本作者是編輯部特約撰稿人，隱姓埋名莫測高深，是台灣武功高強的獨行俠，曾職於國際快遞公司，擔任供應鏈分析與管理工作，期間遊歷於各大物流企業與貨主企業，學習各大門派功夫，並將其融會貫通，自創一派，爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作，對台灣物流發展有先進獨特的眼光，總是能夠洞燭機先，預測未來。近年來，先天下之憂而憂，感嘆台灣物流業停滯不前，提出科技創新發展物流，希望能為台灣產業注入活水。本文一共四篇，分成四期報導。

自2017年中以來，人工智慧(AI)席捲了全球各大媒體版面，幾乎各行各業，都希望與人工智慧沾上邊，希望能降低成本、提高效率，甚至可精準預測未來，所謂的「預測型物流規劃(Anticipatory Logistics)」，就是要透過日常作業中的大數據，預測短期未來可能需要的資源（如人力需求、車輛需求、物流空間需求）與訂單需求狀況，而在消費者尚未正式下單前，就預先部署好所需的庫存與運輸資源。

之所以需要預測型物流作業，主因就是客戶對於縮短前置期(lead time)的需求越來越大，每個客戶都希望最好一下單，馬上就可交件，而且沒有人希望備置大量庫存，在這種狀況下，如何預先把資源佈署在正確的地方，並且避免資源在需要使用時卻發生故障（例如運輸車輛拋錨），就不是單純「靠經驗」可解決的問題。

值得注意的是，AI的預測不在於訴求「精準」，而是強調「抓重點」、「找趨勢」，之所以可做到這樣，是萃取大量歷史數據而來。而現階段要做到預測型物流，恐怕還是得靠供應鏈體系中的大廠來主導，例如WALMART、UPS、Fedex等。

對於中小型物流業者而言，利用AI先做局部改善是可行的，AI特別適合簡單、重覆性高、耗工時處理的低附加價值工作，在物流中心內，包括手寫字體辨識、出貨檢查、定期盤點、客戶常見問題答詢，包裝箱尺寸自動選擇，甚至出貨配送，都有AI發揮的空間。

AI要成功，必須有大數據，稱為訓練資料(training data)。例如我們要預測某個商品可實際配送到消費者手上的時間，或是預估某一日的所有待配送物件，會有多少件無法於pm 20:00配送完畢，可透過每次消費者實際簽收的時間，以及當日的總配送件數、商品重量、配送總距離、配送員步行距離、天候狀況等數值資料，丟入AI網路模型去學習，而且學習過程，必須給定AI二種資料，一種資料稱為真實資料(ground truth)，另一種稱為模型預測結果(predict)，AI模型就是希望使得每一次的預測結果都盡可能貼近真實資料，因此物流業者在準備訓練資料時，需要有消費者實際簽收時間，以及原本規劃預計配送到著時間。

物流業大數據的資料來源相當多，但多半缺乏科學化記錄與回報機制，例如宅配司機每日實際步行距離、宅配車輛行駛里程、油耗、載重量、每地點停留時間…等，有良好的大數據，AI才能真正發揮效益，這是要實施AI物流前需要有的基本認識。

在本季系列報導中，我們將陸續介紹國際上知名廠商與物流公司，如何利用AI讓原本的產品與服務更加深化。

可口可樂

     這家超過130年歷史的老牌飲料企業，從以往的可樂起家，到現在跨足果汁、茶飲，甚至跨足到服裝、香水等時尚產業，品牌價值高居全球第三，其成功的因素就是不斷創新，並且運用科技來解決老問題。目前可口可樂公司除了自身生產線的自動化檢查，甚至把AI的觸角延伸到自動販賣機，以往自動販賣機僅能統計今天銷售了多少瓶飲料，賣了多少錢；拜硬體成本降低之賜，新的販賣機往後將可加裝攝影機，透過影像識別，可以很精準的分析哪一類的人、性別為何、年齡為何，買了哪一種飲料，甚至消費者在販賣機前面看了某瓶飲料看了多久時間才做投幣決策，這樣可以很精準的評估販賣機內部的黃金櫃位；這還不是最厲害的，最新的販賣機可以做人臉識別，也會記得消費者的口味，例如喜歡哪一種咖啡、溫度為何、甜度為何，消費者僅需投幣，販賣機遞出來的飲料絕對是完全客製的。

隨著消費者健康意識抬頭，對於低糖、低發泡飲料的需求增加，可口可樂公司也設法做出改善。

     在供應鏈更上游，可口可樂公司把腦筋動到「種植」這件事上，透過衛星影像、氣候、雨量、土壤酸鹼值等數值紀錄，以及水果的甜度關係，可口可樂公司可以知道何時收成是最佳的，甚至其水果原汁的甜度，已經很接近市場的真正需求，如此就可以在最少的加工與添加物下，做出消費者喜歡的商品，整件事與其說是降低生產成本，不如說是將生產成本，改投資於供應鏈的上游環節，使供應鏈整體的銷售更大。

UPS

     UPS每年在科技上的更新與投資超過10億美元，在2016年底，開始引入聊天機器人(chatbot)，把這樣的聊天機器人配置於臉書粉絲團，用來即時回答消費者問題，包括運費、寄件時效，甚至消費者往後直接在臉書團要求寄件，都可使用自然語言(natural language)與聊天機器人交談，這個改善主要可以黏住末端消費者，消費者不需要再撥入客服中心等待人員接通，可一對一快速獲得回覆，聊天機器人的設計，其實是一連串科技與數據整合的結果，以往消費者要自行登入UPS網站，挑選正確的頁面後才能進行貨件查詢，使用聊天機器人，可以讓小朋友甚至老婆婆，都可用自己熟悉的對話去詢問所需訊息，因此是服務介面(interface)的大躍進，一旦服務機器人技術成熟，後端的客服人員至少可減少一半以上。

在配送方面，早在2016年九月，UPS就開始測試無人機送貨的可能性。

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