產業別：人工智慧應用服務產業

產業痛點：

• 工廠的生產排程通常依賴手動或半自動方式進行，當市場需求突然變動時，無法即時調整生產計畫，導致出貨時間未能如期完成。此外，傳統的生產排程方式無法及時調整資源配置，特別是在應對高峰期的生產需求時，造成生產瓶頸，進一步導致交期延誤。這不僅影響了客戶對企業的信任，還增加了訂單流失的風險，進一步損害了企業的競爭力。
• 在庫存管理方面，由於資料無法即時更新，使得工廠在處理原料、半成品和成品的儲備時，無法及時調整庫存水準，工廠常常面臨庫存過多或不足的問題，這導致資金被過多的庫存占用或產生庫存短缺的風險。這不僅提高了營運成本，也增加了供應鏈管理的複雜度，進一步影響了整體生產效率和資源配置。
• 生產排程若未能根據即時資料進行動態調整，容易造成資源配置不均或設備過度使用。由於缺乏智慧化的排程工具，工廠無法有效分配人力、機器和原料，導致某些生產線過載，而另一些則閒置，這不僅降低了整體產能，還導致設備的提前老化。最終，生產效率下降，企業無法有效應對市場需求變化，影響其市場競爭力和長期營收。

導入AI效益：

• 系統可自動分析生產需求、物料庫存和採購時程，將物料供應與生產計畫最佳化。例如，根據即時資料分析需求波動，系統可預先調整物料訂單，避免因庫存過多或不足導致的浪費或延遲。這不僅降低了企業的物料成本，也減少了生產過程中的中斷或過度庫存，提升營運效率。
• 系統能根據歷史資料和市場趨勢預測需求變化，提前調整生產和物流計劃。例如，當預測到需求上升時，系統可自動向更可靠且高效的供應商下訂單，並規劃更具成本效益的物流路線，減少交期延遲。同時，系統能主動管理供應鏈風險，提升企業面對突發情況的靈活性和反應速度。

常見AI技術：

• 強化學習，架構如：Q學習。
• 深度學習，架構如：循環神經網路、長短期記憶網路。