工業電腦自動化設備案例
透過KNIME進行料號需求預測
工業電腦自動化設備業者主要是期望透過 AI 為 SCM ( Supply Chain Management ) 部門在需求預測工作上，為以往耗時的產銷協調縮短決策時間，同時加速料號需求預估的作業，並提高各料號需求量預測精準度。
專案背景
本專案透過進階演算法建立 AI 需求預測模型，使該公司供應鏈管理部門在需求預估與產銷協調工作上能加快決策速度，節省數以千計的料號之需求預測及決策所耗費之時間。在加速料號需求預估作業的同時，亦能較以往更精準的掌握客戶與各通路未來需求，協助SCM快速及準確調整物料供給與庫存規劃。
面臨問題
◆ 多料號預測困難
當面對全公司上千品項進行預測時之複雜度會變很高。不同料號可能因為消費群體和產品生命週期的不同而呈現不同的銷售趨勢，要同時預測多個的料號增加建立模型的難度。並且處理如此多的料號和地區需要大量的數據和計算，可能超出人工處理的能力範圍。
並且整合多個模型以提高模型的穩定性可能會引入複雜性，需要確保不同模型之間的協同作用以獲得最佳的預測結果。
◆ 營運策略
因需求預估時間冗長並不精確，造成管理層無法做出良好的營運策略，影響到公司在市場競爭力。
解決方案
◆ 建立多料號分群機制
將所有料號依據其地區差異、銷售趨勢、消費群體和產品生命週期分為不同的群組。這可以使用機器學習和數據分析技術來實現，以確保每個群組為屬性相似的料號。
◆ 自動化預測建模
故本專案首要目標是透過 Python 的 AI 與進階演算法，為每個分群建立獨立的自動化預測模型。這些模型可以根據每個群組的特性來進行調整，提高預測的準確性。其整合多個預測模型，以提高預測的穩定性和準確性，夠精確速地進行料號需求預估，並且更精確地了解客戶和各通路的未來需求。
◆ 即時決策支援
有效的需求預測資料存放於安全可靠的數據庫，以確保資料的安全性與可訪問性，這使企業能夠立即存取可用於決策的資料，並將預測模型的輸出視為營運策略的重要參考依據。這將有助於提高決策速度，迅速適應市場變化，並確保供應鏈的高效運作
具體效益
◆ 提升需求預測準確度
透過 Python 使用為多料號分為各個屬性相同的分群，為這些分群建立各個自動化的建模過程並整合多個模型，能夠提高預測的穩定性和準確性。這將有助於更準確地預測客戶和通路的未來需求，減少庫存浪費和避免供應不足。
◆ 改善庫存調整能力和降低庫存成本
透過即時的需求預測，供應鏈管理部門能夠更迅速地調整物料供給和庫存規劃，以滿足市場需求的波動，從而減少庫存風險。由於更精確的預測，可以降低不必要的庫存持有成本，同時避免了因庫存不足而導致的銷售損失，從而實現成本的節約。
◆ 加速決策制定
模型的輸出成為營運策略的重要參考依據，有助於企業更有效地調整供應鏈和庫存策略，以滿足客戶需求並提升競爭優勢，讓管理團隊能夠即時了解市場變化並做出明智的決策。