人工智慧驅動型需求感測技術的變革潛力正在重塑供應鏈預測與規劃過程。這種創新方法利用各種內部供應鏈和外部市場資料來提高預測的準確性，即使在市場持續波動時也能發揮作用。
在後疫情時代，許多公司在其供應鏈中建立了恢復能力，將側重點從被動式適應轉移到主動式策略規劃。然而，目前的市場環境呈現出全通路分銷、消費者趨勢轉變、非預期全球事件和地緣政治緊張等特點，讓準確預測變得更加復雜。
供應鏈管理中的需求感測
由人工智慧和機器學習提供支援的需求感測功能可提供有關客戶行為和潛在成果的即時洞察，有效解決當今供應鏈中存在的複雜性問題。在一些關鍵領域，需求感測與傳統預測之間存在差異：需求感測會認識到各公司需要更豐富的採購、生產營運、出貨、訂單、庫存和銷售資料集，這些資料集涵蓋了當今供應鏈所要應對的各種復雜挑戰以及可能導致業務中斷的一系列變數。這些資料以近乎即時的方式經過擷取、結構化、整合與分享，進而提供供應鏈最新、透明且動態的檢視，這是前所未有的。
需求感測技術整合了來自供應商和廠商的外部資料，不僅能夠提升預測的準確性，還能在整個供應鏈生態系統中鼓勵相互協作。供應鏈中的需求感測能加快供應鏈合作夥伴從傳統的對抗性關係轉變成更緊密的合作關係，並致力於實現共同的目標。
即便是最優質的內部資料本身，現在也不足以推演出未來的形勢。」
外部資料變得越來越關鍵，這不僅是因為 80% 以上有關當今供應鏈的資料現在都由供應商、廠商、最終使用者和第三方在外部產生。
這對於資料驗證也非常重要，因為很多最近的歷史內部資料因受新冠肺炎疫情的影響而遭破壞，無法再用於預測用途。但對於供應鏈中的需求感測來說，歷史資料不再是預測未來的實用指標。
邁出下一步