第三方调研机构最新数据显示，2025 年国内零售与制造业企业中，采用 AI 进行供应链需求预测的企业，库存周转天数平均缩短 28%，滞销品库存占比下降 19%------ 要知道，对企业来说，库存就是资金，这些数字背后可是真金白银的节省。
很多做供应链的朋友应该有体会，以前预测需求基本靠 "拍脑袋"：参考去年同期销量，再结合季节、促销活动估个数，结果要么是旺季缺货断供，要么是淡季库存积压。就拿快消品行业来说，某饮料品牌前几年夏天因为没算准高温天数，多进了 30 万箱果汁，最后只能低价清仓，光这一项就亏了近百万。但现在用 AI 做预测，情况完全不一样了。AI 能把历史销售数据、天气数据、区域消费习惯、甚至社交媒体上的热门话题都整合起来分析，比如发现 "露营热" 会带动便携饮料销量，就提前在露营热门区域备货。有个零食企业用了 AI 预测系统后，需求预测准确率从原来的 65% 提升到了 89%，去年双 11 期间不仅没断货，滞销库存还比往年减少了 40%。
不止快消品，汽车行业的供应链预测对 AI 的需求更迫切。汽车零部件种类多、生产周期长，少一个零件都可能让整条生产线停工。以前车企靠人工统计经销商订单来预测需求，往往会因为信息滞后导致零件供应不及时。现在 AI 能实时对接经销商的销售数据、4S 店的维修数据，甚至分析汽车市场的政策变化，比如新能源汽车补贴调整对销量的影响，提前 3-6 个月预测零部件需求。某新能源车企引入 AI 预测后，零部件缺货导致的生产线停工时间减少了 35%，采购成本也因为精准下单降低了 12%------ 你想想看，汽车生产线停一天损失就可能上百万，这节省的成本有多可观？
不过，AI 供应链需求预测也不是拿来就能用的。我了解到，有些企业在落地时遇到了不少麻烦。最常见的就是数据 "不互通"，销售数据在 CRM 系统、库存数据在 WMS 系统、采购数据在 ERP 系统，各个系统像 "信息孤岛"，AI 没法拿到完整的数据做分析，得先花精力打通系统接口，这个过程至少需要 2-3 个月。还有些企业对 AI 预测的结果 "不敢信"，比如 AI 预测某款产品下个月销量会涨 50%，采购部门担心卖不出去不敢多备货，最后还是出现缺货 ------ 其实这不是 AI 的问题，而是企业没建立起 "数据驱动决策" 的思维，还是习惯靠老经验判断。
现在市场竞争越来越激烈，谁能精准预测需求、优化供应链，谁就能抢占先机。尤其是在原材料价格波动大的当下，少压一点库存，就能多一分资金灵活性。你觉得哪些行业最需要 AI 来优化供应链预测？如果你们公司用 AI 做需求预测，你觉得最先要解决的是数据问题还是人的思维问题？大家可以在评论区分享下自己的看法～