百年餅舖的 AI 轉型：舊振南如何用 AWS 實現永續與效率雙贏
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DIGITIMES
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台北
- 2026-01-07 00:00:00
創立於 1890 年的舊振南，是台灣糕餅業的百年老字號。135 年來，舊振南堅持用料實在的傳統，從不為了降低成本而犧牲品質。然而，在食品產業面臨永續發展壓力的今天，如何在維持品質的同時減少浪費，成為這家百年企業的新課題。
舊振南總經理李立元指出：「舊振南用料實在，為了避免浪費同時滿足客戶需求，我們計劃與 AWS AI 技術進行銷售預測。此計劃有利於節能減碳，同時達到永續發展目標。」這段話揭示了一個重要趨勢：傳統產業正在擁抱 AI 技術，不只為了提升效率，更為了實踐永續承諾。
食品業的兩難困境
食品產業面臨一個根本性的兩難：如何在確保新鮮品質的前提下，避免生產過剩造成的浪費？
舊振南堅持用料實在，這是品牌的核心價值。從精選的紅豆、蓮子、鹹蛋黃，到嚴格控管的製程，每一個細節都不能妥協。這種堅持贏得了消費者的信任，但也意味著更高的成本。當原料成本高昂時，任何浪費都是企業與社會資源的雙重損失。
糕餅類產品的保鮮期限有限，特別是傳統糕餅講究新鮮現做，更不可能長期庫存。中秋節的月餅、端午節的粽子、春節的年糕，這些節慶商品的銷售期更是集中在短短幾週內。如果生產太少，會錯失銷售機會，讓等待的客人失望。如果生產太多，過了銷售期就只能報廢，造成巨大浪費。
傳統的做法是憑經驗判斷。老師傅根據過去幾年的銷售狀況、天氣變化、市場氛圍，來估算今年應該生產多少。這種經驗判斷有其價值，但也有局限。市場變化越來越快，消費習慣不斷改變，單靠經驗已經難以精準預測。
更大的挑戰來自多元化的銷售管道。過去舊振南主要透過實體門市銷售，客流狀況相對穩定。現在，線上訂購、企業團購、異業合作等多元管道並存，每個管道的需求波動不同，預測難度倍增。如何在滿足所有管道需求的同時，將整體庫存控制在合理範圍，是一個複雜的優化問題。
AI 銷售預測的解決之道
舊振南計劃與 AWS AI 技術進行銷售預測，用數據科學的方法解決這個百年難題。AI 銷售預測不是取代人的判斷，而是提供更精確的決策依據。
Amazon Forecast 是 AWS 提供的時序預測服務，專門用於預測未來的業務指標。它使用機器學習技術，分析歷史銷售數據、找出規律與模式、預測未來的需求變化。對舊振南來說，這意味著能夠更精準地預測每一種產品在每一天的銷售量。
AI 的優勢在於能夠處理多維度的複雜因素。除了歷史銷售數據，AI 還能考慮季節變化、節慶效應、促銷活動、天氣狀況、競品動態等各種影響因素。例如，中秋節前的銷售高峰不只是發生在中秋節當天前幾天，而是會受到節日落在星期幾、天氣是否適合烤肉、當年的月餅市場競爭態勢等多重因素影響。
更重要的是，AI 能夠持續學習與優化。當實際銷售數據不斷累積，AI 模型會自動調整參數，讓預測越來越準確。這種持續改善的能力，是傳統經驗判斷難以達到的。即使是最資深的師傅，也很難記住並分析數十個變數之間的複雜關係，但 AI 可以。
Amazon SageMaker 提供的機器學習平台，讓舊振南能夠根據自身特性訓練客製化的預測模型。不同產品線的銷售模式不同，傳統糕餅與創新商品的客群不同，線上與線下的購買行為不同。客製化模型能夠捕捉這些細微差異，提供更精準的預測。
避免浪費同時滿足需求
有了精準的銷售預測，舊振南將能在避免浪費與滿足客戶需求之間取得更好的平衡。這不是簡單的多生產或少生產，而是在對的時間生產對的數量。舊振南規劃透過四個關鍵步驟實現這個目標：
