華經資訊軟體中心軟體開發部主任/許智凱
在全球供應鏈面臨高度動盪的今日—從極端氣候、地緣政治衝突，到需求波動與永續壓力 — 企業已無法再用過去的方式管理物流與倉儲。
供應鏈韌性（Supply Chain Resilience）不再只是風險管理的一部分，而是企業競爭力與永續策略的核心。
在這場變革中，AI 逐漸成為供應鏈的「重點輔助決策工具」，協助企業進行預測、風險控制與透明度提升，打造更敏捷、更永續的營運模式。
AI 驅動的預測能力
過去在 WMS 及相關供應鏈系統中，企業常依賴歷史均值或人工判斷規劃庫存。但如今消費模式瞬息萬變，季節性與促銷因素不再固定，過往模型已不足以應付。
AI 能以更高維度處理大量資料，例如：銷售趨勢、天氣與季節因素、區域供需變化。
藉此建立更精準的需求預測模型（Demand Forecasting），專注於：
- 降低缺貨率，提升門市與電商訂單履約率。
- 減少安全庫存成本，避免庫存堆積。
- 協助營運規劃排程，例如補貨波次安排。當 AI 能讓供需預測更準確，WMS 也能根據更可信的數據規劃倉內作業，從揀貨路徑到補貨時機都更貼近倉儲現場需求。
AI 風險管理：讓供應鏈具備「提前看見問題」的能力
1. 供應鏈風險來源多元，也最難預判
AI 可透過模型訓練提供過往入出庫類型與數量，經比對同月或同季平均值，偵測出庫存異常品項，建立完整的供應鏈風險雷達。
可偵測的風險類型包括：
1-1 交期延遲
透過供應商的歷史表現與即時物流訊號預估可能遲到。例如交期延遲會影響生產排程、物流與客戶信賴度，因此 AI 在預測延誤上具高度價值。AI 能整合供應商準時率(ex.過往交易紀錄、廠商ABC評價)、延遲天數與季節性(ex.春節前夕運輸天數較高)等歷史資料，並結合物流路徑、清關與轉運進度等即時訊號，判斷訂單是否落後。多渠道的資料整合可提升預測準確度，整合圖資系統與 GPS 進度偏差等即時資訊則能強化模型敏感度，使企業更早安排調度。
1-2 倉儲瓶頸
預測入庫高峰、揀貨壅塞等問題。如一般成品配銷倉，倉儲空間與貨架層數有限，需預估未來1~3週預計入庫與出貨出量計算出每個儲區的容積率是否都有妥善應用，避免倉儲空間堆疊過多或影響進出貨動線。
1-3 存貨異常
透過歷史銷量、產能與排程資料計算未來短缺風險。AI 不僅能事前提醒，甚至能提出對應策略，例如替代供應商建議、庫存重新分配、提前人力排程等。對企業而言的價值從「發生後的處理」轉為「未發前的預警」，降低供應中斷與緊急採購的成本。
2. 案例分享
藥品供應鏈具備高法規、高追溯、高敏感度的特性，以華經 Easyware WMS 過去導入北部大型藥品業之實際案例：
（AS-IS）導入華經 Easyware WMS 前，藥品倉儲的典型痛點
在高度監管的醫藥物流環境中，不論是藥品經銷商、醫療器材商或冷鏈藥品物流中心，都面臨「錯一次就可能影響病患安全」的作業壓力。然而，在未導入 WMS 前，多半仍依賴人工或半系統化管理，因此常出現以下痛點：
- 批號、效期管理對應換算單位多靠人工紀錄，盤點頻繁但仍常出錯
藥品的多包裝層級（箱／盒／板／顆）與跨單位換算，使人工紀錄容易出錯。倉庫人員常需反覆核對批號與效期，盤點時間冗長，一旦輸入錯誤，就會造成 FIFO 錯誤、庫存呆滯、甚至延遲出貨，增加風險。
- 冷鏈藥品需維持溫控，進出貨缺乏提醒與異常警示
許多業者仍依靠紙本溫度紀錄或人工確認，只要遇到大量出貨或人力不足，就容易產生漏記、延遲記錄或未即時發現失溫事件，導致高價冷鏈藥品可能失效報廢。
- 處方藥、管制藥需強化權限與軌跡控管，但人工作業增加耗時
若無專門系統管理，管制品需依靠人工填寫紀錄簿或 Excel 留痕，耗時、易漏記，也不易應付衛福部或稽核單位的稽查。大量人工核對也拖慢出貨時效。
