Myšlenka byla jednoduchá: místo aby zaměstnanci pracně přepočítávali krabice mléka v lednici nebo pytlíky s kávou ve skladu, mohli by prostě přejet tabletem nebo mobilem po regálu.

Software od NomadGo používal kombinaci několika technologií:

• Počítačové vidění k rozpoznávání produktů
• 3D prostorovou inteligenci a rozšířenou realitu
• Hloubkové snímání (LiDAR) k mapování polic a skříní

Zaměstnanec jen namířil tablet na lednici a systém měl automaticky identifikovat položky – třeba džbány s mlékem, sirupy nebo kávové pytle – a prakticky okamžitě je spočítat.

Firma slibovala, že nástroj bude až osmkrát rychlejší než ruční počítání a zároveň přesnější. Pro řetězec s tisíci poboček a obrovským objemem surovin by i malé zlepšení přehledu o zásobách mohlo znamenat méně výpadků a lepší plánování.

Co se dělo v praxi

V reálném provozu ale systém narazil na zásadní problém – nepřesnost.

Zaměstnanci hlásili několik opakujících se chyb:

• Špatně spočítané položky – kamera produkty přehlédla nebo je započítala špatně
• Záměna produktů – zejména u věcí, které vypadají podobně
• Úplné přehlédnutí některých položek – systém je prostě neregistroval

Obzvlášť častým problémem bylo rozlišování různých druhů mléka – plnotučného, odtučněného, rostlinných alternativ. Pracovníci uváděli, že si systém tyto vizuálně podobné obaly pletl a výsledné počty byly chybné.

A protože jsou tyto suroviny naprosto klíčové pro přípravu nápojů, nepřesná inventura vedla k chybným objednávkám a v konečném důsledku k výpadkům zboží.

Proč Starbucks nástroj definitivně zrušil

Starbucks program ukončil v květnu 2026, tedy zhruba devět měsíců po spuštění. Informaci potvrdily interní zprávy i samotní zaměstnanci.

Firma oznámila, že Automated Counting končí a že se mléko a ostatní nápojové komponenty budou opět počítat ručně, stejně jako ostatní kategorie zásob.

Rozhodnutí bylo součástí širšího úsilí o:

• sjednocení inventurních postupů
• zlepšení konzistence na úrovni jednotlivých prodejen
• podporu každodenního doplňování a řízení dodavatelského řetězce

Jinými slovy: automatický systém nedodával data, na která by se dalo spolehnout při operativním rozhodování.

Poučení z rozsáhlého pilotu

Celý projekt byl výjimečný svým měřítkem – desítky tisíc zaměstnanců po tisících prodejen najednou používaly novou technologii.

Zároveň ale ukázal typický problém firemních AI systémů. Technologie, které fungují skvěle v laboratorních podmínkách, často selhávají v neuspořádaném reálném světě, kde se mění osvětlení, regály jsou přeplněné, obaly se obměňují a produkty vypadají téměř identicky.

Pro Starbucks bylo právě těch drobných vizuálních zmatků nakonec tolik, že se na automatické počítání nedalo spolehnout – alespoň prozatím.

Firma sice budoucnost automatizace inventury nevylučuje, ale krátký život nástroje Automated Counting názorně ukazuje, jak obtížné je nasadit systémy počítačového vidění spolehlivě v celé síti tisíců prodejen.

Myšlenka byla jednoduchá: místo aby zaměstnanci pracně přepočítávali krabice mléka v lednici nebo pytlíky s kávou ve skladu, mohli by prostě přejet tabletem nebo mobilem po regálu.

Software od NomadGo používal kombinaci několika technologií:

• Počítačové vidění k rozpoznávání produktů
• 3D prostorovou inteligenci a rozšířenou realitu
• Hloubkové snímání (LiDAR) k mapování polic a skříní

Zaměstnanec jen namířil tablet na lednici a systém měl automaticky identifikovat položky – třeba džbány s mlékem, sirupy nebo kávové pytle – a prakticky okamžitě je spočítat.

Firma slibovala, že nástroj bude až osmkrát rychlejší než ruční počítání a zároveň přesnější. Pro řetězec s tisíci poboček a obrovským objemem surovin by i malé zlepšení přehledu o zásobách mohlo znamenat méně výpadků a lepší plánování.

Co se dělo v praxi

V reálném provozu ale systém narazil na zásadní problém – nepřesnost.

Zaměstnanci hlásili několik opakujících se chyb:

• Špatně spočítané položky – kamera produkty přehlédla nebo je započítala špatně
• Záměna produktů – zejména u věcí, které vypadají podobně
• Úplné přehlédnutí některých položek – systém je prostě neregistroval

Obzvlášť častým problémem bylo rozlišování různých druhů mléka – plnotučného, odtučněného, rostlinných alternativ. Pracovníci uváděli, že si systém tyto vizuálně podobné obaly pletl a výsledné počty byly chybné.

A protože jsou tyto suroviny naprosto klíčové pro přípravu nápojů, nepřesná inventura vedla k chybným objednávkám a v konečném důsledku k výpadkům zboží.

Proč Starbucks nástroj definitivně zrušil

Starbucks program ukončil v květnu 2026, tedy zhruba devět měsíců po spuštění. Informaci potvrdily interní zprávy i samotní zaměstnanci.

Firma oznámila, že Automated Counting končí a že se mléko a ostatní nápojové komponenty budou opět počítat ručně, stejně jako ostatní kategorie zásob.

Rozhodnutí bylo součástí širšího úsilí o:

• sjednocení inventurních postupů
• zlepšení konzistence na úrovni jednotlivých prodejen
• podporu každodenního doplňování a řízení dodavatelského řetězce

Jinými slovy: automatický systém nedodával data, na která by se dalo spolehnout při operativním rozhodování.

Poučení z rozsáhlého pilotu

Celý projekt byl výjimečný svým měřítkem – desítky tisíc zaměstnanců po tisících prodejen najednou používaly novou technologii.

Zároveň ale ukázal typický problém firemních AI systémů. Technologie, které fungují skvěle v laboratorních podmínkách, často selhávají v neuspořádaném reálném světě, kde se mění osvětlení, regály jsou přeplněné, obaly se obměňují a produkty vypadají téměř identicky.

Pro Starbucks bylo právě těch drobných vizuálních zmatků nakonec tolik, že se na automatické počítání nedalo spolehnout – alespoň prozatím.

Firma sice budoucnost automatizace inventury nevylučuje, ale krátký život nástroje Automated Counting názorně ukazuje, jak obtížné je nasadit systémy počítačového vidění spolehlivě v celé síti tisíců prodejen.