EN
Älykkaat vaa'at yhdistävät nyt edistyneitä antureita koneoppimisalgoritmeihin, ja muuttavat perinteiset vaa'at älykkäiksi toimintakeskuksiksi. Ne pystyvät havaitsemaan jopa hyvin pieniä tuotepainojen muutoksia noin 0,1 %:n tarkkuudella samalla kun seuraavat varaston liikkumista. Ruokakaupat ilmoittavat noin 40 %:n vähennyksen täydennysvirheissä siirtymisen jälkeen näihin järjestelmiin, kuten Deloitten viime vuoden tutkimus osoittaa. Mikä erottaa ne tavallisista vaakoista? Nämä tekoälyllä varustetut versiot yhdistävät useiden anturien tulot. Ne tarkistavat painomittaukset siten, että vertailevat niitä siihen, mitä kamerat näkevät hyllyillä, missä RFID-tunnisteet sijaitsevat ja mitkä ovat menneiden myyntitrendien tiedot. Tämä monikerroksinen tieto mahdollistaa automaattiset korjaukset. Esimerkiksi järjestelmä voi varoittaa henkilökuntaa, jos jotakin laitetaan väärään paikkaan ennen kuin se aiheuttaa ongelmia koko toimitusketjun toiminnalle.
Viiden paunan tuotelaatikossa menetetty 12 unssia ei jää huomaamatta, kun käytössä on tekoälypohjaiset vaa'at. Nämä älykkäät järjestelmät tekevät paljon enemmän kuin pelkästään seuraavat painon putoamista. Ne päivittävät varastotiedot automaattisesti jo nyt puhuttavana hetkenä, alkavat alentaa hintoja tuotteille, jotka saatetaan pilaantua pian, ja lähettävät välittömästi ilmoituksen henkilökunnalle heidän puhelimiinsa. Kaupat, jotka ottavat käyttöön tällaisen reagoivan teknologian, saavat tyypillisesti vähennettyä hävikkiä noin neljänneksellä ilman, että hyllyt jäävät pitkiksi ajoiksi tyhjiksi. Laskenta tapahtuu myös nopeasti, sillä nämä järjestelmät suorittavat noin 120 painomittausta varaston tarkistamiseksi joka sekunti. Tämä on huomattavasti nopeampaa kuin perinteisissä menetelmissä, joissa manuaalisten eroavuuksien havaitseminen kesti aiemmin kahdesta kolmeen tuntiin, mikä tekee reaaliaikaisesta uudelleentäydityksestä käytännössä mahdollista.
AI-ratkaisut yksinkertaistavat vähittäiskaupan työnkulkuja—alkaen varastonhallinnasta ja päättyen kassalle—poistamalla manuaalisen tiedonsyötön, vähentämällä ihmisten aiheuttamia virheitä ja tarjoamalla hyödynnettäviä tietoja kaikkien myymälöiden verkostoissa.
Tekoälyllä varustetut älykkaat vaa'at hoitavat kaikenlaisia toistuvia tehtäviä, kuten tuotteiden punnitsemisen, hälytysten lähettämisen hyllyjen täydennyksen tarpeesta ja toimitusten tarkistamisen tilauksiin nähden. BP-3:n (2023) viimeisimmän tiedon mukaan kaupat, jotka käyttävät näitä järjestelmiä, ovat saaneet täytäntöönpanokustannuksensa laskemaan noin 30 %, pääasiassa siksi, että työntekijät eivät enää tuhlaa niin paljon aikaa ikävien inventointilaskelmien suorittamiseen manuaalisesti. Oikea taikuus tapahtuu, kun nämä tekoälytyökalut yhdistetään varastohallintajärjestelmään. Otetaan esimerkiksi Hypeston tutkimus, jossa yksi suuri vähittäiskauppias onnistui siirtämään noin 20 % eturivin henkilökunnastaan tehtäviin, joissa he vuorovaikuttavat suoraan asiakkaiden kanssa sen sijaan, että vain raahaisivat laatikoita takahuoneessa. Ja arvaa mitä? Heidän päivittäinen toimintansa ei heikentynyt lainkaan tämän siirtymäajan aikana.
