以 AI 預測消費需求，實現高效貨品組合規劃

一家國際飲品公司正積極推出具備物聯網（IoT）功能的自動售賣機，以實時運用數據。ThinkCol 為其建立數據視覺化工具，展示不同產品在各部售賣機的表現。

售賣機的庫存狀況以近乎實時的方式回報，讓庫存團隊決定優先為哪些售賣機補貨。系統根據每部售賣機的歷史訊號，計算各產品的缺貨（OOS）時長及消耗率，讓銷售團隊優化貨品組合，減少缺貨情況，爭取最大銷售機會。

除銷售相關指標外，系統亦監察心跳訊號及系統異常，提醒維修團隊哪些售賣機需要處理。

庫存行為等過往無法取得的洞察，現已在有意義的脈絡下以視覺化方式呈現，讓公司有效調配內部資源，例如考慮公眾假期、歷史銷售數據、推廣資訊及定價等因素，決定司機補貨的最佳路線。這為公司日後發展動態路線規劃及倉庫管理開拓了新方向。