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स्मार्ट तराजू अब उन्नत सेंसरों को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ जोड़ते हैं, जो मूलभूत तौलन उपकरणों को स्मार्ट ऑपरेशन सेंटर में बदल देते हैं। वे उत्पादों के वजन में लगभग 0.1% तक की प्रायोगिक सटीकता के साथ छोटे से छोटे परिवर्तन को भी पहचान सकते हैं, साथ ही साथ इन्वेंट्री के स्थानांतरण की निगरानी भी करते हैं। डेलॉइट के पिछले साल के आंकड़ों के अनुसार, इन प्रणालियों को अपनाने के बाद किराने की दुकानों में फिर से स्टॉक करने की गलतियाँ लगभग 40% कम हो गई हैं। इन्हें सामान्य तराजू से क्या अलग करता है? ये एआई-संचालित संस्करण कई सेंसर इनपुट को एक साथ मिलाते हैं। वे अलमारियों पर कैमरों द्वारा देखी गई चीजों, आरएफआईडी टैग्स के स्थान और पिछले बिक्री रुझानों के आधार पर वजन के पठन की जाँच करते हैं। इस परतदार जानकारी के कारण स्वचालित सुधार संभव होता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई चीज गलत जगह रखी जाती है, तो प्रणाली समस्या उत्पन्न होने से पहले ही कर्मचारियों को सूचित कर सकती है, जो पूरी आपूर्ति श्रृंखला व्यवस्था के लिए समस्या पैदा कर सकती है।
एक 5 पाउंड का उत्पाद ट्रे जो 12 औंस कम कर रहा है, AI स्केल्स के उपयोग में आने पर अनदेखा नहीं रह सकता। ये स्मार्ट सिस्टम केवल वजन कम होने की निगरानी से कहीं अधिक कार्य करते हैं। बातचीत के समय ही ये स्वचालित रूप से इन्वेंट्री के आंकड़ों को अपडेट करते हैं, ऐसे आइटम्स पर छूट शुरू कर देते हैं जो जल्द ही खराब हो सकते हैं, और तुरंत कर्मचारियों को उनके फोन के माध्यम से सूचित करते हैं। ऐसी प्रतिक्रियाशील तकनीक को लागू करने वाली दुकानें आमतौर पर बिना लंबे समय तक खाली शेल्फ रखे, बर्बाद होने वाले स्टॉक में लगभग एक चौथाई तक की कमी कर देती हैं। इन सिस्टम द्वारा प्रति सेकंड लगभग 120 वजन जांचों को इन्वेंट्री के विरुद्ध तुरंत संसाधित किया जाता है, जिससे गणना बहुत तेज़ हो जाती है। यह पारंपरिक तरीकों से कहीं आगे है, जहां पहले अंतर को मैन्युअल रूप से पकड़ने में दो से तीन घंटे तक लग जाते थे, जिससे व्यवहार में वास्तविक समय में री-स्टॉकिंग संभव हो पाती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्केल रीटेल कार्यप्रवाहों को स्टोर नेटवर्क में सूचना प्रबंधन से लेकर चेकआउट तक मैनुअल डेटा प्रविष्टि को खत्म करके, मानव त्रुटि को कम करके और कार्यात्मक अंतर्दृष्टि प्रदान करके सुगम बनाते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित स्मार्ट तराजू वजन करने, शेल्फ को फिर से भरने की आवश्यकता होने पर अलर्ट भेजने और ऑर्डर के खिलाफ शिपमेंट की जाँच करने जैसे दोहराव वाले कार्यों को संभालते हैं। BP-3 (2023) के हालिया आंकड़ों के अनुसार, इन प्रणालियों का उपयोग करने वाली दुकानों में उनकी पूर्ति लागत लगभग 30% तक घट गई, मुख्य रूप