Upotettu tekoäly analysoi reaaliaikaisia painotietoja ja priorisoi eturintaman tehtäviä mobiilialarmien kautta – esimerkiksi tunnistamalla väärään paikkaan asetetut tuotteet tai merkitsemällä päivämäärää lähestyvät pilaantuvat tuotteet. Tämä 'digitaalinen toiminnan assistentti' vähentää tavallisten tarkastusten kestoa 45 %, vapauttaen työntekijät arvokkaampiin tehtäviin, kuten asiakaskohtaiseen vuorovaikutukseen.
Vaikka 68 % vähittäiskaupan työntekijöistä ilmaisee aluksi huolta työpaikkojen menetyksestä, kaupoissa, jotka käyttävät tekoälyvaakoja yhdessä uudelleenkoulutusohjelmien kanssa, havaitaan 22 % alhaisempi kuluva vuositaso kuin alan keskiarvo. Onnistuneet toteutukset yhdistävät automaation sisäisiin urapolkuihin – kouluttaen kassatyöntekijöitä varastonhoitajiksi tai teknisiksi valvojiksi – luodakseen kestävämpää ja sopeutuvampaa työvoimaa.
Tekoälypainonmittarit sisältävät useita anturijärjestelmiä, jotka tarjoavat yksityiskohtaista tietoa siitä, miten varastot liikkuvat eri varastotilojen ympärillä, ja ne havaitsevat jopa pienet painonmuutokset noin 0,1 prosenttiin asti. Kun kuormakennojen tietoja yhdistetään RFID-tageihin ja verkkoon kytkettyihin pienten lämpötila-antureihin, kaupat voivat seurata tuotteiden viimeistä käyttöpäivää ja valvoa tuotteiden säilyvyyttä hyllyillä reaaliaikaisesti. Koko järjestelmä vähentää manuaalista varaston tarkastamista noin kolme neljäsosaa ja parantaa varastonhallinnan tarkkuutta lähes 99,5 prosenttiin, kuten Springerin viime vuonna julkaistussa tutkimuksessa todettiin.
Koneoppimisalgoritmit analysoivat reaaliaikaisia painomuutoksia tuotetiloissa, vaatemalleissa ja erikoisnäyttelyissä ennustaaakseen kysynnän nousuja 3–5 päivää nopeammin kuin perinteiset järjestelmät. Tekoälypohjaista ennustamista käyttävät vähittäiskaupat kokevat 25 % vähemmän ylivarastointitilanteita ja 19 % vähemmän viime hetken toimittajatilauksia ( Commport 2024 ), mikä osoittaa, kuinka painopohjaiset tiedot tehostavat hankintoja.
Kun tekoälyvaaka havaitsee matalan painorajan suuren kiertonopeuden kategorioissa, kuten elektroniikassa tai kosmetiikassa, se luo automaattisesti optimoidut täydennysreitit varastotiimeille. Tämä painoon perustuva menetelmä vähentää ylimääräistä varavarastoa 33 % verrattuna kiinteisiin aikavälimalleihin.
Kaksisuuntainen integraatio tekoälyvaakojen ja kassajärjestelmien (EPOS) välillä mahdollistaa automaattisen varaston vähentämisen kassalla ja synkronoi varastotilanteen reaaliajassa henkilökunnan käyttämiin mobiililaitteisiin. Tämä yhdenmukaistaminen poistaa eroavaisuudet digitaalisten tietueiden ja fyysisen saatavuuden välillä, ratkaisemalla 83 % asiakkaiden valituksista mainostetuista mutta saatavilla olemattomista tuotteista.
