自從西元 2008 年發生金融海嘯之後，國內內需產業迄今仍普遍低迷，各家企業 無不絞盡腦汁朝控管存貨成本努力，但在兼顧產品品質的顧慮下，存貨成本的減低 仍有一定的限度，且過度壓低進貨成本，恐怕會影響供應商的交貨意願。在經濟全 球化連動之下，景氣的波動頻率增加，因此，產品的銷售情況愈來愈不易掌握，所 以極易發生庫存過高或缺貨的情形，因此，改善銷售預測的準確度，乃成為現今企 業面臨的最大挑戰課題。
宏碁在 2011 年爆發高額庫存危機，差點拖垮整個集團，股價也由年初的每股 80 元左右，滑落到年底的三十四元左右，在在說明高存貨的確會對公司經營造成危機。
當各家公司都在苦思解決庫存的對策時，往往只是治標罷了！事倍功半，庫存去化 的成效微乎其微！根本的解決之道，是由源頭做起，由改善銷售預測的準確度著手，
如此才能提升客戶滿意度及減少庫存。
本案例的 ST 公司在台經營長達三十年，以經營銷售清潔劑、芳香劑及殺蟲劑為 主，產品銷售有明顯的季節性。以往常用的銷售預測方法為本地計畫人員檢視過去 幾個月的銷售趨勢、參考市佔率、及以未來促銷活動作加權，人工預測未來的銷售 趨勢，但應用此方法，往往會疏漏許多影響因素，造成預測與實際發生相差甚遠的 情形。
S 公司(ST 的母公司)甫於西元 2009 年九月在菲律賓成立亞太供應鏈共享服務中 心 Shared Service center (SSC)，本意是希望能夠集中計畫及採購，以節省成本，
並達到集中管理與效率化的優勢之目標。原始立意完善，但在開始執行後的兩年，
檢視其對台灣 ST 分公司的存貨管理與營運成效，發現存貨金額由西元 2009 年八月 的七千七百萬台幣，暴增到西元 2011 年六月的一億三千六百萬元，對 ST 公司而言，
反而增加了庫存，因此造成經營風險的增加，反而與當初設立的目標背道而馳。
然而，影響存貨增加的因子，包括銷售預測的準確度、供應商開立發票的日期、
全聯社的寄貨庫存及自有倉庫持有存貨等因素。這兩年間，因本地與共享服務中心 間的通路銷售資訊傳遞溝通不良，所以銷售預測的準確度越來越下滑，為能有效提 升銷售預測的準確度，以降低庫存的存貨金額，使成立的亞太供應鏈共享服務中心 能提高經營績效，因此，選擇一套有效的預測方法乃成為當務之急。
灰色理論的應用在許多產業已有明顯的成效，本論文將以 ST 公司過去銷售歷史 為基礎，運用灰色理論的研究方法，以過去的銷售歷史紀錄為基礎，模擬推出未來 的銷售預測與實際的銷售紀錄做比對，並與過去常用的人工判斷法做驗證及比較，
以探討灰色預測應用在零售業對提升短期銷售預測準確度的可行性。
1.1 研究背景及動機
1. ST 公司為美商在台子公司，成立於 1979 年，販售產品主要包括清潔劑、殺 蟲劑及芳香劑等三大類，其中以清潔劑的營業額佔比最高，約佔公司營業額的 六成。該公司於 2000 年關閉位於桃園縣平鎮市的工廠，全部轉為進口及國內 委外代工生產，營業比重約各佔二分之一。
2. 母 公司 S 公 司 於 2009 年 九 月 在菲律 賓成立亞太 區共享 服務中心 Shared Service Center(SSC)，由 SSC 負責台灣分公司 ST 的存貨控管，因遠距操作 無法考慮到更細的業務操作面，所以對預測與業績的差異判斷及未來預測準確 度的改善，有相當的困難度，因此在 SSC 運作兩年後，存貨金額自七十七 MM 飆升至一百三十六 MM，明顯出現營運危機
