智能販賣機如何透過AI降低缺貨與報廢？從Shell AI需求預測系統看智慧零售

智能販賣機若要同時降低缺貨與報廢，僅憑經驗補貨往往不足。場域類型、消費時段、品項結構、保存期限與歷史銷售數據，皆會影響單一設備的商品配置與補貨數量。若缺乏持續調整機制，缺貨與報廢便可能同時發生。

智能販賣機如何透過AI降低缺貨與報廢？從Shell AI需求預測系統看智慧零售-天翼產業鏈AI生成

備貨不足時，熱門商品提前售罄，不僅會損失當次營收，也可能降低消費者對該據點的回購意願；備貨過量時，滯銷品逐漸轉為即期庫存，則會衍生折價損失、報廢成本與庫存週轉壓力。

當品牌透過智能販賣機進入辦公大樓、住宅社區、捷運站、醫院或商業場域，各據點的人流結構、消費時段與商品偏好皆不相同。若所有據點均採用統一品項與固定數量進行補貨，容易出現部分據點頻繁缺貨、部分據點持續滯銷的失衡情況。

天翼產業鏈從品牌客戶營運實務中觀察到：智慧零售的不僅追求銷量成長，也需要提升商品配置的精準度，在供應穩定、營運效率與損耗控制之間取得合理平衡。

智能販賣機如何滿足AI需求預測？

目前我們定義通過智能販賣機的AI需求預測是指系統整合歷史銷售紀錄、即時庫存、保存期限、場域特性、天氣、平假日與活動資訊，分析不同據點的需求變化趨勢，並據此向營運人員提供品項配置、補貨數量、缺貨預警或即期商品處理等建議。

與傳統補貨模式相比AI需求預測嘗試將更多可能影響未來需求的變數納入分析，現階段的實際應用，仍以系統提供分析結果與建議，再由營運人員進行最終確認與決策為主。

說明：上述名詞定義可能隨技術發展與實際應用而調整與變化。

Shell導入的AI訂貨系統解決什麽問題？

2026 年7月RELEX Solutions 宣布Shell英國計劃於超過550家便利店導入AI需求預測、補貨與鮮食訂貨系統。依據公開資訊該系統將商品生命週期、促銷活動、場域事件、天氣變化及歷史銷售等因素納入分析，針對各門市產出訂貨建議，再由現場人員透過行動裝置進行確認或調整。此案例值得關注之處在於：大型企業已開始將 AI 應用於日常訂貨、庫存管理與即期品處理等實際營運流程，不再僅止於事後報表分析。

參考來源：RELEX Solutions｜RELEX to Automate Convenience Retail Planning for Shell

傳統的歷史銷售數據並不足夠？

傳統補貨模式主要依據歷史銷量、安全庫存與現場人員經驗進行判斷。這些資料仍具有參考價值，但商品需求經常受到多種短期因素干擾。

如：

• 氣溫變化可能影響飲品、甜點與熱食的需求量

• 降雨可能降低戶外或交通場域的人流

• 辦公大樓的需求可能集中於午餐及下午時段

• 住宅社區的消費可能集中於晚間與假日

• 展覽、賽事或企業活動可能於短期內顯著放大需求

• 促銷活動或新品上市可能改變既有品項的銷售占比

若系統僅掌握過往銷售數據，便難以進一步判斷需求變化背後的原因，智慧零售結合AI能幫助快速辨識暢銷品項，協助營運者理解多重因素如何共同影響特定場域、特定時段與特定商品的需求變化。

缺貨率下降，不等於整體營運效益提升

補貨評估時候，商品管理不應僅以「避免缺貨」作為單一目標，若為降低缺貨而持續提高備貨量，原有的缺貨損失可能轉化為折價、報廢與庫存占用成本；反之，若為控制報廢而採取過度保守的備貨策略，也可能導致熱門商品頻繁售罄。

品牌營運時，建議同步評估以下兩類：

• 缺貨成本：缺貨所造成的營收損失，以及消費者因撲空而降低回購意願的機會成本

• 滯銷成本：滯銷所產生的折價金額、報廢數量，以及庫存積壓形成的週轉壓力

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值得注意的是，其實並不存在一套可適用於所有設備與場域的通用公式，同一商品即使售價與設備條件相同，佈建於辦公室、捷運站、住宅社區或醫院，其銷售週期仍可能截然不同。

因此，營運分析不能僅檢視整體營收或單品總銷量，還必須進一步拆解至場域、設備、時段、品項、補貨週期與保存期限等維度，方能建立具有實務參考價值的補貨邏輯，而天翼產業鏈的AI預測系統正在補足這塊功能。

智能販賣機可以從哪些問題開始嘗試？

營運問題	需累積的資料	可嘗試的方向
熱門商品頻繁缺貨	即時庫存、銷售速度、補貨週期	缺貨風險預警與補貨量建議
商品滯銷或報廢	保存期限、庫存數量、折價與報廢紀錄	即期提醒與補貨量調整
不同場域需求差異顯著	點位、時段、人流、平假日、天氣	場域需求分析
品項配置不符合需求	暢滯銷數據、貨道配置、商品毛利	品項組合調整建議
補貨效率不足	補貨時間、補貨量、庫存差異	補貨優先順序與數量參考
銷售異常未能及時發現	交易、付款、溫度、設備狀態	異常辨識與待辦提醒

上述應用的核心價值，在於將資料轉化為營運人員可據以採取行動的具體資訊與建議。

例如：

系統不僅能呈現某項商品銷量下滑，還可進一步協助營運人員判斷可能原因：是場域人流發生變化、商品曾經缺貨、品項吸引力下降，還是設備或付款流程出現異常。

然而，分析結果能否確實改善營運，仍需透過實際場域數據持續驗證。現階段AI更適合作為輔助判斷工具，而非直接取代營運人員的決策。

天翼產業鏈的 AI 智能預測系統

天翼產業鏈目前正針對銷售資料彙整、需求變化判斷、補貨建議、暢滯銷分析及異常提醒等面向進行測試與驗證，以評估在不同設備、商品及場域條件下，相關分析能否提供具有參考價值的營運資訊。

目前，此服務以主要品牌客戶作為測試對象，分析結果定位為輔助判斷。實際的補貨執行、品項調整與現場處置，仍由營運人員依據場域實際狀況進行決策。

天翼產業鏈創辦人楊子毅Kevin Yang在系統開發過程表示：

智能設備長期累積的銷售與庫存數據未來有機會協助品牌更精準地掌握不同場域的消費變化。就AI預測的發展而言，現階段的首要任務是建立穩固的資料基礎，再透過實際測試逐步修正對應品牌實務需求的分析模型，使AI能確實支援補貨、品項配置與營運調整等實務工作。

AI 預測系統的核心，在於輔助建立自動化營運機制

從Shell規劃導入的鮮食訂貨系統可以看見零售中的發展趨勢，智慧零售正通過從事後報表分析，逐步走向需求預測、補貨建議與過程管理。

對多數有意導入智慧營運的企業而言，導入AI沒有足夠經驗與判斷依據，且非一次到位的系統升級，這過程需要循序漸進再依據實際成效進行滾動式調整。

天翼產業鏈期望透過AI預測功能協助正在布局多場域智能販售的品牌更清晰地掌握不同場域的需求特性、更有效率地管理商品週轉，並在供應穩定與損耗控制之間取得更精準的平衡，進而提升整體競爭力。