目錄
- 讓AI Agent學會供應鏈知識，接手繁雜的規劃任務吧！
- AI Agent 與 RPA 的差異：「單純執行」與「理解情境」
- 不只如此，AI Agent 在供應鏈展現多元價值
- EgentHub：打造企業自己的 AI Agent 供應鏈
在全球供應鏈加速數位化的趨勢下，AI Agent 正成為供應鏈轉型的關鍵推手，冷鏈物流作為高度時效與監管要求的產業場域，特別適合 AI 的落地應用。美國冷鏈公司（United States Cold Storage, USCS）近期與供應鏈視覺化平台FourKites 合作，導入其 AI 智能代理 「Alan」，在短短八週內實現預約排程的自動化與效率突破，為整個產業樹立了新標竿。
冷鏈物流是一個同時結合 高監管、高時效、高成本、高風險、高變動 的供應鏈產業，在冷鏈這樣的供應鏈現場中，AI Agent 的介入不只是減少人力，更重新定義了「協作與決策」的方式，讓企業真正邁入智慧供應鏈的時代。
讓AI Agent學會供應鏈知識，接手繁雜的規劃任務吧！
USCS 長期面臨預約排程的效率瓶頸，想像一下，每天上百封郵件、電話確認、以及多個客戶系統的登入操作，使物流團隊耗費大量時間在重複任務上，且每個節點都有自己的作業系統與時程限制，例如：
- 倉庫進出時間需依冷藏區溫度與裝卸窗口分配。
- 承運商須同步確認貨櫃、車隊與溫控條件。
- 客戶端又常臨時更改收貨時段或文件格式。
在這樣的多節點協同場景下，傳統人工排程或電話／郵件協調極易出錯，該公司管理層更將此視為營運中的「效率黑洞」，因此，決定以 AI Agent 自動化作為突破口，讓人力專注於更高價值的決策與例外處理，在為期八週的試行期間，AI 代理 Alan 交出亮眼成果：
- 預約成功率：87%
- 準確取得客戶指定交貨日：96%
- 自動處理超過 600 筆貨運任務，節省約 36–40 小時人工作業時間
- 24 小時連續運作，同時處理超過 150 筆排程請求
USCS員工的反應也相當正向，認為Alan的表現「簡單又可靠」，AI Agent 讓排程流程變得透明、有序，也顯著減少跨部門溝通的不確定性，雖然這只是供應鏈自動化的一小步，卻是 AI 實際參與USCS營運的一大躍進。
AI Agent 與 RPA 的差異：「單純執行」與「理解情境」
Alan 的獨特之處在於，它不只是自動化，而是具備理解力。
可能有人好奇，上述場景能否靠自動化工具，例如RPA來實現？這就談到AI Agent與傳統的 RPA（Robotic Process Automation, 機器人流程自動化）的差異。AI Agent 不依賴固定腳本，而是能根據上下文動態調整判斷。簡單來說，RPA 做的是「照規則執行」，而 AI Agent 做的是「根據情境決策」。
這使企業能超越過去的自動化邊界，將 AI 導入更高層次的任務—包括排程、對帳、異常預測與多通路協調，而在 USCS 的案例中，Alan 不只是流程機器人，而是一位「懂供應鏈邏輯、能協調多方資源」的虛擬同仁，Alan 能在執行任務的過程理解前因後果，根據狀態變化重新規劃動作，這正是從「執行」走向「理解」的一大轉變。
Alan 能在此架構中即時理解整體運輸網絡狀態，根據供應鏈事件的變化自動優化排程決策，也顯示出企業導入 AI Agent 不再只是被動地「做」，而是主動地「判斷為何這樣做」，這種具備理解力與預測能力的 AI Agent，象徵供應鏈自動化進入「智慧決策」階段。
以單一應用場景為起點，先驗證價值，再逐步擴展 AI 能力至更廣的營運鏈。
不只如此，AI Agent 在供應鏈展現多元價值
AI Agent 的導入不僅提升了效率，更強化了供應鏈的韌性與穩定性，而在跨系統、跨部門、跨企業的協作環境中，AI Agent 已能扮演多重角色：
- 自動排程與對帳：整合客戶、倉儲與運輸資料流，減少人工錯誤
- 異常預測與通報：根據實時資料偵測潛在延遲或衝突，主動提醒人員
- 多通路協作介面：可同時操作郵件、系統或入口網站，實現跨平台協同
- 學習型決策模型：隨作業累積持續學習，讓決策越來越準確
這些能力使 AI Agent 不再是輔助工具，而是供應鏈中的「智慧節點」，參與並驅動整體運作節奏。
EgentHub：打造企業自己的 AI Agent 供應鏈
美國冷鏈公司的成功案例，突顯出 AI 在供應鏈中的巨大潛力，而台灣製造業長期以高彈性供應鏈與多層代工體系聞名，不論是金屬加工、精密零組件、電子代工（EMS），或是成衣與鞋材供應鏈，每天都在面對類似冷鏈物流的挑戰：多客戶、多工廠、多料號、短交期、嚴管控。
這些特徵讓製造業同樣具備導入 AI Agent 協作模式 的絕佳條件：
- 資料密集且碎片化：ERP、MES、採購、倉儲、品保、出貨等系統各自為政，AI Agent 能成為跨系統的協調中樞。
- 人力依賴度高：大量任務仍仰賴資深人員記憶與經驗判斷，AI 可將經驗邏輯轉化為可執行的標準作業（AI SOP）。
- 例外情境頻繁：臨時插單、料件缺料、交期變更、庫存異常，正是 AI Agent 能即時判斷與自動回報的場景。
- 高品質與稽核要求：如同冷鏈對溫度與時效的嚴格控管，製造業對品檢紀錄、流程追溯也極度重視，AI 能自動紀錄、追蹤與生成報告。
正因爲製造業有大量的需求，因此台灣企業也加緊AI導入的角度，包含飛雁SCI、旭榮集團、聚和國際、工研院、至興精機等製造業，也都在 EgentHub 的協助下展開AI Agent的導入，各自建構數十、乃至近百個像 Alan 一樣的 AI 助理協助各部門工作。
EgentHub 是一個結合多模型、多資料源、完整權限控管、支援MCP、SQL Datebase串接等完整AI Hub架構的 AI Agent 平台，協助企業以自身 SOP 為基礎，打造能真正理解並執行流程的 AI Agent，尤其在紡織、金屬扣件加工、車用零組件等領域擁有大量服務經驗。此外，EgentHub 的特色亦包含：
- 導入快速：以工作流程為中心，不需撰寫程式
- 串聯企業內部資料：支援企業內部 ERP/PLM 與資料庫整合
- AI 模型整合：同時接軌 OpenAI、Anthropic、Gemini 等大型語言模型
- 權限控管完善：確保資料安全與跨部門協作透明
這讓企業不必依賴外部平台，也能打造屬於自己的「AI 智慧控制塔」，實現真正以 AI Agent 為核心的供應鏈智能化。
歡迎與 EgentHub 聊聊，一同探索供應鏈 AI 轉型的巨大潛力與價值。