首先是生產計劃的優化。當 AI 預測顯示未來一週特定產品的需求會上升時，生產部門可以提前準備原料、安排產能、調配人力。這種前瞻性的規劃，將能避免臨時趕工造成的品質風險，也避免產能不足導致的缺貨。
其次是庫存管理的精細化。不同產品的保鮮期不同，有些可以保存較久，有些必須當天售出。AI 預測將讓舊振南能夠精確控制每種產品的庫存水位，確保門市永遠有足夠的商品，但又不會累積過多庫存。這種「剛剛好」的狀態，是效率與品質的最佳平衡點。
第三是原料採購的精準化。當能夠準確預測未來需求時，就能更精準地採購原料。不會因為採購太多而造成原料過期浪費，也不會因為採購太少而影響生產。對於用料實在的舊振南來說，這意味著每一分錢的原料成本都能被有效利用。
最後是促銷策略的智慧化。當 AI 預測顯示某些產品的銷售可能不如預期時，可以及早規劃促銷活動，在商品還新鮮時就找到買家。這種主動的促銷比被動的降價清倉更有效，既能維護品牌形象，也能減少損失。
節能減碳的永續實踐
李立元總經理特別強調，銷售預測計劃「有利於節能減碳，同時達到永續發展目標」。這不只是企業社會責任的口號，而是 AI 應用帶來的實際環境效益。
減少食物浪費本身就是減碳。食品生產過程會消耗大量資源，從農業種植、原料運輸、工廠製造，到成品配送，每個環節都有碳足跡。當生產的食品最終被丟棄時，這些碳排放就變成了純粹的浪費。透過精準預測減少報廢，等於直接減少了不必要的碳排放。
優化生產流程也能節能。當生產計劃更穩定時，工廠就不需要頻繁調整產線、開關設備、加班趕工。穩定的生產節奏意味著更高的能源效率，設備維持在最佳運作狀態，不會因為頻繁啟停而浪費能源。
精準庫存管理降低了倉儲能耗。糕餅產品需要適當的溫濕度控制來保持新鮮，但過多的庫存意味著需要更大的冷藏空間、更多的電力消耗。當庫存精簡化後，倉儲能耗自然下降。
運輸效率的提升也貢獻減碳。當配送計劃能夠根據精準的需求預測來安排時，就能優化配送路線、減少空車里程、提高車輛裝載率。這些看似微小的改善，累積起來就是可觀的碳排放減量。
從 ESG（Environmental, Social, and Governance，環境、社會與治理）的角度來看，舊振南的 AI 銷售預測計劃體現了全面的永續思維。在環境面，減少浪費與碳排放。在社會面，提供更穩定的就業、更好的產品品質。在治理面，用數據驅動決策，提升經營透明度。
傳統產業擁抱 AI 的示範意義
舊振南的案例對台灣傳統產業具有重要的示範意義。這證明了 AI 技術不是高科技產業的專利，傳統產業同樣能夠受惠，而且效果可能更加顯著。
傳統產業往往累積了豐富的經驗與數據，但缺乏有效的分析工具。舊振南 135 年的經營歷史，累積了大量的銷售數據、客戶回饋、市場觀察。過去這些寶貴的資訊可能分散在各處，或只存在於老師傅的腦海中。AWS AI 技術讓這些數據被系統化整理、科學化分析，轉化為可執行的洞察。
傳統產業面對的商業挑戰往往比科技產業更複雜。軟體產品可以快速迭代、容錯成本低，但食品產業容錯空間極小，每一次失誤都是真金白銀的損失。正因如此，AI 預測帶來的價值更加明顯，因為它直接影響企業的生存與獲利。
傳統產業的 AI 應用不需要複雜的技術團隊。AWS 提供的 AI 服務是完全託管的，企業不需要自己訓練資料科學家、不需要建置機器學習基礎設施。只要有明確的業務需求與可用的數據，就能開始 AI 應用。這種低門檻讓中小型傳統企業也能享受 AI 的好處。
從百年餅舖到 AI 先驅，舊振南的轉型故事展現了傳統與創新的完美結合。用料實在的堅持沒有改變，但實現這個堅持的方法變得更智慧。當 AI 技術能夠幫助企業減少浪費、提升效率、實踐永續，這就是科技為善的最好例證。
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