庫存一直是每個供應鏈系統痛點中的痛點。因為對未來需求難以精準掌握，以及供應鏈有長鞭效應，越長的供應鏈，庫存管理越複雜。

        有人想到，縮短供應鏈，可使庫存管理可比較精準，但這或許可解決物料庫存問題，仍無法解決需求庫存，因為世界不是繞著我們轉，產品總需要對外銷售，這整個供應鏈系統才會有意義，而且無論供應鏈長短，只要適當佈署庫存位置與數量，就可做到緩衝。因此所謂的短鏈並無具體效益。

        有人想到，可以使用比較精準的需求預測，例如改用較好的AI模型，搭配歷史銷售，以及相關的大數據後做出預測結果。由於AI模型做可同時考慮更多變數，並且考量短期、長期趨勢的差異，拿同樣的數據，使用AI模型確實可做出比傳統回歸分析更好的預測效果。但是，還是有問題。AI跟算命一樣，在解釋過去的時候，都可講得頭頭是道；但說到未來時，沒人說得準。

        這理由很簡單：AI沒有未來資料，因此無法有效預測未來。而且當環境改變時，原本的AI模型也無法適用。舉個簡單的例子，某個牛肉麵店利用AI預測未來三天的銷售量，如果外部大環境沒改變，AI模型或許可有不錯的表現；但是，如果這家牛肉麵店周邊又新開了另一家烤肉店，或是又多了一家便利商店，這時大環境就改變，除非這個AI模型重新訓練，否則這個模型不會再有甚麼好的表現。

        在現階段，只要涉及人類參與的經濟活動，AI都難以有效預測，例如要預測未來股價、未來銷售量，因為，我們永遠無法預測：川普政府明天會說甚麼話，俄羅斯是否會與北約交戰。不過，AI並非沒有參考之處，不涉及(或是低度涉及)人類參與的物理世界，當搭配大數據之後，AI就可產生無窮威力。舉例來說，要預測這個輪胎是否即將爆胎、車子的油料在目前車輛荷重與速度下還可行駛多遠、預測明天是否會下雨、預測這個農場下一季的稻米產量，是相當可行的，這時候，透過物聯網持續餵入的大數據，是AI預測準確的主要關鍵。

        AI、JIT、精實、低庫存、快速回應、供應鏈韌性、供應鏈可視性、大數據分析等，都是當代供應鏈管理的重點，要把這幾個大原則同時做好相當不簡單，但是，卡特皮勒公司就做到了。

CAT的核心競爭力

        卡特皮勒Caterpillar(CAT)這家來自美國德州的世界級重機具大廠，2025剛邁入創立百年，CAT的製造策略著重「在地生產、在地銷售」，以降低運輸成本且快速回應市場需求。目前在全球24個國家擁有約140個主要據點，其中包含超過 100 個製造工廠。主要的製造中心位於美國、巴西、中國、印度和英國，其中美國擁有最多工廠（如伊利諾伊州、喬治亞州、德州等），負責生產各類重型機械與引擎；在中國（蘇州、徐州）、歐洲（法國、匈牙利、波蘭）、巴西及東南亞（泰國、印尼）均設有生產基地。

        目前全球有超過四百萬台CAT產品正在運作中，包括各式挖掘機、推土機、裝載機、平地機、礦用卡車、發動機、燃氣渦輪機等20多個主要類別。全球約有70萬種維修零件，位於日本的相模原 (Sagamihara)物流中心就有約38種零組件與產品。相模原物流中心能在訂單發出後一小時內完成緊急訂單的揀選與裝車。

        相模原物流中心的效率其實來自各種「常識」的落實，該物流中心是CAT獨資成立，設計初衷就是為了因應高頻率的緊急需求。資料顯示，CAT日本國內訂單中約80%屬於急單。為了滿足這種需求，物流中心流程被設計為能在一小時內完成揀貨與裝車。雖然該中心需管理龐大的SKU，但約80%的揀貨量都可在一樓完成。因為儲位佈局已依照零組件流動性優化過。極低週轉率的零件被移至二樓或戶外存放，避免干擾核心作業流程。

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