觸控 IC業案例
專案背景
在競爭激烈的觸控 IC 市場中，IC 製造商面臨了一系列的挑戰。運營一個龐大的供應鏈，為各種客戶提供觸控 IC 產品。而供應鏈的管理人員，時刻需面對需求預測不準確、庫存管理困難和交貨期不穩定等問題。為了提高競爭力，若能導入一套能精準預測需求的模型，就可以幫助客戶更好的優化供應鏈的營運效率，並從根本上改善業務運營。
面臨問題
◆ 需求預測不準確
過去，這家 IC 製造商曾經使用經驗法則，針對各種不同的產品分別進行預測，當預測不準確時，進而導致庫存過多或不足的情況，增加了成本並威脅了交貨期的穩定性，而造成供應鏈相關人員感到壓力重重。
◆ 庫存管理困難
由於需求預測不準確，庫存管理變得極具挑戰性。庫存過多意味著資本凍結，庫存不足則可能導致客戶無法及時交貨。
◆ 交貨期不穩定
不穩定的交貨期影響了客戶滿意度，客戶難以依靠這家製造商的產品規劃自己的生產和供應鏈。
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
◆ 自動化建模流程
透過 KNIME 數據分析平台和機器學習技術，實現需求預測的自動化，節省寶貴時間和資源。客戶可以快速且準確地預測需求，而不再需要花費大量時間進行手動分析。使團隊能夠專注於推動業務增長的其他關鍵領域，如物料管理和客戶服務，進一步強化競爭力。自動化建模流程提高了業務的靈活性和競爭力，有助於實現業務目標和成功。
◆ 優化庫存管理機制
基於數據驅動的需求預測，實現了更有效的庫存優化，包括庫存最佳化、訂單配送計劃的優化，以及庫存持有成本的降低。這一系列改進確保了按時交貨，提高了客戶滿意度，同時降低了運營成本，實現了業務的持續增長。
◆ 提升供應鏈協調
通過資料數據化，建立了一個更強大的供應鏈協調機制，確保內部流程井然有序。不僅有助於提高供應鏈的靈活性，還實現了更緊密的協同合作。這樣的合作有助於減少交貨期的不穩定性，提高客戶滿意度，進一步增強了業務的可持續性。