3. ST 公司銷售預測的方法，為參考過去三個月、過去六個月及過去十二個月相 對前一年的成長率，再輔以本會計年度迄今相對前一年的實績成長率，另外再 參考尼爾森公司提供的市調佔有率變動情形，來推論本會計年度剩餘月份的成 長率。至於月預測，則以本年度與前一年的促銷活動差異，來做判斷調整。因 為清潔劑產品的最大銷售時間為農曆新年，因此產品的季節性明顯。另外，因 銷售紀錄無明顯的線性關係，所以預測與實際銷售常常會出現明顯差異，因而 造成缺貨或高庫存。
4. 影響預測準確度的原因，包括下列因子：
(1) 氣候-濕冷的氣候會影響消費者打掃的意願，所以銷售會受影響。如果出 現暖冬，銷售狀況則有可能高過預期。
(2) 農曆新年的月份-農曆新年假期一般都是在一月或二月份，銷售天數的減 少會影響當月的銷售金額。全聯社的營業模式為銷貨隔月付款，所以受 農曆新年所在月份的影響極大。
(3) 促銷活動-新年檔期的前置鋪貨期為農曆過年前十週，但前四週為熱銷期，
此四週的銷貨金額會因促銷活動的成功與否而大幅上升或衰減。
(4) 競爭廠商的行銷活動-競爭廠商更強的降價促銷或搭贈活動，會影響消費 者的購買意願。
(5) 陳列活動的執行力-家樂福的即時售(ready-to-sell)促銷活動的陳列點數、
產品數量及陳列布置效果，對吸引消費者注意有絕對影響力。
因變數繁多，所以不易掌握。
5. 一般而言，母公司 S 公司每年都會要求 ST 公司編列成長計畫，但隨著會計月 的進行，一旦前幾個月的銷售不如預期，未達成的營業額將被要求在後續月份 達成營業目標，如果後續月份的實際達成業績仍落後預期，則銷售預測的偏差 會越來越大，所以會影響預測準確度。
1.2 研究目的
1. 因過去所用的預測方法，著重於公司內部的活動與銷售實績的關係分析，為非 系統化的人工及經驗判斷，因此，預測準確度會因人而異。本研究嘗試找出一 個系統化的方法，可以有效改善人為判斷造成的差異。
2. 灰預測方法是本研究的實驗組，在多種產業已有明顯的預測精準度，本研究試 圖透過灰預測方法來比對與傳統方法的預測精準度，從而確認灰預測方法對改 進預測準確度的可行性。
3. 從分析結果得出案例公司最佳的預測模式，並期望透過改善銷售預測的準確度 來提升客戶滿意度及降低庫存，並提升企業競爭力。
4. 期望透過灰預測方法來印證銷售預測準確度高於傳統人工判斷方法，並藉由對 未來趨勢向上或向下的現象，提供給企業決策者對審視企業成長力道的參考。
1.3 研究對象及範圍
案例的 ST 公司屬傳統零售業，因產品屬性具有強烈銷售季節性，再加上人工判 斷的差異，造成無法有效提升客戶滿意度或庫存過高的現象，所以著重於提升銷售 預測的準確性勢在必行。
1. 參考產品取三十二種成熟且全面通路都有鋪貨的產品。
2. 本研究取 ST 公司近六年共計三十二種產品的月銷售記錄，以前二至六年的銷 售記錄做灰預測分析，去推演最近一年的銷售預測，其預測值與實際銷售值的 差異當作實驗組；另一方面，以過去六年的實際銷售值與其前一個月的人工預 測值的差異，當作對照組。比對傳統方法與灰預測方法與實際銷售值的近似程 度。
1.4 預期效益
透過本研究了解 ST 公司採用灰預測的準確度較高。
1. 以灰預測與實際銷售量的差異，來與傳統前一個月的預測與實際銷售量差異做 比對，證明灰預測的準確度較高。
2. 從分析結果得出案例公司最佳的銷售預測方法選擇。
1.5 研究架構
圖 1 研究架構圖 灰預測
決算
預算人
決算實 比較
實驗組 對照組
實驗組 實驗組 實驗組二 前置處理
2006 年－2012 年銷售數據
四年間相同月份銷售數據 連續四個月銷售數據
誤差值檢測
驗證正確率與可靠性 比較 驗證正確率與可靠性
選出兩者當中誤差最小者 誤差值檢測
灰預測
實際值
工預測
際值
實驗組 對照組
實驗組 實驗組一 實驗組
灰預測
實際值
人工預測
實際值 比較
對照組 比較
實驗組二