Älykkäät vaa'at, jotka on varustettu tekoälytekniikalla, voivat säätää hintoja välittömästi tuotteen eri ominaisuuksien perusteella. Ajattele esimerkiksi painoa käsiteltäessä eri erämalleja, tuotteen tuoreutta sellaisten tuotteiden kohdalla, jotka pilaantuvat nopeasti, ja sitä, mitä asiakkaat oikeasti ostavat juuri nyt kassajärjestelmien kautta. Tarkastele esimerkiksi tapahtuvaa viipalointipisteillä. Näiden älykkäiden vaaka'n avulla voidaan alentaa hintoja noin 12 prosenttia lihantuotteissa, joiden myyntipäivämäärä on lähestymässä loppuaan, mutta taas nostaa hintoja noin 8 prosenttia suosittuihin taiteellisiin juustoihin vilkkaan kaupankäynnin aikana. Viime vuonna julkaistun tutkimuksen mukaan vähittäiskaupan hinnoittelustrategioista, koneoppimisalgoritmit suorittavat nämä laskelmat noin puolitoistakertaisella nopeudella verrattuna ihmisten tekemiin manuaalisiin laskelmiin. Tällainen nopeus merkitsee paljon kilpailukykyisissä markkinoilla, joissa jokainen sekunti ratkaisee.
Generatiivinen tekoäly hyödyntää suuria aineistoja älykkäiden markkinointistrategioiden luomiseen. Esimerkiksi se voi havaita, milloin tiettyjä hedelmiä ja vihanneksia on ollut liian pitkään hyljyksissä painomallien perusteella, ja käynnistää automaattisesti pikamyyntiaktion. Järjestelmä luo myös yhdistelmiä, kun se huomaa tuotteet, jotka sopivat hyvin yhteen, kuten tarjoaa 15 % alennuksen perunakriiseille, kun joku ostaa guacamolen. Ja kun asiakkaat skannaavat kannustakorttinsa kassalla, erityiset porrastetut hinnat tulevat voimaan välittömästi. Viime vuonna tehdyssä kokeilussa saadun tuloksen mukaan näillä tekoälyn luomilla tarjouksilla oli noin 19 prosenttia paremmat lunastusasteet kuin manuaalisesti luoduilla. Tämän teknologian todellinen voima piilee siinä, kuinka nopeasti kaikki toimii yhdessä eri alustojen välillä. Muutosten tekemisestä kuluttua noin 35 sekuntia kaikki myymälät näkevät päivitetyt hinnat. Tämä tarkoittaa, että leipomot voivat säätää aamuhintoja paitsi leivonnan määrän perusteella, myös ottaen huomioon paikallisen asiakaskäynnin vaikutukset, joita sade- tai lumisateet voivat aiheuttaa.
Keskeinen vaikutus : Kaupat, jotka käyttävät tekoälyohjattua dynaamista hinnoittelua, raportoivat 5–10 %:n bruttotulokasvun kuuden kuukauden sisällä toteutumisesta (vähittäiskaupan toimintakäytännöt -vertailuarvo 2023).
Teo:n skaalat yhdistävät nykyään painoanturit tietokonenäkötekniikkaan luodakseen sen, mitä jotkut kutsuvat kaksikerroksiseksi turvallisuusmenetelmäksi. Kassojen yläpuolella olevat kamerat tarkastelevat esimerkiksi tuotteiden muotoa, niiden pakkauksen tyyppiä sekä sitä, missä ne tarkalleen ottaen sijaitsevat kuljettimella, ja vertaavat kaikkia näitä tietoja järjestelmän odotuksiin, jotka perustuvat painomittauksiin. Nämä järjestelmät havaitsevat myös hankalat tapaukset, kuten tilanteen, jossa joku yrittää huijata konetta asettamalla kalliin naudanlihan (12 dollaria kilolta) suoraan halvemman kana-aiheisen tuotteen (4 dollaria kilolta) viivakoodin päälle. Vuoden 2023 Ponemon Institute -tutkimuksen mukaan tällaiset virheet maksavat kaupoille noin 740 000 dollaria vuodessa vain siksi, että kassalla ei ketään huomaa virhettä. Näiden uusien teo-järjestelmien ero vanhoihin on niiden kyvyssä oppia aiemmista transaktioista ja tunnistaa epätavallista toimintaa lähes välittömästi ennen kuin mitään vahinkoa ehditään aiheuttaa.
