在關稅波動、運價起伏與需求碎片化成為新常態之際，零售供應鏈正在進入一個高度動態化的競爭階段。於 Manifest 2026 供應鏈大會上，美國青少年服飾巨頭 American Eagle Outfitters（AEO）卻交出了一份令業界震驚的成績單：透過 AI 驅動的「動態供應鏈」，他們不僅抵銷了超過 60% 的關稅成本衝擊，更在營運效率上刷新了歷史紀錄。
告別靜態供應鏈，以 AI 賦能動態供應鏈
「一條靜態的供應鏈，就是死掉的供應鏈。」AEO 全球物流與供應鏈情報資深副總裁 Brandon Friez 在 2026 年的供應鏈大會 Manifest 上如此斷言。過去，零售商的供應鏈往往是基於數月前的市場預測，路徑僵化且缺乏彈性；一旦遭遇關稅調整或紅海危機，企業往往只能被動挨打。
因此，AEO 徹底捨棄了傳統的靜態邏輯，改由一套名為「分層智慧 (Layered Intelligence)」的四層架構，將供應鏈決策拆解為多個彼此協作的智慧層級，再透過 AI 模型進行整合，使預測、庫存、運輸與整體編排形成動態閉環。
在最前端，機器學習模型會將需求預測細化至郵遞區號（ZIP Code）等級，評估不同區域與通路的銷售分布，使庫存部署更貼近實際需求，為後續調度奠定精準基礎。當貨物進入運輸流程後，系統仍保有調整空間，AEO 能在貨櫃尚未抵港前啟動「運輸途中攔截（In-transit Diversion）」機制，依據最新需求變化重新指定分銷中心。
比方說，當 AI 偵測到洛杉磯的需求激增，而芝加哥的熱度下降時，系統能在貨櫃抵達港口的前一刻，自動變更目的地配送中心。原本線性推進的物流流程，轉變為可即時修正的動態網絡。
在運輸層面，AI 系統會依據即時運力與成本條件，優化承運商選擇與運輸模式配置，海運與空運比例成為可根據市場波動快速調整的決策變數。最上層的編排系統則負責統合上述所有決策，確保需求預測、庫存調度與物流選擇彼此一致，並將企業整體價值最大化。
用模擬預演未來，把風險變成選擇題
這種「隨時轉彎」的能力，在 2025 年 4 月美國宣佈新一波關稅政策時展現了巨大威力。AEO 透過 AI 進行了數千次網路模擬，測試增加空運比例，以及調整採購國配比的各種組合。透過預先演習，AEO 找到了避開高額稅負的方法，最終在 2026 年初結算時，成功抵銷了高達 60% 以上的潛在關稅成本。
AI 導入後的營運指標同樣顯示明顯改善。每筆訂單的平均發貨次數已降至 1.1 以下，「對於不在供應鏈前線的人來說，這數字聽起來可能不痛不癢，但 0.01 的發貨次數降幅，就代表為 American Eagle 省下了約 100 萬美元的成本。」AEO 供應鏈數據資深經理 Gabriella Runnels 強調，而且拆單比例下降，也表示包裝與末端配送成本隨之減少。同時，平均配送距離縮短約 100 英里，代表庫存部署更貼近消費者，配送效率與資源利用率同步提升。這些變化並非單點優化，而是整體網絡重新計算後的結果。
AEO 的案例釋放出一個清晰訊號：供應鏈已不再只是成本中心，而是企業面對不確定性的戰略資產。當需求預測可以精準到街區、貨物在海上仍能重新定向、運輸決策可在幾分鐘內完成重算，供應鏈的角色就從執行單位轉為決策引擎。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Supply Chain Dive》、《Transport Topics》、Youtube / Supply Chain Optimizers，首圖來源：LinkedIn / American Eagle Outfitters
（責任編輯：廖紹伶）
