員工還沒上班，AI 已解決物流延遲！TOYOTA 揭密「人機協作」供應鏈實戰
在全球供應鏈持續面臨不確定性、地緣政治與極端氣候風險的當下，汽車產業的供應鏈能夠做到多「即時」，一直是個不小的挑戰。
TOYOTA Motor Europe 供應鏈副總裁德邁爾（JC Deville）認為， 搭配數位化與 AI，可以提升供應鏈的韌性，做到更「即時化」的智慧供應鏈。
資料透明化，重建物流的即時可視性
其中一項關鍵數位轉型，落實在物流與需求可視性。過去，跨洲運輸或長距離物流中，TOYOTA 無法即時反映各種狀況，原因很單純：企業不知道整個運送過程中，實際發生了什麼事。
在缺乏即時資料的情況下，只能仰賴庫存與安全緩衝來對抗不確定性。如今，TOYOTA 開始在零件物流與完工車輛物流中，試行更精準的追蹤與預測工具，逐步補齊這塊長期的資訊落差。
比方說，在完工車輛物流方面，TOYOTA 不再僅依賴歷史平均交期，而是主動與物流夥伴共享長達兩到三年的需求預測，細緻到每條路線、每個月份。物流夥伴則需回饋實際可行的交期與運能承諾，以「確認交期」取代過往的統計估算。透過這種雙向資訊透明化，TOYOTA 得以更精準掌握運輸節點之間的真實時間距離，進而調整庫存，降低停滯與浪費。
從被動追蹤到主動應變：AI 在員工上班前就解決問題
勤業眾信（Deloitte）也提到，TOYOTA 已部署 AI 代理介入更核心的流程規劃。TOYOTA 的數位創新團隊指出，過去在資源配置與需求滿足的規劃作業中，往往需要動員超過 50 名成員，依賴 70 多份試算表反覆修正，耗費大量工時，卻仍難以快速模擬不同情境。
如今，這套流程正由 AI 代理重新設計。AI 代理會自動整合需求、供給與限制條件，產出多組可行方案，並引導規劃團隊進行選擇與取捨。人力規模因此大幅縮減至 6 至 10 人，其餘成員則被重新配置至更高價值的工作上。AI 不負責做決定，而是處理例行、重複、耗時的分析任務，讓人類專注於策略判斷與風險權衡。
AI 代理的角色，也進一步延伸至即時 ETA（預計到達時間）監控與應變。TOYOTA 過去仰賴老舊主機系統追蹤車輛狀態，如今透過新的車輛管理工具，將數十個畫面整合為即時、可視化的旅程追蹤介面。更進一步，AI 代理可根據即時資料，自動回應使用者提問，並主動採取行動。
例如，當車輛在場站滯留、未如期裝載時，AI 代理可先行草擬通知信件，與物流夥伴協調調度，甚至主動向經銷商說明處理進度。這些行動，往往在員工上班前就已完成，讓人類得以專注於避免問題再次發生。
從極端事件中驗證：流程居功而非單一工具
這種結合數位化與人員決策的模式，也在極端事件中展現價值。無論是美國遭遇冰雹、一次損毀 4,700 輛車，或是巴西工廠因風災中斷生產，TOYOTA 都能迅速串聯全球專家與備件資源，在最短時間內完成修復與產能調整，將衝擊降至最低。這並非單一 AI 模型的功勞，而是流程重設、資料平台與人員協作共同作用的結果。
TOYOTA 內部強調，真正的競爭優勢不在於演算法，而在於是否能在不破壞信任的前提下，將 AI 嵌入日常決策。為此，TOYOTA 建立以雲端為核心的資料平台，串聯供應商、製造與客戶端資訊，並透過統一入口「Cube」提供一致的使用體驗。AI 代理則運行於其上，逐步成為可觀測、可治理的數位勞動力。
在 TOYOTA 看來，更即時的供應鏈，有機會藉由 AI 科技加以強化。當資料更透明、流程更即時、決策更可預測，能夠多即時的反應問題、解決問題，會成為企業在不確定世界中持續進化的引擎。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Deloitte、Youtube/Automotive Logistics，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）