【109年 應用案例】 有了「漁產品配貨機器人」,預測市價、精準配貨、報表自動化供應鏈,AI客服樣樣行!
遠洋漁貨的新鮮度與品質影響銷售額
鮭魚、石班、土魠、白鯧等食用深海魚類是我國民眾喜歡的魚種,根據2018年漁業統計年報資料顯示,遠洋漁業所帶來的產值高達357億元,佔台灣漁業總產值近40%!台灣遠洋漁獲主要進口地分別有挪威、蘇格蘭、斯里蘭卡、加拿大、澳洲、印度、紐西蘭、馬爾地夫等地。而三角貿易的部份是由中東、印度、挪威、斯里蘭卡進口,再將冷凍及冰鮮鯊魚貨轉出口到中國大陸。
國內某漁產品進口貿易商之魚貨主要以冰鮮魚貨為大宗,特色在新鮮度及良好的品質,因此魚貨均採空運來台,在機場通關後,直接由交由貨運業者分送全台各大批發魚市的代理商或經銷商。因此每日能否精準預測各漁市交易價格及代銷商銷售額,便成了當日獲利與否的關鍵!
目前並無有效預測隔日漁貨價格之方法
漁產品進口貿易商銷售魚貨給批發商的方式分為兩類,一為「代銷」:主要以抽佣方式,代理商從販售收到的貨款中扣除必要費用與佣金後,餘額全交付貿易商;二為「貨品賣斷」:直接將魚貨賣給下游經銷商。兩者中又以代銷方式為最大宗,代銷商於出售魚貨後,當日便會將售價回報給企業,企業主依報回之售價扣除佣金後,定期向代銷商收取貨款。
因此,每日是否能把不同漁貨送往相對高價的漁市銷售,變成了當日獲利與否的關鍵;然這關鍵因素又有賴於是否能精準預測各漁市交易價格及代銷商銷售額。但隨著氣候變遷導致海洋溫度暖化,漁獲量也難以估計的情況下,各地漁市的價格波動不若以往易於掌控。
目前並無有效預測隔日漁貨價格之方法,發貨全由工作人員依經驗法則做決策,難以掌握獲利因素,只能看老天與市場價格的臉色,每日都存在虧損風險。
智能價格預測-漁貨交易利器
微影資訊科技有限公司透過網路爬蟲程式,自動擷取台灣各漁市的交易日之價量資訊及當地氣候觀測站所記錄之氣候資料,再以遞迴神經網路搭配機器學習所建立模型,預測隔日的漁產品交易價格。搭配氣候資料作建模。
▲AI智能價格預測模型運作流程
漁產品的交易價格來自「漁產品全球資訊網」,其網站記錄台灣各漁市的交易日之價量資訊。氣候資料則是由「觀測資料查詢系統」取得,包含降水、風向、風速、氣壓等指標數值,且以上二網站為公部門建置的開放資料,資料量充分、詳盡且穩定。
此「AI智能價格預測模型」以銷貨占比最大之基隆漁市為目標,將氣候資料與漁市資料合併為模型的「輸入變數」,模型輸出的「預測變數」則為各品種魚貨當日交易價格;針對資料中仍有缺值的當日資料剔除,並以8:2的比例分成訓練集和測試集來進行模型訓練。根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合,經由Line BOT語音機器人與代銷商聯絡其所需魚貨品項、規格及數量,透過機器人流程自動化(RPA)完成人力精簡及效率提升。
▲AI智能價格預測系統操作流程
「AI智能價格預測模型」有效提升銷售毛利率,未來商機指日可待!
貿易商透過導入AI機器人於企業流程系統後,根據預測資料再由演算法判斷最佳配貨組合,經由Line bot語音機器人與代銷商聯繫,完成配貨決策與資訊傳遞,精簡人力及提升銷售毛利率。
▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫1
▲透過Line chatbot語音機器人與代銷商聯繫4