چگونه می‌توانید از مقیاس‌های هوشمند AI استفاده کنید تا زباله‌های فروشگاه خود را کاهش دهید و پول بفرستید؟

مقیاس‌های هوش مصنوعی چیستند و چگونه عملیات خرده‌فروشی را متحول می‌کنند؟

درک مقیاس‌های هوش مصنوعی: هوشمندتر از مقیاس‌های دیجیتال سنتی

ترازوهای هوشمند اکنون حسگرهای با دقت بالا را با فناوری یادگیری ماشین ترکیب می‌کنند تا اطلاعات وزن را بلافاصله پردازش کنند، خیلی فراتر از آنچه ترازوهاي معمولی می‌توانند انجام دهند. ترازوهاي دیجیتال معمولی فقط اعداد را روی صفحه نمایش می‌دهند، اما این سیستم‌های پیشرفته در واقع سطح موجودی را ردیابی می‌کنند، الگوهای عجیب و غریب را شناسایی می‌کنند و حتی پیش‌بینی می‌کنند که چه زمانی کالاها نیاز به تکمیل موجودی دارند. نسخه‌های بهتر این سیستم‌ها مشکلاتی مانند اقلام جابجا شده یا کاهش ناگهانی وزن را با دقت حدود ۹۲ درصد تشخیص می‌دهند، مطابق گزارش منتشر شده توسط Retail Tech Review در سال گذشته. این بدین معناست که فروشگاه‌ها می‌توانند مشکلات را به سرعت برطرف کنند قبل از اینکه هر چیزی هدر برود یا کاملاً از بین برود.

یکپارچه‌سازی با سیستم‌های خرده‌فروشی: فعال‌سازی تصمیم‌گیری بلادرنگ

اتصال مقیاس‌های هوش مصنوعی به سیستم‌های فروش در نقطه فروش و نرم‌افزار مدیریت موجودی، سیستم‌های بسته کوچک و دقیقی ایجاد می‌کند که هرگاه تراکنشی رخ می‌دهد، به‌صورت خودکار سطح موجودی را به‌روزرسانی می‌کنند. این امر به این معناست که فروشگاه‌ها دیگر با خطاهای کمتری در شمارش دستی اقلام مواجه می‌شوند که طبق گزارش‌های صنعتی، این رویکرد حدود ۴۵ درصد به کاهش نرخ خطا کمک می‌کند. کارمندان هم زمان کمتری را صرف انجام کارهای کاغذی می‌کنند، چرا که گزارش‌ها به‌صورت خودکار تولید می‌شوند. به نظر می‌رسد که بازار اتوماسیون خرده‌فروشی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر بسیار داغ است. گروه تحقیقاتی Grand View Research پیش‌بینی می‌کند که این بازار تا سال ۲۰۳۰ با نرخ رشدی نزدیک به ۲۴ درصد در سال رشد خواهد کرد، زیرا شرکت‌ها روش‌های بهتری برای استفاده از داده‌های مقیاس‌ها و انجام کارهای مفید با آن‌ها توسعه می‌دهند. فروشگاه‌هایی که از این ترازوهای هوشمند استفاده کرده‌اند، شاهد تسریع حدود ۱۸ درصدی در خروج موجودی از فروشگاه بوده‌اند. این تفاوت به‌ویژه در مورد کالاهایی مانند مواد غذایی تازه یا لبنیات مشهود است، جایی که داشتن اطلاع دقیق از اینکه در هر لحظه چه چیزی روی قفسه موجود است، از موقعیت‌های ناخوشایندی مانند درخواست مشتری برای کالایی که دقایقی پیش تمام شده است، جلوگیری می‌کند.

مقیاس‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی دقیق تقاضا و بهینه‌سازی موجودی

