不論是製造業，或是各種牽涉進銷存議題的產業，採購人員在預估庫存時，往往得靠 Excel 反覆滾算，一旦公式沒寫好，就可能在不知不覺中算錯。
在 EgentHub，我們協助採購人員透過 AI Agent，把進銷存報表、採購計畫表與銷售預估表三份資料自動整合，滾算出未來三個月的預估庫存，並自動標記庫存不足警示，產出結構化報表供採購與業務部門即時決策參考，省下大量人工彙整與 Excel 試算的時間。
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採購為什麼要用 AI Agent 做庫存預估
在企業營運流程裡，庫存預估往往是一項費時又容易出錯的工作。資料分散在不同部門：採購掌握進貨計畫、業務維護銷售預估、倉庫端管理實際庫存，三方格式不統一，光是每月月底彙整一次，就得耗掉數小時甚至數天。
更麻煩的是，人工試算容易出現這些問題：月份對應錯誤導致滾算邏輯跑掉、同品號多筆資料漏加總造成數據低估、期末庫存出現負數卻沒及時發現而錯失補貨時機，以及報表版本混亂、各部門看到的數字不一致。
AI Agent 可以自動讀取三份知識庫資料、執行嚴謹的逐月滾算邏輯，並在庫存低於安全水位線時主動標記警示，讓採購人員一眼掌握哪些品號需要優先採購，大幅降低決策風險。
什麼是庫存滾動預估？AI 可以處理哪些部分
庫存滾動預估（Rolling Inventory Forecast）是一種以當前實際庫存為基準，結合未來進貨計畫與銷售預測，逐月推算期末庫存水位的管理方法，核心公式為：
本月期末庫存 = 上月期末庫存 + 本月預計進貨 − 本月預估銷售量
這套方法廣泛應用於製造業、電商、零售與供應鏈管理，是 S&OP（銷售與營運計畫）流程中的基礎環節。AI Agent 在此任務中能協助的範圍包括：自動識別基準月份、無需人工指定；跨三份資料來源進行品號比對與數值彙整；執行完整的三個月滾算計算邏輯；自動判斷庫存狀態並標記警示。
需要注意的是，AI 的計算結果仍應由採購或供應鏈專業人員做最終確認，尤其銷售預估本身若有偏差，預測準確度也會受到影響。
本文案例：電子零組件的月底庫存預估
以下是一個典型的應用情境。產業為電子零組件製造業，使用部門是採購部加業務部，作業時間點落在每月月底、進行下季前三個月的庫存規劃，資料來源為 2026 年 4 月進銷存報表、5～7 月採購計畫，以及 5～7 月銷售預估。
痛點在於：共有 30 多個品號，部分品號在採購計畫表中有多筆分批進貨紀錄，人工加總容易出錯；業務部銷售預估每週更新，版本管理困難。目標產出則是一份清楚標示各品號 5、6、7 月期末預估庫存與庫存狀態的報表，協助採購主管快速判斷是否需要追加訂單。
在這個場景中，AI Agent 只需接收三份最新版本的資料，就能在一分鐘內完成原本要花半天才能產出的報表。
用 AI Agent 完成庫存預估的流程
Step 1：自動識別基準月份
AI Agent 讀取進銷存報表後，自動識別報表所屬月份作為基準月 N，並對應出 N+1、N+2、N+3 的實際月份。例如報表為 2026/04，預估範圍就自動設定為 5、6、7 月，無需使用者手動輸入，減少人為設定錯誤。
Step 2：從三份資料來源擷取關鍵數值
AI Agent 分別從進銷存報表取得各品號期末庫存、從採購計畫表彙整各月預計進貨量、從銷售預估表彙整各月預估銷售量。特別值得一提的是，若同一品號在採購計畫表或銷售預估表中有多筆分批資料，AI 會自動加總，確保數字完整不遺漏。
Step 3：跨資料來源比對整合
