晴時多雲

〈財經週報-電商物流〉需求突然爆量 AI演算法預測新需求

2021/09/13 05:30

疫情初瘋搶衛生紙狀況,若是透過SAS預測加上庫存優化,可做到供應鏈有效管理。(資料照)

記者陳炳宏/專題報導

疫情刺激宅經濟大爆發,電商平台物流一度無法消化,數據分析商SAS(賽仕電腦軟體)台灣業務顧問部副總經理陳新銓表示,疫情爆發,不管是台灣或全球電商零售業,面臨的第一個挑戰就是需求爆量,讓過去歷史資料失準,面對新常態,業者可採用少量數據即可預測的新人工智慧(AI)演算法,以三級警戒來看一週的資料,就可提出新需求預測,讓消費者對智慧零售更有感。

陳新銓指出, 以這次三級警戒來看,消費者不難發現疫情開始時,許多實體賣場都缺貨,即使到他們電商平台,同樣也要等待。因為過去經營方式,每次進貨量與進貨周期都有一定間隔,但三級警戒讓整個市場需求暴增,像民眾初期囤積泡麵、罐頭可能就超過以往推估的8到10倍,因此有承諾到貨日的電商,考量物流配送能量,根本不敢接單。

納入特殊事件 才能精準預測需求

陳新銓建議,無論電商還是物流平台,要朝鋪貨、庫存端思考前先做到精準預測。建議大家應該回頭檢視自家需求管理機制的進階分析能力。除了記錄銷售和庫存資料外,是否還能擴增分析更多內外部資料?如內部促銷節慶活動、競爭者活動、天氣等參考因素。

此外,甚至納入「特殊事件」,如疫情初瘋搶衛生紙與米糧等狀況,透過產品與地理位置(GPS)資訊,了解消費者偏好等,透過AI協助加速分析內外資料,才可得到更適當的決策方針。

AWS香港暨台灣總經理王定愷表示,不管是針對電商平台、物流企業等需求,一開始收單就卡彈,這時僅能加開伺服器解決,但當訂單資料要轉到實體物流時,還需進行優化。

王定愷分析,因物流車輛有限,在接到訂單、開始派車、有效運用車內空間、路程安排的燃料成本、司機排班表,都有很大的優化空間,很多電商的物流,只能用舊有的方法消化訂單,這時往往會出現繞空車、路徑不夠聰明、拉長送貨時間,需更多的車次完成,無法讓客戶滿意。

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