کاهش موجودی اضافی و کمبود موجودی از طریق پیش‌بینی هوشمند تقاضا

هنگامی که به داده‌های فروش گذشته همراه با الگوهای فصلی و نحوه تغییرات بازار نگاه می‌کنیم، هوش مصنوعی می‌تواند تقاضا را با دقت حدود 92.5 درصد پیش‌بینی کند که این رقم به‌راحتی روش‌های سنتی پیش‌بینی را پشت سر می‌گذارد. فروشگاه‌هایی که این سیستم‌های هوشمند را پیاده‌سازی می‌کنند، معمولاً شاهد کاهش حدود 35 درصدی موجودی اضافی و کاهش 30 درصدی کمبود کالاهای پرفروش خواهند بود، بر اساس گزارش Startus Insights. سنسورهای خاص تغییرات وزن در محصولاتی که به سرعت فروخته می‌شوند را نظارت می‌کنند و هنگامی که کاهش موجودی را تشخیص می‌دهند، به‌صورت خودکار هشدارهایی برای تجدید ذخیره ارسال می‌کنند. این نوع نظارت دقیق مانع می‌شود که فروشگاه‌ها بیش از حد از کالاهای فاسدشدنی مانند میوه و سبزیجات خریداری کنند. نتیجه چیست؟ کاهش کلی ضایعات غذایی. صحبت از صرفه‌جویی حدود 161 میلیارد دلاری در سال در زمینه غذا است که در غیر این صورت به دلیل خرید بیش از حد فروشگاه‌ها فاسد می‌شد، همان‌طور که توسط انجمن جهانی اقتصاد در سال 2023 ذکر شده است.

پیگیری لحظه‌ای موجودی با استفاده از حسگرهای وزنی مبتنی بر هوش مصنوعی

سلول‌های بارگیری که مستقیماً درون ظروف نگهداری تعبیه شده‌اند، اطلاعات را حدود هر ۱۵ ثانیه یکبار به سیستم‌های ابری ارسال می‌کنند و این امر باعث می‌شود که ثبت موجودی همواره به‌روز باشد. یک زنجیره بزرگ سوپرمارکت پس از اجرای این هشدارهای مبتنی بر وزن، شاهد کاهش تقریباً نصفی در اشتباهات تکمیل مجدد موجودی بود. اسکن سنتی بارکد هیچ‌گونه مقایسه‌ای با آنچه مقیاس‌های مجهز به هوش مصنوعی امروزه می‌توانند انجام دهند، ندارد. این دستگاه‌های هوشمند در واقع تعداد دقیق محصولات را از روی وزن محاسبه می‌کنند و زمانی که تفاوتی بین آنچه فیزیکاً روی قفسه‌ها وجود دارد و آنچه در سوابق دیجیتال نمایش داده می‌شود مشاهده شود، آن را برجسته می‌کنند. کارشناسان صنعت بر اساس تحقیقات اخیر بازار از Exotec در سال ۲۰۲۵، مشاهده کرده‌اند که در فروشگاه‌هایی که موجودی را به صورت بلادرنگ پیگیری می‌کنند، موارد کمبود کامل محصول تقریباً ۳۰ درصد کمتر است.

مطالعه موردی: کاهش ضایعات مواد غذایی فاسدشدنی با نظارت بر سطح پر شدن

یک فروشگاه زنجیره‌ای منطقه‌ای از مقیاس‌های هوش مصنوعی در بخش‌های لبنیات و گوشت در ۱۲۰ فروشگاه استفاده کرد و بهبودهای قابل توجهی حاصل شد:

با همبستگی داده‌های وزن با تاریخ انقضا و سرعت فروش، سیستم چرخش موجودی و برنامه‌های تحویل را بهینه کرد. این مدل پیش‌بینی تقاضای مبتنی بر هوش مصنوعی ضایعات کالاهای فاسدشدنی را سالانه به میزان ۷۴۰ هزار دلار کاهش داد، در حالی که نرخ موجودی کالاهای پرفروش را در سطح ۹۹ درصد حفظ کرد.

کاهش هوشمند ضایعات: مقیاس‌های هوش مصنوعی در نظارت بر قفسه‌ها و سطل‌ها

سطل‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی و ردیابی مداوم سطح پری

ترازوهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر شیوهٔ تفکر ما دربارهٔ فضاهای نگهداری هستند. وقتی این دستگاه‌ها درون سطل‌های هوشمند هوشمندانه و روی قفسه‌های فروشگاه قرار می‌گیرند، دقیقاً مقدار کالای موجود را از نظر وزن و حجم پیگیری می‌کنند. سیستم زمانی که موجودی کم شود به کارکنان هشدار می‌دهد، بنابراین هیچ‌کس فرصت تکمیل موجودی را از دست نمی‌دهد. بررسی تحقیقات اخیر در سال ۲۰۲۳ در مورد سنسورهای اینترنت اشیا چیز جالبی را نشان می‌دهد: زمانی که فروشگاه‌ها خواندن‌های ترازوهای هوش مصنوعی خود را با فناوری سطل‌های هوشمند ترکیب کردند، بخش محصولات فاسدشدنی حدود ۴۰ درصد کاهش در مواردی داشت که کالاها بیش از حد پر شده بودند؛ یعنی ضایعات غذایی کمتر و هزینه‌های به‌مراتب پایین‌تر برای خریدهای آخر لحظه‌ای جهت تکمیل قفسه‌ها.

