銷售預測 SALES FORECAST
整合內外部關鍵大數據，透過 AI 人工智慧進行深度運算與機器學習，精準預估來客、銷售、出貨及採購數據，協助企業智能決策未來，達到防範缺貨、優化備料並降低存貨成本的終極目標。
為什麼需要 AI預測？
銷售量是生產管理與供應鏈佈局的出發點。利用AI能更準確預估銷售量，進而協助企業提早佈局、擬定精準的經營策略。
協調工期
預先掌握產能負荷，精準調配人力與排程，避免產線閒置或加班趕工。
精準要貨
配合物流配送週期，提供門市精確的要貨指引，提升終端配送的周轉率。
降低庫存
優化倉庫空間利用率，減少積壓原料與成品，加速企業營運資金的流轉。
減少報廢
針對具時效性或易腐性之品項，精控供需平衡，最小化過期報廢損失。
提高鮮度
優化生鮮或高頻消耗品的流轉週期，提供消費者最佳品質與新鮮度的商品。
縮短交期
超前備妥半成品與原料，在訂單成立時快速出貨，提升客戶滿意度。
採購備料
預測原物料價格與使用趨勢，超前鎖定低價期採購，避開斷料與高價風險。
降低缺貨
防範無預期訂單爆發導致缺貨失商機，提升現貨滿足率與市場佔有率。
使用 AI 智能預測 的優勢
傳統以「人員經驗」或「歷史統計」的預測法，往往因人員異動或外在環境急遽變化而失準。AI 引擎則能實現持續優化與精進。
經驗法則
高度仰賴資深員工的個人直覺與經驗。一旦人員離職或業務轉移，預測系統便會失準、造成決策斷層。
統計分析
依循單一歷史記錄和固定數學模型進行公式計算。面對新型促銷活動或特殊氣候變化時，缺乏優化空間。
AI 機器學習
持續學習，自主演演進！ 藉由機器學習演算法，將大量變數特徵融入運算模型，動態修正誤差，全面降低人工失誤、極大化運作效率。
該如何做 AI 智能預測？
鼎新規劃標準的「4步驟循環」，引導機器學習模型持續優化並精進預測數據的精準度。
預測目標
- 確定預測對象、核心目標與需求場景
- 評估預測週期：短期、中期及長期規劃
- 釐清業務需求與預測精度的合理權衡
收集數據
- 收集原始數據，進行資料去噪與清洗
- 執行數據特徵描述與探索性數據分析 (EDA)
- 完成特徵工程與高質量的數據預處理
建立模型
- 選取合適的 AI 與機器學習演算法
- 餵入訓練資料，展開模型學習與演練
- 動態調整並調校關鍵的模型超參數
評價指標
- 評估 MAE、RMSE、R2 等多維模型指標
- 解析特徵貢獻度，找出影響銷量的核心因子
- 視覺化呈現預測結果，並即時迭代優化調整
企業需要 準備哪些資料？
AI 智能預測需要基於企業內部的歷史交易數據。企業通常只需提供以下六大維度的基礎資料：
門市與通路基本資料
包含門市代碼、地點、型態、所屬區域等靜態維度欄位。
商品品項基本資料
包含商品編號、分類、生命週期、定價等商品特徵屬性。
每日銷售明細記錄
包含銷售日期、交易量、實收金額、銷售門市及商品等交易資料。
出貨與配貨明細
包含出貨日期、配送倉儲、配往通路以及具體配貨商品數量。
庫存異動與盤點記錄
包含進銷存異動明細、期末庫存、損耗紀錄等基礎庫存水位資料。
促銷活動與特殊紀錄
包含降價促銷、買一送一、新店開幕等影響常態銷售的排程紀錄。
AI 應用 外部公開資訊
除了內部歷史紀錄，鼎新 AI 引擎會自動融合六大外部公開環境變數，作為模型持續優化、降低偏差的重要依據。
節慶假日資料
收集國定假日、傳統節慶、連續假期、彈性補班等影響人流規律之因子。
自然環境資料
包含平均氣溫、降雨機率、特殊天象、空污指標 (AQI) 等天氣與環境變數。
衛生與疫情數據
整合區域疾病傳播趨勢、確診數、防疫管制級別等社會群體行為變動因子。
出入境與觀光動向
串接國家海關之每日入境人數、出境總額及外籍旅客觀光動態。
金融與股市大盤
大盤指數漲跌、交易總量、核心板塊股價等衡量總體經濟活力的指標。
地理區位與人口數
包含門市所屬城市規模、人口稠密度、經緯度坐標等靜態地理環境資訊。
企業應用 實例
鼎新協助不同行業成功導入 AI 銷售預測，實現顯著的降本提質效益。
食品烘焙連鎖零售
烘焙食品保存期限極短，過剩則報廢率攀升，不足則錯失銷售機會，造成商譽損失。
- AI 輔助訂貨：結合天氣與促銷活動，精準預估門市單日來客與麵包品項需求量。
- 降本成效：每日店鋪麵包報廢率降低達 15% 以上，且架上鮮度顯著提高。
- 效率提升：門市店長每日要貨時間從 1 小時縮減為 5 分鐘，大幅減輕店鋪營運負擔。
生鮮肉品批發流通
生鮮肉品有嚴格的鮮度與效期控管，且受季節、連續假日烤肉需求及出入境人流影響極大。
- 精準出貨採購：AI 銷售預測演算法融入股市大盤表現與連假天象資訊，提早 7 日鎖定採購配比。
- 降本成效：避免了 20% 以上的臨期肉品折價銷售，同時將缺料停工風險降至 1% 以下。
- 敏捷供應鏈：實現生鮮原料「入庫即出庫」的高效周轉，庫存持有成本降低 18%。
8步驟協助企業導入 AI銷售預測
鼎新依循標準專案開發管理程序，提供嚴謹的導入指南，全方位守護企業數位化轉型的最後一哩路。
導入團隊建立
確立專案利害關係人，指定 PM 與主要聯絡窗口。
需求規劃訪談
釐清預測痛點、商品分類規格與預期的應用流程。
系統設計開發
架構專屬的 AI 預測數據中台，定義資料庫欄位 schema。
內外資訊整合
串接企業內部 ERP/POS 系統，並整合外部環境 API 變數。
預測模型建立
挑選合適的機器學習框架，餵入歷史數據進行模型滾算。
預測結果調校
協同業務人員對模型結果進行特徵貢獻與誤差調教。
正式導入上線
進行跨系統平行測試，正式啟用 AI 建議要貨決策。
保固維護服務
提供專屬維運保障、模型漂移監控與定期重訓服務。