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創新平臺/AI協助調度 出貨不卡關

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創新平臺/AI協助調度 出貨不卡關

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人工智慧(AI)示意圖。 圖/聯合報系資料照片

春節年菜遲遲收不到貨?每次訂單量暴增就成物流業者的甜蜜負擔,經濟部產業技術司補助工研院開發的「AI倉儲決策管理平臺」,讓業者從下單到出貨最快只要10分鐘,該技術更榮獲2021年愛迪生獎(Edison Awards)金獎肯定,助力業者大幅提升出貨效率。

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工研院服務系統科技中心副執行長陳慧娟表示,現在零售業變化速度很快,從過去熟悉的電商平臺,到現在便利商店、超市都有自己的網購,產生許多新的服務型態與挑戰。

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此外,消費習慣的變化,從以前消費者出門提貨,現在是人在家中坐、貨從店裡來,而且低溫、常溫、生鮮都可以配送,甚至過去電商宅配可能要三至七天,現在一個小時內送達都有可能,在在顯示,傳統物流模式已無法應付現代消費型態。

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陳慧娟提到,會塞車出不了貨,倉儲管理是關鍵重點,貨訂太多容易報廢、訂不夠又影響業績,無法快速撿貨打包出貨就卡關,倉儲業者每年因決策不當造成單一企業非必要損失達2,000萬元,因此「AI倉儲決策管理平臺」就是爲了要讓企業能更容易將自動化、智慧化技術導入營運中。

其中最重要的關鍵是「參數化」,陳慧娟指出,過去幫業者導入倉儲管理平臺,往往要花上半個月不斷討論,才能研究出最佳解,但工研院打造出此平臺,將業者需要考慮的因素都參數化,如倉庫空間尺寸、設備形式、歷史銷售量、商品週轉率、訂單、節慶、促銷檔期、價格等,將過往歷史數據,藉由AI人工智慧訓練,轉變成通路及物流的預測模型,讓業者從進貨到出貨都能輕鬆安排。

例如,AI需求預測來說,業者可以先從地點、通路、歷史銷量、天氣、季節性、連續假期等因子來做考量,業者也能自行添加任何可能影響銷售增減的因素,調整好各項參數後,平臺便會提供銷售預測。

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有了這些資料,業者在與供應商協調供貨、採購,以及後續物流業者的配置、資源調度等,都可以有很好的對策。如事先增加熱賣商品入庫、提前掌握商機,倉庫也能依照商品重量、材積等,排出最佳儲位配置,以利後續出貨。

消費者下單後,依照訂單關聯性、儲物位置、出貨批量等,推演出最佳揀選順序與路線,提高出貨效率。

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