کنترل اندازه و ردیابی تاریخ انقضا برای کاهش ضایعات غذایی

ادغام با پایگاه‌های داده انقضا، امکان شناسایی هوش مصنوعی اقلامی که به زودی منقضی می‌شوند و اقدام به موقع را فراهم می‌کند. رستوران‌هایی که از این رویکرد دوگانه پیگیری استفاده کرده‌اند، در سال ۲۰۲۴ گزارش داده‌اند که ۳۳٪ کاهش در ضایعات غذایی داشته‌اند، با تنظیم منوها برای استفاده از مواد اولیه‌ای که به زودی منقضی می‌شوند. این فناوری همچنین اطمینان از ثبات اندازه سرو در غذاهای آماده را فراهم می‌کند — مزیتی ضروری برای شبکه‌هایی که با افزایش هزینه مواد اولیه مواجه هستند.

تحلیل پیش‌بینانه روندهای ضایعات بر اساس داده‌های مصرف

مقیاس‌های هوش مصنوعی با بررسی اعداد فروش گذشته و کالاهای فعلی موجود روی قفسه‌ها، به تشخیص نقاط احتمالی هدررفت می‌پردازند. یک فروشگاه بزرگ مواد غذایی به‌طور واقعی حدود ۲۸ درصد از ضایعات میوه و سبزیجات خود را هر هفته کاهش داده است. این بدان معناست که آنها توانسته‌اند سالانه حدود ۱۹ تن غذای اضافی بیشتری را به جای دور ریختن به قسمت تخفیف‌خورده منتقل کنند. برخی از سیستم‌های بسیار هوشمند یک قدم فراتر می‌روند. آنها پیش‌بینی‌های ضایعات خود را با بررسی پیش‌بینی هوا و رویدادهای محلی انجام می‌دهند. این روش آن‌قدر مؤثر است که گزارش اقتصاد چرخشی سال ۲۰۲۴ به‌طور گسترده درباره این ابزارهای پیش‌بینی ضایعات صحبت می‌کند، هرچند همه نظر نمی‌دهند که این ابزارها در تمام موقعیت‌ها کامل عمل می‌کنند.

صرفه‌جویی در هزینه و بازده سرمایه: سنجش تأثیر مالی مقیاس‌های هوش مصنوعی

مقیاس‌های هوش مصنوعی با هدف‌گیری ناکارآمدی‌های عملیاتی پنهان، بازده مالی قابل اندازه‌گیری ایجاد می‌کنند. فروشندگان گزارش می‌دهند کاهش ۲۸ درصدی ضایعات موجودی اضافی و کاهش ۱۹ درصدی کمبود موجودی در عرض شش ماه (گزارش خودکارسازی خرده‌فروشی 2024)، که نشان‌دهنده نقش آنها در کنترل هزینه و حفاظت از درآمد است.

شناسایی ناکارآمدی‌های عملیاتی و کاهش ضایعات پنهان

یادگیری ماشین الگوهای وزنی را در سیکل‌های موجودی تحلیل می‌کند و مشکلاتی را برمی‌آورد که در بازرسی‌های دستی دیده نمی‌شوند:

• سفارش بیش از حد به دلیل شمارش نادرست
• کاهش موجودی ناشی از شرایط نامناسب نگهداری
• تجمع ضایعات خاص هر بخش

خرده‌فروشانی که از ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند به ۱۸ درصد سودآوری بالاتری نسبت به همتایانی که به فرآیندهای دستی متکی هستند، دست یافته‌اند (مطالعه فناوری مواد غذایی 2023).

مزایای هزینه‌ای برای خرده‌فروشان کوچک تا متوسط

یک زنجیره غذایی ۱۵ فروشگاهی ضایعات کالاهای فاسدشدنی را با ۲۸٪ در شش ماه از طریق نظارت هوشمند بر سطح پری، به میزان ۴٫۸ میلیون دلار صرفه‌جویی سالانه بدون کاهش نیروی کار کاهش داد.

تحلیل بازده سرمایه: دوره بازپرداخت کمتر از ۱۲ ماه با استقرار مقیاس هوش مصنوعی

اکثر پیاده‌سازی‌ها به بازگشت سرمایه در عرض 9 ماه , با محرک‌های زیر همراه باشد:

1. کاهش ۵۰ تا ۷۰ درصدی در نیروی کار دستی انبارداری
2. کاهش 30 درصدی در هزینه‌های دفع زباله از طریق مسیریابی بهینه‌شده پسماند
3. 27 درصد بهبود در دقت خرید (بررسی خودکارسازی دلویت ۲۰۲۳)

پیشگامان صرفه‌جویی‌های حاصل را در بهبود تجربه مشتری سرمایه‌گذاری مجدد می‌کنند و رشد مرکب ۱۴ درصدی درآمد سال به سال ایجاد می‌کنند، بر اساس تحلیل‌گران زنجیره تأمین.

