趨緩、新興科技應用結構需求帶動的影響下，外需有望緩步改善，預估2024年製造業產值也將由負轉正。

企業要加速數位轉型與創新、提升並加強市場競爭力，透過先進的雲端與AI技是其中的關鍵；近一年多AI科技的突破，更為企業迎來革新的絕佳契機，企業可以思考如何善用先進的AI技術，穩固企業的全球市場戰略與供應鏈布局。