【冷鏈 AI 化】需求預測準確率提升 10 %！聯合利華怎麼讓冰淇淋在對的時間到貨？
在全球供應鏈中，冷鏈（cold chain）是最關鍵卻也最脆弱的一環。無論是冷凍食品、新鮮蔬果，還是對溫度極度敏感的藥品，只要在運輸或倉儲過程中稍有溫度偏差，整批貨物就可能報廢。這也讓冷鏈業者格外重視效率與精準度。如今，AI 與電腦視覺技術正加速滲透冷鏈，讓這一傳統產業邁向更智慧、更自動化的未來。
冷鏈不只是冰庫，還能用 AI「智慧分倉」
在全球最大的冷鏈倉儲商之一 Lineage Logistics 倉庫裡，當一批冷凍或冷藏貨物進入自動化倉庫，電腦視覺系統會即時掃描棧板，辨識客戶資訊、產品類別與品項。接著，AI 演算法結合歷史數據，預測貨物在倉儲中的停留時間，並自動為其分配最佳存放位置。這種自動化決策能有效縮短堆高機的行駛路徑，減少人力在零下環境中的停留時間，既保障效率，也降低成本。
AI 技術應用在冷鏈上，尤其適合複雜的貨物流通。Lineage 的資訊長拓泰（Sudarsan Thattai）舉例，整隻火雞通常只會在感恩節前大量出貨，而切片火雞肉則是全年需求旺盛，AI 透過分析歷史貨物流通的數據，可以建議堆高機工作人員，將整隻火雞安排在高處或倉庫後方，將常態需求的火雞肉放在前方，方便快速出貨。這種「智慧分倉」方式，直接減少了倉儲操作中不必要的時間與能源浪費。
聯合利華用 AI 提前算好「最後一哩路」配送需求
不只倉儲，消費品牌也在冷鏈 AI 化上走得很前面。快消品巨頭聯合利華（Unilever）旗下擁有 Magnum、Ben & Jerry’s 等知名冰淇淋品牌，冷鏈業務橫跨 60 個國家、35 條生產線，以及 300 萬台冰櫃。這樣龐大的網絡，對需求預測的準確度要求極高。
聯合利華的供應鏈團隊開始將氣象數據與 AI 預測模型結合，分析各地區消費者的購買行為。當氣象模型顯示某區即將迎來熱浪，系統就能提前推算冰淇淋需求量，並建議最佳的庫存配置與配送策略。實驗結果顯示，在瑞典，AI 讓需求預測的準確率提升 10%；在美國，更帶動 12% 的冰淇淋銷售成長。
這不僅改善了庫存管理，也幫助物流規劃。聯合利華可依據 AI 建議，決定需要多少卡車、如何規劃運輸路線，從而避免庫存積壓或缺貨，達到供應鏈的「動態最優化」。
數據共享「黑洞」，冷鏈 AI 化的最大挑戰
展望未來，冷鏈業者正在探索更先進的 AI 技術。冷鏈供應商 Americold 正投入數位分身（digital twin） 的開發，透過倉庫的虛擬複本進行模擬與規劃，提升決策的前瞻性與精確度。同時，業界也在嘗試導入 AI 機器人，讓它們在嚴寒環境中自動揀貨，減少人類暴露於極端溫度的時間。
在溫度監測上，AI 應用也正逐步深化。過去系統僅能記錄溫度數據，如今已能在異常發生時即時發出警報，甚至有望透過大型語言模型（LLM）分析過往的溫度異常案例，降低部署成本並加快反應速度。
冷鏈正逐步邁向更智慧、更高效、更自主的供應鏈生態。然而，拓泰向《商業內幕》坦言，目前產業中最大痛點是數據共享不足。雖然大型物流商與零售商擁有完善的數據系統，但獨立車隊或中小型農戶仍然依賴紙本單據與人工紀錄。例如，一些果農仍以手寫清單管理收成，內容僅有品種與數量，幾乎無法與 AI 系統連結。
由此可見，雖然 AI 在冷鏈的應用上也有初步成效，但要真正達到「全自動化的智慧冷鏈」，仍需跨企業、跨產業的協作，填補數據共享的黑洞。
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＊本文開放夥伴轉載，參考資料：《商業內幕》、聯合利華、《Supply Chain Dive》，首圖來源：聯合利華
（責任編輯：廖紹伶）