से इसलिए क्योंकि कर्मचारी अब उतना समय थकाऊ इन्वेंट्री गणना करने में नहीं बर्बाद कर रहे थे। वास्तविक चमत्कार तब होता है जब ये AI उपकरण वेयरहाउस प्रबंधन सॉफ्टवेयर से जुड़ जाते हैं। Hypestudio शोध से एक उदाहरण लें, जहाँ एक प्रमुख खुदरा विक्रेता ने अपने फ्रंटलाइन कर्मचारियों में से लगभग 20% को ग्राहकों के साथ सीधे बातचीत करने वाले पदों में स्थानांतरित कर दिया, बजाय बस पीछे के क्षेत्र में बक्से ढोने के। और अनुमान लगाइए क्या हुआ? इस संक्रमण अवधि के दौरान उनके दैनिक संचालन में बिल्कुल भी कमी नहीं आई।
एम्बेडेड एआई मोबाइल अलर्ट के माध्यम से मिसप्लेस किए गए आइटम की पहचान करने या नाशवंत वस्तुओं पर निकट आ रही समाप्ति तिथियों को चिह्नित करने जैसे मुख्य कार्यों को प्राथमिकता देने के लिए वास्तविक समय में वजन डेटा का विश्लेषण करता है। यह "डिजिटल ऑपरेशन सहायक" नियमित निरीक्षण समय को 45% तक कम कर देता है, जिससे कर्मचारी व्यक्तिगत ग्राहक संलग्नता जैसी उच्च-मूल्य गतिविधियों के लिए मुक्त हो जाते हैं।
जबकि खुदरा क्षेत्र के 68% कर्मचारी शुरू में नौकरी के विस्थापन को लेकर चिंता व्यक्त करते हैं, ऐसी दुकानों में जहाँ एआई स्केल के साथ पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रम लागू किए गए हैं, उद्योग औसत की तुलना में 22% कम टर्नओवर दर देखी गई है। सफल तैनाती स्वचालन के साथ आंतरिक गतिशीलता मार्गों को जोड़ती है—कैशियर को इन्वेंट्री विशेषज्ञ या तकनीकी पर्यवेक्षक के रूप में प्रशिक्षित करना—अधिक लचीले और अनुकूलनीय कार्यबल के निर्माण के लिए।
एआई तराजू में कई सेंसर सेटअप होते हैं जो भंडारण क्षेत्रों में सूक्ष्म वजन परिवर्तनों सहित, लगभग 0.1% तक, सूचना देकर इन्वेंट्री के स्थानांतरण के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं। लोड सेल से प्राप्त जानकारी को आरएफआईडी टैग और इंटरनेट से जुड़े छोटे तापमान सेंसर के साथ जोड़ने पर दुकानें यह ट्रैक कर सकती हैं कि उत्पादों की समाप्ति कब होती है और शेल्फ पर वस्तुओं की ताज़गी कितने समय तक बनी रहती है। पिछले साल स्प्रिंगर द्वारा प्रकाशित शोध के अनुसार, इस पूरी प्रणाली के कारण स्टॉक की हस्तचालित जाँच की आवश्यकता लगभग तीन-चौथाई तक कम हो जाती है और इन्वेंट्री ट्रैकिंग की शुद्धता लगभग 99.5% तक पहुँच जाती है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम उत्पाद अनुभागों, पोशाक रैकों और बल्क डिस्प्ले में वास्तविक समय में वजन में उतार-चढ़ाव का विश्लेषण करते हैं ताकि मांग में आने वाली तेजी की भविष्यवाणी पुरानी प्रणालियों की तुलना में 3–5 दिन पहले की जा सके। एआई-स्केल पूर्वानुमान का उपयोग करने वाले खुदरा विक्रेताओं को 25% कम अतिरिक्त स्टॉक की स्थिति और 19% कम अंतिम समय में आपूर्तिकर्ता आदेश का अनुभव होता है ( Commport 2024 ), जो यह दर्शाता है कि वजन-आधारित अंतर्दृष्टि खरीद प्रक्रिया को कैसे सुगम बनाती है।
