AI應用技術
銷售預測模擬、智能缺料預警、供應商交貨掌控 、客戶服務智能　　

技術應用領域
製造業面向高值產品，客戶提供Focus預測訂單，由接單後備料轉變為計畫性備料，達成高達交/低庫存/高滿意度　　

應用名稱
AI 銷售預測(Sales forecast) 內含數據分析(data analysis)與機器學習(machine learning)　　

應用描述
(1)初始透過訪談產業專家確定預測需求及影響產品銷售預測之關鍵變數(例如季節，品項大類，淡旺季..等) 。 (2)進行資料擷取、資料清洗、資料整理與資料整理等前置程序。 (3)而後基於數量分析流程，進行描述性統計分析、相關性分析等步驟，以確認變數及其關聯性。 (4)透過銷售預測的模型建立，直接成效反映在備料精確度及人員溝通效率提升，並提升初次合作的高質量客戶滿意度，達成高需求量判斷兌現率。 (5)模型曲線置入缺料預警戰情，提早指示/警示/預警，以報表/移動平台/戰情看板/即時通訊軟體…等呈現，拉動供應商，降低無效追料損耗。 (6)資料來源為ERP/MES，銷售預測與排程系統整合，動態模擬調整庫存水位，因應少量多樣需求，降低庫存呆料， 滿足達交，體現企業提升毛利。 (7)數據歸納出模型後，不需大量，也具參考，只須持續數據量與驗證，提高精準度，強化企業體質，降低人為干預，以數據智能面向市場。 (8)數位優化/世代交替/新冠疫情過後，客戶及供應商重新洗牌，產業高值轉型，跨足新市場，爭取新客人，都須仰賴數據驅動思考變革的方向。 (9) AI 銷售預測可以應用於ODM/OBM/自有品牌製造業。　　

運用技術
機器學習迴歸分析(regression analysis)，監督式學習(Supervised Learning) ， 以Python程式開發。　　

效益
降低銷售預測預估料況落差50% 、 減少緊急插單比例 30%。　　

應用/研究單位
智炬科技股份有限公司　　

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danielchan@i-torch.com.tw 詹經理 先生