- 缺乏系統化先進先出（FIFO），長期導致藥品報廢比率偏高
人工揀貨時難以即時掌握所有批號與效期，更無法針對即將到期品發出預警，倉庫容易堆積大量短效品，造成不必要的報廢成本。
- 庫存資訊不精準，門市或醫療院所常出現誤判缺貨狀況
人工盤點、交接資訊遺漏、效期錯誤入帳，都容易造成庫存帳務不一致，使業務端判斷錯誤，進而影響醫療端供應與病患用藥需求。
- 無法即時追查出貨批號，造成藥害事件或回收作業風險提升
當遇到藥品回收、批號異常、醫療端客訴等情況，人工搜尋批號的方式常需耗費大量時間，無法快速啟動回收應變，風險高且對企業品牌影響巨大。這些問題不僅造成營運成本提高，更牽涉到法規遵循與病患安全，因此醫藥物流在現今已不得不全面朝數位化與系統化邁進。
(TO-BE) Easyware WMS 效益
導入華經 Easyware WMS 之後，藥品物流業者從「需大量人工確認」轉變為「流程自動化、安全性強化、追溯即時」，整體倉儲體質獲得大幅提升。
- 批號／效期全自動控管，倉內強制走 FIFO，由系統指定入庫位置與揀貨順序，有效降低報廢率 30% 以上
系統自動依效期排序、導引入庫位置與揀貨優先順序，不僅避免人工揀錯，也能提前預警短效品，協助企業提前促銷或調度，達成實質成本優化。
- 冷鏈溫度與作業全程系統記錄，如有異常即時警示，大幅降低失溫風險
透過 IoT 感測器串接 WMS，進出貨、等待區、作業區都能持續監控。只要接近溫度上下限，系統立即通知主管與現場人員，大幅降低高價藥品失溫報廢事件。
- 管制藥品出入庫全程留痕，權限分級、防呆流程完全符合稽核要求
操作軌跡全記錄（含時間、操作者、動作內容），同時整合簽核流程、雙人作業與權限管理，使稽核與政府查驗更快速透明，降低法規風險。
- 捲動式補貨建議，由 AI 依銷售趨勢與區域需求自動計算最佳補貨量
AI 能整合各地區醫療院所／藥局需求波動，提供精準補貨建議，避免缺貨或過量採購，也減少緊急補貨造成的高成本物流。
- 庫存精準度大幅提升，醫療端缺藥率下降，提升供應穩定性
庫存正確率可提升至 99% 以上，使調撥、補貨與出貨更加可靠，醫院與藥局端也能更穩定取得藥品，提升整體醫療服務品質。
- 若發生批號回收事件，可於數秒內直接追查全台配送紀錄
系統自動記錄每個批號的去向，包含：客戶、時間、箱號、物流路徑等。一鍵即可查詢，協助企業迅速完成回收或通報作業，避免擴大風險。
- 出貨正確率提升、倉儲生產力提高、整體作業成本下降
因為所有流程都系統化導引，員工訓練時間縮短、揀貨錯誤率降低，從人力、倉儲空間到報廢費用都可全面降低，營運效率大幅提升。
AI 提供供應鏈透明度：數據驅動 ESG 的關鍵
隨著 ESG 報告制度逐步成為國際企業的標準，供應鏈透明度不再只是良好管理，而是會影響企業融資、品牌信任與國際合作資格。
AI 協助企業做到：
供應商資訊透明化
自動蒐集與分析供應商碳排、能源使用、合規狀態，加速風險分級與採購策略調整。
倉儲作業降低碳足跡
優化動線規劃降低行走距離、包材用量預測、訂單合併出貨、裝車安排與路線規劃；讓營運效率與永續目標同步提升。
全流程追蹤
結合 WMS、TMS、IoT、RFID 與 AI 分析後，企業可達成運營流程透明，包含：產品從製造到入出庫的碳排追蹤、異常事件的溯源、供應鏈階段性風險熱區
這些資料將成為 ESG 報告撰寫與投資者關注的核心指標。
AI 加入輔助決策後，WMS 未來將基於需求預測，自動調整補貨策略與揀貨波次。依據訂單波動安排人力、設備與庫位。遇到異常時，提出最佳化建議(如改用更快的配送方式)；統計與優化包材選擇、計算物流運輸碳排，讓倉儲進出貨流程成為企業 ESG 計畫的一環。