जब उच्च बदलाव वाली श्रेणियों जैसे इलेक्ट्रॉनिक्स या कॉस्मेटिक्स में एआई स्केल कम वजन के थ्रेशहोल्ड का पता लगाते हैं, तो वे गोदाम टीमों के लिए अनुकूलित रीस्टॉकिंग मार्ग स्वचालित रूप से उत्पन्न करते हैं। निश्चित अंतराल मॉडल की तुलना में इस वजन-संचालित दृष्टिकोण से अतिरिक्त बफर स्टॉक में 33% की कमी आती है।
एआई स्केल और इलेक्ट्रॉनिक पॉइंट ऑफ सेल (EPOS) प्रणालियों के बीच द्विदिश एकीकरण चेकआउट के दौरान स्वचालित इन्वेंटरी कटौती की अनुमति देता है और कर्मचारियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मोबाइल उपकरणों पर वास्तविक समय में स्टॉक स्तर को सिंक करता है। यह संरेखण डिजिटल रिकॉर्ड और भौतिक उपलब्धता के बीच असंगतियों को खत्म कर देता है, जिससे विज्ञापित लेकिन अनुपलब्ध उत्पादों को लेकर 83% ग्राहक शिकायतों का समाधान होता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक से लैस स्मार्ट तराजू विभिन्न उत्पाद विशेषताओं के आधार पर तुरंत मूल्य समायोजित कर सकते हैं। थोक वस्तुओं के साथ वजन, जल्दी खराब होने वाली चीजों के लिए उनकी ताजगी और बिक्री बिंदु प्रणालियों के माध्यम से ग्राहक वर्तमान में क्या खरीद रहे हैं, इन बातों के बारे में सोचें। उदाहरण के लिए डेली काउंटर पर क्या होता है, इस पर एक नज़र डालें। ये बुद्धिमान तराजू उन मांस पर लगभग 12 प्रतिशत तक कीमतें कम कर सकते हैं जो अपनी बिक्री की तारीख के करीब पहुंच रहे हों, लेकिन फिर व्यस्त समय के दौरान लोगों द्वारा पसंद की जाने वाली उन फैंसी कलात्मक पनीर पर लागत लगभग 8 प्रतिशत तक बढ़ा सकते हैं। पिछले साल खुदरा मूल्य निर्धारण रणनीतियों के क्षेत्र में प्रकाशित हालिया शोध के अनुसार, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इन सभी गणनाओं को मानव द्वारा मैन्युअल रूप से करने की तुलना में लगभग डेढ़ गुना तेज़ी से संभालते हैं। इस तरह की गति प्रतिस्पर्धी बाजारों में बहुत अंतर डालती है जहां हर सेकंड मायने रखता है।
जनरेटिव एआई बड़े डेटासेट का उपयोग स्मार्ट प्रचार रणनीतियों को तैयार करने के लिए करता है। उदाहरण के लिए, यह फलों और सब्जियों के भार पैटर्न के आधार पर पता लगा सकता है कि कुछ चीजें बहुत देर तक रह गई हैं और फिर स्वचालित रूप से फ्लैश सेल शुरू कर सकता है। जब सिस्टम को ऐसी चीजें मिलती हैं जो एक साथ अच्छी तरह से जुड़ती हैं, तो यह बंडल भी बनाता है, जैसे कि किसी के गुअकामोले खरीदने पर आलू के चिप्स पर 15% की छूट की पेशकश करना। और जब ग्राहक चेकआउट पर अपने लॉयल्टी कार्ड स्कैन करते हैं, तो विशेष स्तरीकृत मूल्य निर्धारण तुरंत लागू हो जाता है। पिछले साल किए गए एक परीक्षण रन के परिणामों के अनुसार, इन एआई द्वारा बनाए गए डील्स की पुनर्प्राप्ति दर मानव द्वारा मैन्युअल रूप से बनाई गई डील्स की तुलना में लगभग 19 प्रतिशत बेहतर थी। इस तकनीक की वास्तविक शक्ति विभिन्न प्लेटफॉर्म्स के बीच सब कुछ कितनी तेजी से काम करता है, इसमें है। परिवर्तन करने के महज 35 सेकंड के भीतर, सभी दुकानों को अद्यतन मूल्य दिखाई देते हैं। इसका अर्थ है कि बेकरी सुबह के मूल्यों को इसलिए समायोजित कर सकती है कि उन्होंने कितनी रोटी बनाई, साथ ही बारिश या बर्फबारी जैसी चीजों से प्रभावित स्थानीय ग्राहक यातायात पैटर्न को भी ध्यान में रखते हुए।
