北美零售巨頭 Target 正加速將數位技術導入供應鏈管理，近期推出名為「Proxima」的系統，作為其中程供應鏈庫存定位系統的數位分身（Digital Twin）。
Proxima 能運用與 Target 現有庫存平台相同的數據與運作邏輯，精準模擬庫存移動與調撥決策。這讓供應鏈、產品及工程團隊在實際調整營運流程前，能先在虛擬環境中測試不同方案，避免決策失誤對實際物流網絡造成的衝擊。
預先避險與即時修正，生鮮產品供貨率提升 2.5%
Target 表示，零售業要確保消費者能在需要時買到商品，背後涉及極為複雜的庫存配置與物流決策。任何環節出錯，效應都會沿著供應鏈放大，最終直接影響門市貨架的供貨狀況。Proxima 提供的數位模擬環境，讓團隊得以比較不同方案、驗證既有假設；若發現潛在問題，可在正式部署前及時修正或轉向，確保每一次決策都更有把握。
這套系統已成功落實於複雜的實際營運場景。以保存期限短、交期緊迫的生鮮食品為例，庫存調撥的任何偏差都容易引發缺貨或損耗。Target 針對 63 項生鮮商品展開 Proxima 小型試點，團隊透過數位分身模擬庫存流動變化，並在正式執行前調整最佳方案，最終成功將這批生鮮產品的貨架供貨率（On-shelf availability）提升了 2.5%。（編按：貨架供貨率指當顧客想買特定商品時，貨架上真的有貨可買的比例。）
Target 供應鏈現場補貨部門資深副總裁 Sousan Ortega 表示：「Proxima 建立了更快速的回饋循環，幫助我們預先看見盲點，讓團隊更有信心地推動複雜供應鏈流程現代化，同時持續滿足消費者的需求。」
98% 模擬準率支援新設施啟用，未來深化 AI 自動化應用
除了商品調撥，Proxima 也在 Target 新型「休士頓收貨中心」（Houston Receive Center）的啟用中發揮了關鍵作用。這座占地約 120 萬平方英尺的設施，負責為 6 座區域配送中心及 1 座流轉中心提供存放與調度彈性。由於新設施會改變既有物流網絡的流向，Target 在開幕前便利用 Proxima 模擬貨物進出方式，預測準確度約 98%。
透過這項虛擬測試，團隊在收貨中心啟用前就掌握了潛在的庫存流動瓶頸並預先優化，大幅降低了新設施加入後的營運摩擦。這顯示數位分身的價值不僅限於預測結果，更在於建構一個低風險的決策驗證環境。
展望未來，Target 計劃將 Proxima 擴展至更多供應鏈網絡功能，持續將模擬結果與實際營運進行比對校正。隨著數據經驗的累積，Target 更有意將這些洞察融入 AI 與代理型（Agentic）決策支援系統，協助團隊自動評估選項、安排優先順序，甚至自動執行營運回應，打造反應更快、更具韌性的現代化供應鏈。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Target、《Progressive Grocer》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）
