社團法人 台灣永續供應協會 創會理事長 賴樹鑫
附圖說明：此張圖片係由AI繪圖工具根據文章內容與訴求協助繪製完成，其中相關主題及重點以「永續供應鏈」為中心，其他重要運作功能均以實際作業以意象圖示展現。
現代社會中，企業面臨的競爭壓力日益加劇，供應鏈管理對於企業的整體運營績效至關重要。隨著人工智慧(AI)技術的快速發展，AI相關工具在供應鏈管理領域的應用也越來越廣泛和深入，如何利用AI相關工具，以提升企業永續供應鏈管理的整體績效，成為大家所關心的關鍵議題。
永續供應鏈管理為企業關鍵的發展目標
近年來國內外產業與企業均亟力導入永續供應鏈管理的機制與運作，永續供應鏈管理是指企業在滿足經濟效益的同時，兼顧環境保護和社會責任，並實現供應鏈全生命週期的可持續發展。基本上，永續供應鏈管理包括但不限於以下幾個面向：
- 環境保護：減少溫室氣體排放、節約能源、降低廢棄物排放等。
- 社會責任：保障員工權益、改善工作環境、促進社區發展等。
- 經濟效益：降低運營成本、提高資源利用效率、增強市場競爭力等。
永續供應鏈管理不僅有利於企業長期持續發展，也有助於實現聯合國制定的17項可持續發展目標(SDGs)。因此，越來越多的產業與企業將永續供應鏈管理作為其組織的重要策略發展目標。
AI相關工具在供應鏈管理中的應用，將隨著AI技術的不斷演進，各種AI相關工具在供應鏈管理中的應用也日益廣泛，主要包括以下幾個應用領域：
1.需求預測和規劃。
- 利用機器學習模型，結合歷史銷售數據、市場趨勢、客戶需求等資訊，準確預測未來的產品需求。
- 運用優化演算法，制定最佳的生產和採購計劃，提高供應鏈的敏捷性與靈活性。
電子產品製造商可利用機器學習模型，結合歷史銷售數據、市場趨勢、客戶反饋等資訊，準確預測未來6個月的產品需求；除此以外，並可制定靈活的生產與採購計劃，不僅有效避免了缺貨和過剩，還可大幅降低原材料採購成本與存貨管理成本，整體供應鏈效率可以大幅提升。
2.存貨管理
- 應用深度學習技術，分析庫存數據，及時發現異常情況，預防缺貨或過剩。
- 利用強化學習演算法，自動調整安全存貨水平，最大化存貨周轉之效率。
服裝零售商應用深度學習技術，實時監測各門市店鋪的存貨水平，並結合歷史銷售數據、天氣預報、節假日等因素，自動調整安全存貨數量。這不僅有效避免了缺貨和滯銷，還可大幅降低過剩之在店或在庫存貨，年度庫存周轉率可因此提高。同時，此系統還能自動識別異常情況，如盜竊、異常損壞等，幫助門市店鋪及時採取因應及補救措施。
3.物流優化
- 運用強化學習和路徑規劃演算法，優化運輸路線和配送規劃，降低物流成本與碳足跡之排放量。
- 利用電腦視覺展示技術，實現倉儲自動化和智慧化揀選，提高物流效率。
快遞公司利用強化學習演算法，結合歷史運輸數據、交通狀況、天氣預報等資訊，自動優化配送路線和時間，不僅大幅降低了燃油成本與碳足跡排放量，還顯著提高了配送之效率，客戶滿意度也得到了大幅提升。此外，公司還可應用電腦視覺展示技術，實現了倉儲自動化和智慧化揀選，進一步提高了物流之效率。
4.供應商管理
- 應用自然語言處理技術，分析供應商評選各項數據，識別潛在風險並提出改進之措施與建議。
- 利用區塊鏈技術，建立透明可信的供應商資訊共享平台，提高供應鏈各項運作環節的可追溯性。
汽車製造商利用自然語言處理技術，分析供應商評選各項數據、新聞報導等資訊，識別潛在的供應商風險，如財務問題、環境違規、勞工爭議等。基於此，企業可制定針對性的供應商績效改進計劃，提高了供應鏈的穩定性和可靠性。同時，公司還可適當應用區塊鏈技術，建立透明可信的供應商資訊共享平台，進一步強化供應鏈各項運作環節的可追溯性。
5.永續或可持續性分析
- 運用生命週期分析(LCA)模型，量化產品或服務的環境影響，為可持續性決策提供可參考的依據。
- 利用預測分析技術，模擬不同減碳排放方案的可能效益，並制定最優的可持續性發展策略。
食品生產商應用生命週期分析(LCA)模型，量化產品在原料採購、生產、運輸、銷售等各個環節的環境影響，如碳排放、水耗、土地利用等。企業並因此可制定一系列減排措施，例如：採用可再生能源、優化包裝設計、改善物流配送等；並利用預測分析技術模擬不同方案的效果，最終制定出最優的可持續發展策略。這不僅大幅降低了企業的環境碳足跡，同時也提高了產品的市場競爭力。
AI應用於供應鏈管理的挑戰
當然在應用AI技術進行供應鏈管理亦存在了某些潛在風險與挑戰，下列幾點是必須考量的因素：
1.數據本身的品質與其完整性
- 供應鏈數據的來源通常極為複雜、分散，需要對數據進行清理與整合，以確保數據的準確性與完整性。
- 缺乏經過高品質的訓練數據可能會導致AI模型的預測與決策存在某種程度的偏差。
2.隱私和安全
- 供應鏈的運作環節中涉及大量的敏感資訊，例如：客戶訂單、供應商基本資料等，更需要確保數據本身的隱私和安全。
- 供應鏈系統的網路連接增加了遭受網路攻擊的風險。
3.透明性與可解釋性
- 複雜的AI模型可能難以解釋其決策依據，這可能影響供應鏈管理的可靠性與問責制。
- 需要提高AI模型的透明性與可解釋性，以增強企業及客戶的信任。
4.人員技能和組織變革
- 使用AI技術需要企業具備相關的數據分析和技術相關人才。
- 企業需要進行組織變革，調整管理流程與企業文化，以適應AI技術的應用及運作。
5.法規與倫理的風險
- 某些國家和地區可能對供應鏈數據的使用和AI技術的應用已制定了相關法規以茲遵循。
- 需要考慮AI在供應鏈中的倫理影響，如公平性、偏見釐清與適當處理等。
總體而言，大數據和人工智慧技術為供應鏈管理帶來了全新的機遇，企業可以充分利用這些技術，實現需求預測、存貨水準優化、物流效率提升、供應商管理等方面的顯著改善，最終定可提高整個供應鏈的敏捷性、可靠性與可持續性。
附註：本文係筆者以AI人工智慧工具與應用軟體根據文章主題及大綱協助蒐集、研擬與編撰，再由筆者依據本身的產業實際實務經驗撰寫完成；希望藉由此「AI體驗」瞭解使用此一工具的個人作業情況，以茲分享。
