星巴克AI庫存系統僅運行9個月就下線：自動盤點為何失敗

官方宣稱，相比傳統手動盤點，這個方法 速度最高可快8倍，同時還能提升準確率。

對於每天需要大量飲料原料的連鎖咖啡品牌來說，更即時的庫存數據理論上能幫助：

• 更早發現門市缺貨
• 改善補貨決策
• 優化整體供應鏈規劃

真實門市環境出現的問題

但在實際門市環境中，這套系統的表現遠不如預期。

員工回報的常見問題包括：

• 商品數量誤判（漏算或多算）
• 商品標示錯誤（把A產品辨識成B產品）
• 部分商品完全未被辨識

其中最典型的案例就是 牛奶種類混淆。

星巴克門市通常同時使用多種牛奶，例如：

• 全脂牛奶
• 低脂或脫脂牛奶
• 植物奶（如燕麥奶、杏仁奶）

這些容器外觀相似，AI系統有時會把不同產品混為一談，甚至完全漏掉某些瓶子，導致盤點結果出現偏差。

由於這些原料是飲品製作的核心材料，一旦庫存數據錯誤，就可能影響補貨與庫存管理。

為何星巴克最後決定停用

根據公司內部通訊與媒體查證，星巴克在 2026年5月 終止了 Automated Counting 計畫。

公司同時通知員工：

• 牛奶與飲料配料將重新採用 人工盤點
• 與其他庫存類別使用相同的盤點流程

這項決策也與公司更大的營運策略有關，包括：

• 標準化各門市的庫存流程
• 提升門市操作一致性
• 強化每日補貨與供應鏈執行

簡單說，當庫存數據不夠可靠時，AI反而會讓營運決策更困難。

一個大型零售AI試點的現實案例

這次部署規模其實相當驚人：數萬名員工、上萬家門市同時使用。

但它也揭示了一個企業AI常見問題：

在展示或測試環境中表現良好的技術，一旦進入真實世界，就會遇到複雜情境，例如：

• 光線變化
• 貨架擁擠
• 包裝設計更新
• 外觀高度相似的商品

這些細微差異足以讓電腦視覺系統出現誤判。

對星巴克而言，在目前條件下，人工盤點仍然比AI盤點更可靠。未來公司仍可能重新嘗試自動化庫存管理，但這次短暫的實驗顯示：要讓電腦視覺在大型零售網絡中穩定運作，仍然是一個相當艱難的工程挑戰。