驚人的 AI 需求預測：從庫存控管、新品開發到找出商機，用 AI 精確預測提升銷售的13個方法 すごい需要予測 不確実な時代にモノを売り切る13の方法

Yamaguchi Yudai 著 林詠純 譯

驚人的 AI 需求預測：從庫存控管、新品開發到找出商機，用 AI 精確預測提升銷售的13個方法
  • 出版商: 商周出版
  • 出版日期: 2023-07-08
  • 定價: $400
  • 售價: 7.9 折 $316
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 224
  • ISBN: 6263187441
  • ISBN-13: 9786263187443
  • 相關分類: 人工智慧、Machine Learning

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商品描述

AI需求預測是企業提升競爭力最新的突破口

使企業降低30%的庫存成本，增加3%毛利率的關鍵技術
不管是製造業、零售業、科技業和各行業都能扭虧為盈、突破停滯、再創高峰

當AMAZON 、麥肯錫、家樂福、全家 皆相繼搶入智慧商業模式
用AI創造高銷售額的時代到了！


★★ 全面解析企業實際案例，第一本理解「AI需求預測」的實務與思維。
★★ 過去已無法再提供精準數據，導入AI提高營運效率，才能減少影響銷售的所有屬性。

 國立臺灣大學資訊管理學系 李家岩教授 專業推薦

我撰寫本書的目的，是為了在不確定性增加的商業環境中，幫助各個職種、階層的商業人士理解並培養需求預測的技能，藉此創造出新的商業價值。AI需求預測不是傳統調查或數據分析，而是能夠從需求相關的數據感知，到根據預測結果解讀並做出避險提案的技能。


什麼是需求預測？

「需求預測」就是「預測未來需求」，需求指的就是被視為必要的事物。這個概念不僅適用於物品，也適用於服務；我們在購物時，總是邊衡量物品是否會腐壞或長期占據空間，邊估算需要的數量。這就是需求預測。

以製造業為例，製造業需要評估3、5個月後的市場需求，依此向上游廠商訂料、向工廠下單製造。倘若預測的需求過多，會導致大量商品滯銷造成浪費，但如果預測過少，又會錯失賺錢機會，因此準確的需求預測非常重要。

過往中，需求預測本只在供應鏈管理和行銷上做討論。這本書的主旨在於企業導入AI，將需求預測的範圍擴大，更能影響營收和管理決策。


以AI預測需求可以降低成本、控管現貨、提升營利，除了是做好供應鏈管理的第一步，也將產線和倉儲管理、總經、氣象、客群喜好、促銷等所有變因縮到最小，並且精準掌握消費者的動向，以及市場的變化。

作者簡介

作者簡介

山口雄大Yamaguchi Yudai
NEC AI．分析事業總部需求預測技術傳教士。於青山學院大學擔任兼職講師（Supply Chain Management）。YCP Solidiance需求預測顧問。
畢業於東京工業大學社會理工學研究科，早稻田大學經營管理研究科。在資生堂股份有限公司負責各種化妝品品牌的需求預測，曾擔任S&OP團隊經理，現任職於NEC。日本物流系統協會「將SCM與行銷結合！需求預測的基礎」講師。在《Journal of Business Forecasting》（Institute of Business Forecasting & Planning）等刊物發表需求預測的論文。
其他著作包括《新版 一本就搞懂　需求預測的基礎》（暫譯，日本實業出版社）《需求預測的戰略與活用》（暫譯，日本評論社）《全圖解　製造商的工作》（暫譯，合著，Diamond社）等。

譯者簡介

林詠純
專職日文譯者。譯有《聲音經濟》、《關於人生，我這樣投資》、《半工作半退休的微FIRE理財計畫》等書。

目錄大綱

前言　需求預測創造未來──足以左右所有商業情境未來發展的技能
為什麼鐵路時刻表會用到需求預測
只靠數據分析無法預測消費的時代
行銷、業務與經營管理不可或缺的技術
從13個案例來看「需求預測的價值」

第1章　為什麼現在需要需求預測
──VUCA時代必備的商業技能

1-1 SCM是什麼？
為什麼Amazon的商品隔天就會送達
影響供應鏈的需求預測
連結需求、供給與經營
負責需求預測的是誰
1-2 需求預測原來這麼有趣！
最具代表性的3種概念
難以掌握的「第二次商機」
預測多久以後、多長時間單位的需求？
全世界的預測水準
1-3 疫情？地震？緊急時的預測對策
疫情前的預測數據無法使用？
情境分析是處理不確定性的對策
為了敏捷地更新預測而活用AI
提高供應鏈恢復力的需求預測

第1章重點

第2章　預測AI顛覆商場上的慣例
──人力預測的能與不能

2-1　決策占了商業需求預測的9成
春天只有反應春天心情的商品才會暢銷
預測是「用腦的活動」
「今年銷售一空」，明年的需求會增加嗎？
透過認知科學考察預測錯誤
防止預測認知偏誤的思考法
2-2　開發預測AI
AI的優勢
預測AI可以創造價值的領域
成功實現商品訂購自動化的食品超市
累積符合商業課題的數據
利用專家的默會知識設計AI學習資料
2-3　活用預測AI時的注意點
AI否定行銷？
AI模仿不來的「商業技能」是什麼
從預測評估商業風險
商業人在「AI創造的時間」該達成什麼目標
2-4　利用預測AI創造未來
克服物流危機的祕密策略
提高配車計畫的精確度，削減多餘的輸配送
更小規模、更快速度的預測
食品業界CPFR的未來預想圖──廠商之間共享資料，
彼此「合作」

第2章重點

第3章　全球新知帶來需求預測的革新
──提高組織之間的協作力

3-1　解決業務部門與製造部門的衝突
結合彼此的智慧創造出新點子
在各個業界都能看見的組織間衝突
透過代理人理論思考的組織課題
解決道德危險的2個切入點
3-2　驗證！利用比利時模型診斷預測力
提高預測精確度的驅動力
缺乏中長期視野的「日本企業預測力」
不同組織類型的預測改革
引領改革的專業見解
3-3　超越數據的直覺
為什麼明明蒐集許多數據卻預測失準
直覺超越數據的情況
重點在於重現性高的流程
需求預測的直覺

第3章重點

第4章　利用需求預測勾勒出未來的商業模式
──創造超越預測的需求

4-1　控制供需的模型
從重視效率轉變為重視持續性的庫存管理
有計畫的庫存──理想的庫存計畫模型
實際產生的「應設想庫存」
設計控制供需的行動
4-2　預測對象從商品到顧客
隨感測結果改變的需求預測
統計的觀點能提高預測精確度
從個數預測到機率預測
提高ROMI的AI預測
4-3　創造「未來消費」的需求預測
預測改變未來
與其磨練數據分析不如動起來！
超越分析的敏捷性
是否能敘述有說服力的故事

第4章重點

結語　Forecasting ERRA的黎明
注釋

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