物流AI「EIQ_AI」是一套基於過去出貨數據，結合
EIQ分析與
機器學習的開創性
物流模擬系統。系統從單一出貨數據建立基準
數據模型，並以E數（出貨地點數）及I數（品項數）為關鍵字，對100–200個模型數據範例進行
機器學習，從而高精度地AI預測164項按等級變數（行數、散裝數、箱數、棧板數、容積、重量等），並自動生成EIQ矩陣表。
我們將透過免費軟體（Tera計算
EIQ_AI）的畫面，為您說明這項令人驚嘆的
數據模型構建方法與配送中心的
物流模擬流程。
物流AI「EIQ_AI」免費軟體開發宗旨
EIQ_AI軟體是一套教育與學習支援工具，旨在讓物流實務人員及學生能實務性地學習「運用物流AI構建數據模型的手法」以及「配送中心的物流模擬」。試作版已率先引進至兩所大學的課程與研究中，最終計畫作為完全免費軟體向廣大大眾公開。
此外，本系統為本研究所提倡之物流分析工具「Tera計算」系列的AI擴充版，能將具體的EIQ分析計算流程以及所需面積、人員的算出過程進行視覺化與自動化。
🎯 推薦給以下人員與課題的物流模擬軟體
- 現場物流實務人員・企劃負責人：
希望在新建或整合配送中心與物流據點時，能從手邊的出貨數據快速且高精度地計算出容量（所需面積、所需人員、保管量）並進行物流模擬者。
- 大學・研究機構學生：
希望在實務環境中，運用實際數據學習與研究「結合物流AI與機器學習的數據模型構建手法」及碎形理論者。
基於碎形理論的EIQ分析與物流模擬
已故鈴木震先生曾提出：「配送中心具備碎形（Fractal）特性。」這意味著出貨數據同樣具備碎形特性。
正如桑葉無論大小都保持相同形狀（自相似性）一樣，出貨數據即使物流量增減，各要素之間的構成比例依然保持不變。
總結來說，出貨數據即使因E數與I數導致物流量增減，作為
EIQ分析結果的EIQ矩陣表構成比例仍會維持。
本系統善用此特性，改變
數據模型的E數與I數進行實際計算，並將集計結果交由
物流AI進行
機器學習，從而實現極高精度的預測。
物流AI × 機器學習打造高精度數據模型設計
融合30年物流顧問經驗與最新機器學習演算法（Microsoft.ML）。從實際出貨數據中，瞬間導出最佳物流設計的數據模型。僅需輸入送達地址件數（E）與品項數（I）等最少的關鍵要素，即可自動生成涵蓋行數、散裝數、箱數、棧板數、容積、重量等詳細按等級變數的物流模擬容量預測模型。
✨ 物流AI「Tera計算 EIQ_AI」帶來的3大價值
- 大幅節省時間： 傳統上需要耗費大量時間的EIQ分析與複雜的物流模擬，透過機器學習進行數據模型化後可瞬間輸出。
- 強大的抗波動能力： 無論在繁忙期或淡季等出貨數據極端增減的情況下，都能導出保持構成比例的真實預測值（164項變數）。
- 消除黑箱化： 將物流AI如何進行機器學習與預測的計算流程視覺化，為學習者與實務人員提供具說服力的依據。
將理論付諸實踐：下載物流模擬免費軟體
針對致力於現場改善與物流中心設計的實務人員，以及研究物流AI與機器學習數據模型的學生，
我們公開了可從手邊出貨數據進行實用性容量預測的物流模擬免費軟體（Tera計算 EIQ_AI）。
未來路線圖（擴充計畫）
- 庫存・空間・所需面積連動功能： 將最大庫存、安全庫存條件結合至預測矩陣。自動計算所需庫存量、進貨量以及合適的設備佈局與所需面積，提升物流模擬的精度。
- 與「Tera計算」系列完全整合： 作為系列中先行的EIQ分析模擬工具，實現配送中心據點的快速評估（初期診斷）。
- 進一步追求預測精度： 透過持續調校機器學習模型（數據模型），以預測誤差3%以內為目標。
📌 正式發布前的新增功能預告：
未來的正式版計畫實現將「散裝出貨」與「整箱出貨」的預測分開進行物流模擬的功能。此外，還將把出貨量（Q）與總行數（R）加入參數，進化為可應對所有行業與規模之物流據點波動的通用型「碎形物流AI數據模型」。
採用技術解析：基於 Microsoft.ML (ML.NET) 的機器學習
本門戶網站採用了能在 .NET 開發環境中構建並整合獨自機器學習數據模型的「ML.NET」。不依賴 Python 等外部語言，僅在 C# 環境中即可完成高階的物流AI容量預測。
1. ML.NET 的核心
- 跨平台： 可在 Windows, Linux, macOS 上運行。
- 高效能： 得益於 .NET 6.0 之後的優化，具備高速計算處理能力。
2. SDCA 迴歸模型
- 高效演算法： 在抑制記憶體消耗的同時實現高速的機器學習。
- 最適合物流模擬： 構建可從 E、I 等要因高精度預測重量、容積與所需面積的數據模型。
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