以進銷存報表的品號清單為主軸，將採購與銷售資料對應比對。若某品號尚未建立採購計畫或銷售預估，系統自動以 0 代入計算，避免因資料缺漏導致報表中斷，確保每個品號都有完整的預估結果。
Step 4：執行逐月滾動計算
依標準滾算公式，AI Agent 依序計算 N+1、N+2、N+3 三個月的期末預估庫存。若某月計算結果為負數，自動顯示為 0，並同時觸發庫存不足警示。
Step 5：自動標記庫存狀態並產出報表
計算完成後，AI Agent 自動判斷每個品號的庫存健康狀態，任一月期末預估庫存低於 1,000 pcs（水位線），即標記「⚠ 庫存不足」，協助採購人員快速鎖定需優先處理的品號，最後輸出結構化的 Markdown 報表供後續使用。
報表輸出範例
AI Agent 實際輸出的庫存預估報表有幾個亮點。報表最上方會先以條列方式說明本次預估的整體狀況，特別點出哪些品號出現庫存不足警示，讓主管不必逐行掃描就能掌握重點；欄位標題會自動替換為實際月份數字（如「5月 預計進貨」），閱讀直觀，不需對照說明文件；庫存不足的品號在最後一欄清楚標示「⚠ 庫存不足」，支援快速篩選與優先排序；所有計算都在資料層完成，不依賴人工試算，各部門看到的數字版本完全一致。
常見問題 FAQ
Q1：AI Agent 可以完全取代人工處理庫存預估嗎？
可以完成約九成以上的工作量。AI Agent 非常適合協助資料整合、滾算計算與初步警示標記，能大幅節省人工作業時間；但最終是否要追加採購、調整銷售策略，仍需採購主管與業務人員依市場實況判斷。AI 的角色是讓人做更聰明的決策，而不是取代決策本身。
Q2：用 AI Agent 做庫存預估會不會算錯？
AI Agent 的計算邏輯嚴謹且一致，在 EgentHub 的設計上還會結合 SQL 執行固定運算，比人工更不會因手滑或疲勞出錯。但若輸入的銷售預估本身偏差較大，或進銷存報表有未更新的資料，輸出結果準確度仍會受影響。因此建議把 AI 產出視為決策參考，由專業人員確認後再用於決策。
Q3：哪些場景適合用 AI Agent 做庫存相關作業？
以下幾種場景都很適合：月底庫存健康檢查與補貨建議、新品上市前的安全庫存規劃、季末呆滯庫存盤點與處置評估、多倉庫跨地點庫存調撥分析，以及供應商交期異常時的庫存影響試算。
Q4：銷售預估表格式不統一，AI Agent 還能正確處理嗎？
大抵而言 AI 有足夠能力處理，但 input 的資料品質越高，輸出才會越穩定。若各部門的表格欄位命名或月份格式不一致，建議先建立統一的資料範本，或透過前處理流程標準化後再匯入，才能確保整合與計算結果正確。
Q5：這個 AI Agent 適合多大規模的品號數量？
在 EgentHub 上，無論 10 個品號還是 100 個品號，AI Agent 的處理流程與時間差異不大，主要影響在於計算規則能否穩定並減少例外情形。對於品項多、每月需大量人工試算的製造商或貿易商，品號越多，AI 帶來的效率提升就越明顯。
結語
如果你的企業還在用 Excel 一格一格拉公式做庫存預估，每個月光彙整三份報表就要花掉大半天，還得反覆確認數字有沒有算錯，背後其實是可觀的人力成本。EgentHub 是企業導入 AI Agent 的首選，在製造業場景累積了豐富實戰經驗，涵蓋紡織、電子零組件、金屬扣件等產業，能讓採購與業務部門不需任何技術背景，就快速建立屬於自己的庫存預估自動化流程：資料自動整合、滾算邏輯可被追溯、庫存警示自動標記、報表格式統一對齊。把冗餘工時交給 AI，人力就能投入更重要的決策。