Kun asiakkaat vaihtavat kalliimpia tuotteita halvempiin itsepalvelukassalla, se maksaa vähittäismyyjille paljon. Tällainen sijoituspetos muodostaa noin 23 prosenttia kaikista itsepalvelukassojen aiheuttamista tappioista. Hyvä uutinen on, että tekoälyllä toimivat vaaka auttavat pysäyttämään tämän huijauksen tarkistamalla, vastaako punnittu tuote odotettua tuoteryhmää. Kuvittele, että skannaat puolipoundin sipulin, mutta sinulta veloitetaan viisipoundin melonin hinta – järjestelmä huomaisi heti jotain epäilyttävää. Kaupat, jotka ovat ottaneet käyttöön nämä älykkäät painoteknologiat, näkevät noin kaksi kolmasosaa vähemmän tapauksia, joissa työntekijöiden on manuaalisesti korjattava eroavaisuuksia, kuten vuoden 2024 Viimeisimmästä vähittäiskaupan turvallisuusraportista ilmenee.
Yksi suuri yhdysvaltalainen kauppaketju otti hiljattain käyttöön älykkäitä vaa'oja, jotka perustuvat reuna-laskentateknologiaan ja joilla pyritään kiinniättämään varastamista juuri kassalla, eikä enää nojata hitaaseen pilvilaskentaan. Testausjakson aikana puolen vuoden ajan nämä järjestelmät estivät noin 1,2 miljoonan dollarin arvosta kalliiden tuotteiden vaihtamista, havaitsevat yli 18 tuhatta tapausta, joissa asiakkaat yrittivät piilottaa tavaroita laukkuihinsa, ja tunnistivat virheelliset viivakoodit oikein lähes 9 kertaa 10:stä. Kaupan vuosittaiset tappiot vähenivät noin 40 prosenttia, samalla kun kassajonot liikkuivat tarpeeksi nopeasti, etteivät useimmat ostajat odottaneet pidempään kuin minuutin verran. Mielenkiintoista on, miten tämä petostentunnistustieto alkaa vaikuttaa varastonhallintapäätöksiin. Kun tietyt tuotteet esiintyvät toistuvasti epäilyttävissä tapahtumissa, järjestelmä lähettää hälytyksen myymälän johtajalle, joka voi sitten säätää tilausmääriä, mikä luo palauteloopin turvatoimintojen ja päivittäisen liiketoiminnan välille.
Teoälymittapunnit ovat edistyneitä painojärjestelmiä, jotka yhdistävät tekoälyn ja anturiteknologiat kaupan toimintojen tehostamiseksi havaitsemalla tuotteen painon pienimmätkin muutokset, automatisoimalla varastonhallinnan ja estämällä vähittäiskaupan tappiot.
Teoälymittapunnit parantavat toimitusketjun toimintoja tarjoamalla tarkkoja reaaliaikaisia tietoja varastotasosta, optimoimalla täydennysajankohdat, parantamalla kysyntäennusteita sekä vähentämällä hävikkiä ja ylivarastointia.
Kyllä, teoälymittapunnit havaitsevat ja vähentävät petoksia käyttämällä tietokonenäköä ja painoantureita tuotetunnistuksen epäjohdonmukaisuuksien tunnistamiseen ja estämään yleisiä huijauksia, kuten tuotekorvaushuijaukset kassavaloissa.
Tekoäly skaalautuu, mikä vähentää työvoitakustannuksia yksinkertaistamalla toistuvia tehtäviä ja mahdollistaa työntekijöiden uudelleenkoulutuksen arvokkaampiin rooleihin, mikä puolestaan vähentää työpaikkojen menetyksen pelkoa samalla kun alentaa kiertokykyä.
Uutiskanava2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Eriytymme edistyneisiin sähköisiin vähittäiskaupan ratkaisuihin, jotka tekevät liiketoiminnasta tehokkaampaa ja ostamisesta älykkäämpää kokemus.
