萬聖節尚未進入秋季，糖果與服裝企業已在夏季啟動備貨。旗下擁有M&M's、Twix及Skittles等品牌的Mars表示，消費者購買萬聖節商品的時間已逐步提前至7月，製造商與零售商因此需要重新安排傳統銷售週期。Mars零食業務高級副總裁兼全球技術長Ramesh Kollepara表示，企業不只要判斷需求規模，也要預測需求何時開始、在哪些地區出現，以及消費者偏好的商品組合是否正在改變。
提前消費壓縮萬聖節備貨時間
對糖果與服裝供應鏈而言，萬聖節是一個有明確截止時間的季節性市場。Simbe客戶策略與成功部門高級副總裁Benjamin Bond表示，商品必須在節日前及時送達門市，但備貨過量又可能造成節後浪費。零售商通常只有高峰需求前後約10天的時間，完成補貨、上架與庫存調整。
RELEX Solutions製造業產業策略集團副總裁Madhav Durbha表示，過去供應鏈規劃人員往往依靠人工調整參數，預測過程也帶有較多試錯成分。如今，AI可以自動更新相關設定，減少規劃人員反覆調整演算法的工作量。
Mars以AI配對地區需求與庫存
Mars目前利用AI追蹤萬聖節糖果的需求變化，並將消費者提前購買的趨勢、現有庫存、生產能力與客戶要求納入同一套規劃系統。Kollepara表示，這套系統圍繞四個問題連接生產與配送：消費者想買什麼、Mars應生產什麼、庫存應配置到哪裡，以及消費者何時會需要這些商品。
Mars的內部研究顯示，美國西部消費者較偏好萬聖節主題特色糖果，而美國南部消費者則更喜歡軟糖。企業可以據此調整庫存流向，而不是按照全國統一的商品組合備貨。這種區域化配置不只關係到節日商品能否及時上架，也會影響生產、運輸及折扣處理成本。
沃爾瑪將銷售數據納入訂貨決策
沃爾瑪供應鏈技術高級副總裁Indira Uppuluri表示，零售商的AI供應鏈系統首先從需求預測著手。系統會整合上一年度的萬聖節銷售數據、新推出的糖果產品及社群媒體趨勢，再分析向供應商下單的數量與節奏。
在配送環節，沃爾瑪利用AI檢查不同配送網絡中的貨物流向。系統會查看每輛拖車裝載的商品，並與門市目前的庫存進行比較，再標記哪些拖車需要立即卸貨、哪些可以稍後處理。對於節日高峰期持續進出庫的商品，這種安排有助於避免部分門市缺貨，同時減少不必要的倉庫壅塞。
預組托盤與標籤加快商品上架
商品抵達配送中心並不代表供應鏈工作已經完成。沃爾瑪還需要將貨物從門市後倉移至銷售貨架，並根據需求變化及時調整補貨節奏。糖果與服裝進入配送中心後，自動化設備會按照門市貨架位置，將商品分揀至不同托盤，讓門市員工更快完成卸貨與上架。
沃爾瑪會提前組裝季節性商品托盤，並暫存在配送中心，以免佔用空間有限的門市後倉。當門市出現需求時，已準備好的托盤可以直接出貨。托盤同時配備物聯網標籤與RFID標籤，協助沃爾瑪確認貨物應送達的具體門市。
Uppuluri表示，系統會在銷售季期間持續辨識庫存過多或不足的跡象，並沿途調整計畫。例如，當未售出的糖果開始積壓時，系統可能提示供應商暫停出貨。對企業而言，衡量這些演算法是否有效的標準仍然直接：消費者能否在需要時買到想要的糖果與服裝。