大宗原物料行情整合與決策支援系統構思，以魚粉為例

一、前言：不確定性下的成本挑戰

　　近年全球化市場與地緣政治複雜性，使得大宗原物料的價格波動成為常態。而食品及飼料產業產業對大宗原物料依賴程度高。

　　常見的農產品黃豆、小麥、玉米大豆等，其中水產飼料最主要的魚粉是在近年更受到關注，水產飼料主要原料有黃豆、玉米與魚粉，佔據整體成本的七成以上，而魚粉因其營養價值與不可替代性，更是飼料成本管理中的關鍵。然而魚粉價格易受供需影響顯著，尤其來自祕魯、智利等國家漁獲配額與氣候條件，使其行情波動頻繁。

　　近年全球極端氣候加劇、全球漁業資源管理趨嚴背景下，在缺乏有效的即時行情追蹤與分析機制，企業容易在原料採購上陷入被動，更有增加成本風險。本文以「中國魚粉行情」，近年接觸智慧化內容，提出「行情收集—資訊整合—決策應用」管理工具架構，協助飼料企業建立具前瞻性採購策略系統規畫建言。

二、魚粉行情的產業特性與影響因子

　　魚粉依其特色可分成紅魚粉、白魚粉，紅魚粉以野生鯷魚（anchovy）、鯖科魚（makerel）等魚類經蒸煮、壓榨與乾燥製成的高蛋白粉末，具有氨基酸完整與消化率高的特性。另一種為白魚粉則為食品工廠於美國、俄國捕撈（pollock、cod、hake、hokki）等加工後下角料製成，在水產養殖飼料中扮演不可或缺的角色。

　　魚粉行情具有以下幾點特徵：

1. 供應端依賴性強

全球魚粉主要供應集中在祕魯、智利與部分亞洲國家（印度、巴基斯坦、越南）。以祕魯為例，其每年兩次（四月到六月七月、十月十一月到隔年一月）捕撈季的配額量直接影響全球市場。若因聖嬰現象導致漁獲不足，價格往往快速飆升。

表1、2021~2024祕魯捕撈概況

2. 需求端高度集中

中國為全球最大魚粉進口國，年需求量超過百萬噸。中國港口的庫存數據與報價，幾乎等同於亞洲市場的價格指標。不同的蛋白有不同的價格，常見多以蛋白質68%（俗稱Super/超級）對外報價，熟悉行業者會依熟知的眉角公式做增減推敲。

3. 價格驅動因素的複雜性

除了供需基本面，魚粉價格還受多重非市場因素影響，如：

• 氣候變化：聖嬰/反聖嬰現象對祕魯漁場的直接衝擊
• 政策干預：各國漁業配額、出口檢疫、關稅政策的調整
• 替代品價格：如豆粕、玉米等替代蛋白的價格變動間接影響魚粉的需求
• 匯率變動：由於國際貿易以美元計價，匯率波動直接影響採購成本

這些複雜因素相互交織，使魚粉價格的預測難度極高，突顯數據整合與交叉分析的重要性。

圖1、2014至2020年所製大陸魚粉行情及庫存對比圖

4. 台灣市場特徵

台灣魚粉幾乎全部仰賴進口，行情與中國港口價格高度聯動。對飼料廠及貿易商而言，若能擁有一套參考過往數據整理出來的即時行情整合工具，將有效掌控採購成本，創造獲利空間。

三、行情收集的資料來源

　　建立有效的行情收集系統，須確保數據來源多元且具可信度。

1. 魚粉價格數據來源

• ​​​​​國際組織

祕魯海洋研究所（IMARPE）、聯合國糧農組織（FAO）或IFFO(International Fishmeal and Fish Oil Organisation)等定期發布的漁獲量與其之漁業報告。

• 華人專業會員網站

中國 Mysteel、JCI 匯易網等提供較即時報價、庫存數據及市場分析報告。

• 政府統計

透過台灣關務署的進口統計數據，可追蹤國內魚粉進口量與價格趨勢。

2. 內部收集方式

採購部門與貿易商往來、飼料產業公會、上下游協力廠商的市場情報。

3. 非結構化資訊

新聞媒體及社交媒體與產業論壇

四、資訊收集與自動化工具的應用

1. 數據整理

使用熟悉的Excel / Google Sheet：建立建立多個工作表分別追蹤不同的數據類型，繪製趨勢折線圖。亦可使用Power BI / Tableau做出整合價格、庫存、匯率，製作出多維度可視化。