بهبود لجستیک معکوس و پایداری زنجیره تأمین با استفاده از توزین هوش مصنوعی

مدیریت بازگشت کالا مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از تشخیص وزن و تصویر

مقیاس‌های هوش مصنوعی با ترکیب تحلیل وزن و تشخیص تصویر، فرآیند لجستیک معکوس را بهبود می‌بخشند تا اقلام برگشتی را ارزیابی کنند. دوربین‌های با وضوح بالا و یادگیری ماشین، وضعیت محصول، اصالت و صلاحیت آن برای بازگرداندن به انبار را تأیید می‌کنند. یکی از ارائه‌دهندگان پیشرو پس از استقرار مقیاس‌های هوش مصنوعی که به‌صورت خودکار کالاهای آسیب‌دیده را علامت‌گذاری می‌کنند، زمان پردازش برگشت کالا را تا ۴۰٪ کاهش داد.

پیشگیری از برگشت‌های غیرضروری و ضایعات ناشی از آن از طریق تحلیل پیش‌بینانه

با تحلیل سابقهٔ برگشت و موجودی در زمان واقعی، مقیاس‌های هوش مصنوعی علل شایع برگشت کالا را شناسایی می‌کنند. فروشندگانی که از مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌کنند، با رفع نقص‌های بسته‌بندی و آسیب‌پذیری‌های حمل‌ونقل، برگشت‌های غیرضروری را تا ۱۹٪ کاهش داده‌اند. این سیستم ۲۳٪ از کالاهای برگشتی ورودی را مستقیماً به مراکز تأمین محلی هدایت می‌کند و بدین ترتیب ضایعات حمل‌ونقل کاهش می‌یابد.

تأثیرات کلیدی:

• تشخیص ۵۸٪ سریع‌تر محصولات جعلی
• کاهش ۳۴٪ انتشار کربن ناشی از حمل کالاهای برگشتی
• افزایش ۲۱٪یی بازیابی موجودی قابل فروش مجدد

ادغام توزین مبتنی بر هوش مصنوعی در لجستیک معکوس، حلقه‌های زنجیره تأمین را کامل می‌کند و به اهداف سودآوری و پایداری کمک می‌کند.

بخش سوالات متداول

مقیاس‌های هوش مصنوعی چیست؟ مقیاس‌های هوش مصنوعی سیستم‌های پیشرفته توزین هستند که حسگرهای با دقت بالا را با فناوری یادگیری ماشین ترکیب می‌کنند تا سطوح موجودی را نظارت کنند، الگوها را شناسایی کنند، نیاز به تجدید موجودی را پیش‌بینی کنند و دقت انبارداری را در محیط‌های خرده‌فروشی بهبود بخشند.

مقیاس‌های هوش مصنوعی چگونه عملیات خرده‌فروشی را بهبود می‌بخشند؟ مقیاس‌های هوش مصنوعی با امکان ردیابی لحظه‌ای موجودی، کاهش اضافه‌فروشی و کمبود کالا، بهینه‌سازی مدیریت پسماند و ارتقای کارایی کلی زنجیره تأمین، عملیات خرده‌فروشی را بهبود می‌بخشند.

مقیاس‌های هوش مصنوعی چه مزایایی برای خرده‌فروشان کوچک و متوسط ارائه می‌دهند؟ برای خرده‌فروشان کوچک و متوسط، مقیاس‌های هوش مصنوعی مزایای قابل توجهی از نظر هزینه ایجاد می‌کنند؛ از طریق بهبود دقت موجودی، کاهش ساعات کاری، حداقل‌سازی ضررهای ناشی از فساد کالا و دستیابی به صرفه‌جویی‌های مالی چشمگیر.

بازگشت سرمایه (ROI) در استقرار مقیاس‌های هوش مصنوعی چقدر است؟ بازگشت سرمایه برای استقرار مقیاس‌های هوش مصنوعی معمولاً در عرض 9 ماه حاصل می‌شود که شامل مزایایی مانند کاهش نیروی کار، کاهش هزینه‌های دفع، بهبود دقت خرید و رشد کلی درآمد می‌شود.