ECCO 的隨機最佳化自動門市補貨系統，涵蓋 27 個國家、536 家門市。

製鞋商 ECCO 透過旗下龐大的自有零售門市網絡銷售，而每家門市店主都憑判斷做出補貨決策。這意味著數以千計細碎而不一致的選擇，每一個都容易出錯，也缺乏庫存該往何處調配的全貌。

ECCO 的資料與 AI 團隊打造了「智慧自動補貨」（Intelligent Auto Replenishment，IAR），這是一套大規模隨機混合整數規劃。它一次為所有門市最佳化補貨訂單，並以創新的「分而治之」方法，讓這個線上規模的問題變得可解。

該系統統一了全球庫存策略，每月自動處理近 30 萬筆補貨訂單，並透過將關鍵營運成本降低 1.09%，帶來每年數百萬歐元的節省。1% 的成本降幅看似不大，但在微薄的零售利潤率上，這正是好年與壞年之別，而且它是靜靜地、反覆地實現的。

IAR 讓 ECCO 成為 2026 年 Franz Edelman 獎決選入圍者，這項工作也成為垂直整合全球品牌集中自動化零售補貨的範本。

讓單一隨機模型決定每一次補貨。

單一模型在數百家門市之間做出一致決策，而這正是人力所做不到的。

隨機規劃明確處理需求與前置時間的不確定性。

當利潤微薄且決策每月反覆進行時，1% 的成本削減就顯得可觀。

每月自動處理約 30 萬筆訂單，省下大量人工。

若同一個決策由人工做上數百次且做法不一致，就把它整合進單一模型，一次做出全部決策，而且做得更好。

ECCO 的智慧自動補貨成為 2026 年 Franz Edelman 獎決選入圍者，也說明了全球零售品牌如何從數千次個別判斷，轉向單一集中最佳化的補貨政策。這項收益——關鍵營運成本約降低 1%，相當於每年數百萬歐元——並非來自戲劇性的變革，而是來自把一項反覆發生的決策穩定地做好。