【鬥長命】製造業生產效率為本 AI降低預測誤差減成本
2020 年初新冠疫情全球大爆發，各國先後收緊出入境及社交隔離措施，其中一個重大影響，便是導致物流業陷於癱瘓，製造業難以買入原材料應付訂單，但另一方面疫情下網上購物爆炸性增長，求過於供亦令整個供應鏈 (supply chain) 崩潰。不過，業界一項調查發現，利用 AI 預測產品需求的企業，誤差率較其他企業低 33%，代表企業可更準確將生產及庫存控制得更有效率，逆境中保存實力。
歐洲一間供應鏈管理公司 E2open 最近發表一份疫情期間供應鏈對生產貨品的預測表現調查報告，以顯示製造業如何受到疫情的影響，以及 AI 技術協助製造業修正需求預測的表現。發言人指出，疫情初期實施的社交隔離政策，令傳統零售業受到重大打擊，作為供應鏈源頭的生產商便囤積了大量貨品；但在去年四月後，市民陸續養成網上購物習慣，需求一下子大幅上升，再加上物流業仍陷入癱瘓狀態，導致製造業的服務承諾達成率由原來的 99% 大跌至 83%，即使在去年六月至十二月疫情相對穩定期間，仍只能回復至 86% 服務達成率。
E2open 的調查報告又指出，企業為了過度疫境，營運目標紛紛從創新增長轉變為效率增長，即不再冒險開發新產品，而是極盡所能滿足現有訂單以獲得較穩定的收入。不過，能否成功改變為效率增長模式，完全取決於對各種貨品的需求預測，而在這方面，業界整體的預測準確度均較疫情爆發前下跌 7%，當中冷門產品的誤差率比起熱賣產品更高 5%，不單增加企業的庫存費用，在現時物流服務收費大幅上升的情況下，更令製造業的經營雪上加霜。
而在今次報告其中一項有關 AI 應用的重點調查上，便顯示人工智能技術的確有助降低非常時期的需求誤差。人工智能技術運用了多種即時數據，例如即時銷售數據、社交平台上的熱門話題等，去預測哪些產品的需求會持續強勁，或即將會對哪些產品出現需求。舉例在流行病爆發之初，人們會對抗疫用品、保健產品有即時爆發性增長；而當流行病病情逐漸穩定，人們便會開始關注提升自身免疫力的方法，進而令運動產品、營養飲食的需求大增。人工智能便通過結合各種數據進行預測，令使用企業的誤差率較其他未有使用人工智能技術企業低三成有多，大幅提升企業的生產效率並降低成本。如果逆境會維持一段較長時間，這些企業便更有把握過度疫境。