2. 網頁爬蟲（Web Scraper）

對於無法直接匯入的網站，可編寫簡單的Python 腳本，定期爬取網頁上報價、庫存等資訊並自動存入試算表或資料庫。

3. API串接

部分專業數據平台若有提供 API接口直接透過程式碼串接，以即時的方式獲取數據。

圖2、預測及採購分析發想圖

五、資訊整合與決策應用

　　收集完成透過整合與分析，轉化為可支援決策的資訊。

1. 整合流程

資料清理-刪除重複或異常數值、將價格、庫存等原始數據轉化為具體的決策指標：如「月均價」、「庫存變化率」、「成本影響係數」，到可視化呈現像是趨勢圖、散點圖觀察價格與庫存間互動。

2. 實際應用場景

採購決策不再是單憑經驗或被動應對，而是能夠進行情境模擬與戰略規劃

• 情境一：預警系統的觸發

當中國港口的魚粉庫存數據連續兩週呈現 10% 以上的下降趨勢，同時祕魯海洋研究所發布下一季漁獲配額可能下調的報告時，系統自動發出「價格上漲預警」。採購部門可立即評估，並在價格大幅上漲前，分批次增加採購量，鎖定較低成本。

• 情境二：利用替代品進行成本優化

假設魚粉價格因供應緊張而持續攀升，而黃豆粕價格相對穩定。系統可以分析兩者的成本效益，並提供建議：當魚粉價格超過某個臨界點時，可考慮在不影響飼料品質的前提下，適度提高黃豆粕的添加比例，以降低整體成本。

• 情境三：採購時機的動態調整

當系統偵測到主要供應國（如祕魯）即將進入捕撈旺季，且預計漁獲量穩定時，採購部門可適度延後大筆訂單的下單時間，避免在高峰期高價進貨。反之，若預期漁獲量將減少，則應提前佈局，甚至與貿易商簽訂長期合約，確保供應穩定。

3. 管理工具效益

減少對個別供應商報價的依賴、提升採購與決策層的資訊透明度、增強預測能力，避免「被動追價」。

圖3、依數據庫建立的模型，發出警報適時做決策（ChatGPT生成圖）

六、風險控管與未來展望 

1. 風險來源

天然魚貨資源不確定及國際運輸與匯率風險。

2. 控管工具

長約與現貨並用：以一定比例長期合約鎖定成本並約定保留部分彈性。

3. 安全庫存

整合銷售訊息，建立 3–4 週備貨量，避免突漲時立即受影響。

4. 替代原料

配方研發，使用豆粉、水解蛋白、昆蟲蛋白、微藻粉等降低魚粉依賴度。

5. 價格預警系統

設定價格區間，一旦觸及臨界點，自動提醒決策單位調整配方控制成本。

七、結論

　　本文以『中國魚粉行情』為例並近年在智慧化領域觀察提出一「行情收集—資訊整合—決策應用」系統架構，亦適用於飼料產業常用大宗原料：黃豆、玉米等，但真正關鍵在於長期數據資料庫的收集建立。

　　相信國內外知飼料廠握有長期建立數據庫，應進一步布局將AI模型建立做到預測，更強供應鏈韌性，使其公司在充滿不確定性的國際市場中保持競爭優勢，除行情管控外，更應持續嘗試設計環境飼料配方及尋找低碳永續替代性動物蛋白，才是整個飼料產業長遠發展目標。

【參考資料】

• 洪平，飼料原料要覽 海洋出版社 1990
• 陳育珩、李明黎，圖解第一次投資原物料就上手最新修訂版 2022
• 郭裔培，脫脂黑水虻粉及濃縮大豆蛋白搭配臺灣鯛副產物水解魚蛋白於日本鰻飼料魚粉取代之研究 2024
• 圖表數據參考來源：為2014-2020年之大陸貿易商報價、JCI匯易網(付費會員)查詢所繪製

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