Gartner：70% 大型企業將於 2030 年前採用 AI 需求預測

需求預測歷來是供應鏈規劃的核心所在——做得好，庫存順暢流動；做得差，同時面對積壓大量滯銷品，卻又缺貨熱賣品的困境。Gartner 於 2025 年 9 月作出預測：到 2030 年，70% 的大型企業將採用基於 AI 的供應鏈預測方案。這一判斷將未來四年定性為一個決定性轉型時期，而非漸進式演變。

這項預測的實際含義

「70% 大型企業」這一核心數字，涵蓋那些擁有數據基礎設施及規模效益、最能從機器學習預測中獲益的企業。Gartner 供應鏈研究團隊的總監分析師 Jan Snoeckx 如此闡述其價值主張：基於 AI 的預測能帶來「更優質的戰略決策、更快速的市場反應，以及更高效的協作工作流程」。

這一機制意味著從傳統統計引擎——ARIMA、指數平滑法、簡單季節性分解等時間序列方法——轉向能夠識別非線性規律、融入外部訊號並隨市場變化持續自我迭代的機器學習模型。其目標是 Gartner 所稱的「無感式預測」：自動生成預測結果，大幅減少人工干預，更少手動修正，即便面對新品上市或歷史數據有限的促銷場景，也能保持穩定的準確率。

Gartner 於 2026 年 4 月發布的另一份預測估計，整合了 Agentic AI 的供應鏈管理軟件支出到 2030 年將達 530 億美元。兩項預測合在一起說明：AI 不僅正在進入規劃工作流程，更在重塑整個供應鏈軟件層的經濟邏輯。

統計模型為何已觸及瓶頸

統計預測方法是為需求穩定、季節性規律且外部衝擊有限的環境而設計的。然而，這種描述至少自 2020 年起便不再符合全球供應鏈的現實。疫情期間的需求暴增、紅海改道、港口勞資糾紛以及持續的地緣政治動盪，製造出統計模型難以從噪聲中剔除的需求訊號。

機器學習的處理方式截然不同。它不是對歷史數據擬合參數曲線，而是能夠接收非結構化訊號——新聞情緒、天氣走勢、社交媒體購買意圖、競爭對手定價——並動態調整各項權重。當颱風預報可能衝擊某製造地區時，模型能夠自動調整下游市場替代產品的需求預期，無需分析師手動重新設定統計引擎的參數。

粒度的提升同樣意義重大。機器學習模型能夠以更高頻率，在更細化的產品及地理層面生成預測，使規劃團隊得以在 SKU 和郵政區號層面及早察覺需求轉變，而無需等待月度匯總訊號才能有所行動。

Gartner 所指出的採用障礙

Gartner 明確指出，儘管整體預測樂觀，當前的實際採用率仍然有限。三大結構性障礙最為突出：

• 數據不完整：ML 模型需要覆蓋各 SKU、渠道及地區、乾淨、完整、格式統一的歷史數據。許多企業積累多年的 ERP 數據充斥著缺口、重分類記錄及系統遷移帶來的不一致性。
• 策略缺失：在沒有相應數據治理及變革管理計劃的情況下部署機器學習預測工具，往往造就一個精妙的模型，卻無人信任。
• 對自動化的抵觸：憑藉手動預測調整積累多年職業經驗的需求規劃師，對那些聲稱無需其介入便能完成工作的系統持懷疑態度，這可以理解。挑戰在於設計一種人機協作模式，增強而非繞過規劃師的判斷。

Gartner 建議採取三個循序漸進的步驟：評估當前的協作流程，找出人工干預究竟在增加訊號還是製造噪聲；建立數據策略，同時納入內部交易數據與外部市場訊號；制定技術路線圖，將基於 AI 的預測與現有規劃基礎設施並行引入，而非全盤取代。

2030 年 70% 採用率對可視化團隊意味著什麼

對貨運可視化團隊而言，這一趨勢雖屬間接影響，卻不容小覷。更精準的需求預測意味著更可預期的訂單量，繼而轉化為更可預期的入境貨運計劃。當採購與規劃部門依賴 AI 生成的需求訊號運作，海運預訂的量與時機便趨於穩定——減少臨時加急、高峰期船舶滾裝，以及消耗運營團隊精力的異常處理工作。

另一面是：可視化平台必須向需求預測系統輸送準確的里程碑數據。若 AI 預測模型從包含交付延誤的歷史銷售數據中學習，其預測將系統性地低估客戶需求——將延遲交付誤讀為需求下滑。可視化工具將整合後的、跨船公司標準化的里程碑數據回流至規劃系統，正是讓預測層能夠區分需求訊號與供應中斷的關鍵所在。

預測與可視化的融合

Gartner 所描述的 2030 年願景，絕非單純的預測故事，而是一個整合故事：基於 AI 的需求感知向上游連接供應與物流執行，而這種連接取決於相關系統所產生的實時運營數據的質量。同時投資兩個層面——準確的需求訊號與準確的貨物狀態訊號——的企業，才能構建真正具備自適應能力的規劃基礎設施，而非各自孤立的精妙工具。

對於跨多家船公司、多條貿易航線運營的貨主及第三方物流企業而言，實際切入點是一個能夠在整個船公司網絡中生成一致、帶時間戳里程碑數據的可視化平台。這些數據被輸入需求預測層後，便能打通客戶訂購行為與實際在途貨物之間的閉環——令 Gartner 所描述的 70% 採用率不再只是預測，而是一條基準線。

來源：Gartner