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莫邦富的日本管窺(176)人工智能和气象预测助制造业提高效益

2017/12/01

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      日经中文网特约撰稿人 莫邦富:气象预报、气候预测是个既传统又前沿的领域,然而,日本气象协会近几年在气候预测中创新性地导入了人工智能技术(AI),在市场需求预测领域闯出一片新天地。

 

      这个新尝试主要通过运用人工智能技术来综合分析食品等商品的销售成绩和气象的关联性。作为一个获得日本经济产业省正式认可的科研项目实施了3年,获得了出乎意料之外的好效果,在生产领域产生了实质性的经济效益。

 

      比如,我们先来看看对保质期较短的豆腐的市场需求预测效果吧。

 

      豆腐的生产需要2天时间,超市等零售商往往需要提前1天下订单。一般来讲,豆腐生产商要事先预测订单数量,进行备货型生产。由于豆腐保质期短,一旦大量生产的产品过了保质期,就不得不作废弃处理。


      有鉴于此,日本气象协会在分析豆腐销售行情和气候变化的基础上,导引出指导豆腐生产的“豆腐指数”。即利用AI技术和气候预测对未来5天的豆腐市场需求作出预估;同时,再结合独立开发的体感气温指数,来定量分析消费者的实际心理变化。日本气象协会每天将豆腐指数发送给合作厂家,让他们以此做出判断,决定生产量。与以前相比,这一做法使得厂商的预测精度提高了30%,换句话说,等于提高了30%的效益。

 

      日本气象协会不仅预测商品的市场需求,还大力协助企业转变商品运输方式,从而达到帮助企业提高生产效益的目的。


      某生产商在调整最优库存时,以前通常会以日本气象厅的一周气候预测为参考,利用卡车来输送商品。而日本气象协会根据欧洲中期天气预报中心提供的数据,并结合AI的分析作出自己的两周气象预测,厂商则根据这个气象预测来安排生产和编制卡车运输计划。


      此外,航运公司也可以利用日本气象协会提供的最佳航行计划支援系统,来选择最佳航线。这样在确保按时航行的同时,还可减少大约50%的碳排放量和燃料消耗量。与利用卡车运输相比,不但减少了对环境的负荷,还有效降低了人力成本。

 

      不过,也有专业人士指出:“需求预测信息只有实现了共享共用,才能最大程度地发挥作用。从单一企业方面来着手提高市场需求预测,对于优化整个供应链管理来说,其实影响并不大。只有零售商和生产商都共享了市场需求预测数据,才可以明显提高物流效率。

 

      在日本,一部分生产商和零售商已经开始共享日本气象协会提供的高精度需求预测数据了。共享预测数据之后,生产商的订单型生产模式误差率从8.0%降至0.4%,得到了极大改善。而从零售商角度来看,此前1天后的销售预测误差为11.6%,但现在2天后的销售预测误差变为9.2%。可见效果还是很明显的,从这个案例可以看到AI正在逐渐进入各种经济及经济领域。.

 

莫邦富 简历

上海出生。曾下乡黑龙江生产建设兵团。上海外国语大学日语专业毕业后,曾在该校任教。1985年留学日本,在日 本读完硕士、博士课程。现在是旅居日本的华人作家、评论家。

 

本文仅代表个人观点,不代表日本经济新闻(中文版:日经中文网)观点。

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