प्रमुख प्रभाव : कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संचालित गतिशील मूल्य निर्धारण का उपयोग करने वाली दुकानें लागू होने के छह महीनों के भीतर 5–10% सकल लाभ वृद्धि की सूचना देती हैं (खुदरा संचालन बेंचमार्क 2023)।
आज के एआई स्केल, वजन सेंसर को कंप्यूटर विज़न तकनीक के साथ जोड़कर वह बना रहे हैं जिसे कुछ लोग डबल लेयर सुरक्षा दृष्टिकोण कहते हैं। काउंटर के ऊपर लगे कैमरे वास्तव में इस बात पर नज़र रखते हैं कि उत्पादों का आकार कैसा है, वे किस तरह के पैकेजिंग में आते हैं, वे कन्वेयर बेल्ट पर ठीक कहाँ रखे गए हैं, और फिर वजन माप के आधार पर प्रणाली द्वारा अपेक्षित जानकारी के साथ इस सभी जानकारी की तुलना करते हैं। ये प्रणाली मुश्किल मामलों को भी पकड़ लेती हैं, जैसे जब कोई व्यक्ति मशीन को धोखा देने के लिए महंगे स्टेक ($12 प्रति पाउंड) को सस्ते चिकन ($4 प्रति पाउंड) के बारकोड के ठीक ऊपर रख देता है। पोनेमन इंस्टीट्यूट के 2023 के शोध के अनुसार, ऐसी त्रुटि के कारण स्टोर्स को प्रत्येक वर्ष लगभग 7.4 लाख डॉलर का नुकसान होता है, क्योंकि चेकआउट पर इसे कोई नहीं पकड़ पाता। इन नए एआई प्रणालियों को पुरानी प्रणालियों से अलग करने वाली बात यह है कि ये पिछले लेन-देनों से सीख सकती हैं और नुकसान होने से पहले ही लगभग तुरंत असामान्य गतिविधि का पता लगा सकती हैं।
जब ग्राहक स्व-चेकआउट पर महंगे सामान को सस्ते से बदल देते हैं, तो इसकी खुदरा विक्रेताओं को भारी कीमत चुकानी पड़ती है। स्वयं सेवा रजिस्टर से होने वाली सभी हानियों का लगभग 23 प्रतिशत इस प्रकार की प्रतिस्थापन धोखाधड़ी के कारण होता है। अच्छी खबर यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता युक्त तौलने की मशीनें उस उत्पाद श्रेणी के लिए जो वजन की अपेक्षा की जाती है, उसके अनुरूप वास्तविक वजन की जाँच करके ऐसी धोखाधड़ी को रोकने में मदद करती हैं। कल्पना कीजिए कि आधा पौंड प्याज स्कैन किया गया है लेकिन पांच पौंड के तरबूज के लिए शुल्क लग रहा है—इस स्थिति में प्रणाली तुरंत कुछ गड़बड़ का पता लगा लेगी। 2024 की नवीनतम रिटेल सुरक्षा रिपोर्ट में प्रकाशित निष्कर्षों के अनुसार, इन स्मार्ट तौलन प्रौद्योगिकियों को लागू करने वाली दुकानों में कर्मचारियों द्वारा अंतर को स्वचालित रूप से ओवरराइड करने की घटनाएं लगभग दो तिहाई तक कम हो गई हैं।
एक प्रमुख अमेरिकी किराना श्रृंखला ने हाल ही में एज कंप्यूटिंग तकनीक से संचालित स्मार्ट तराजू को लागू किया है, जो धीमी क्लाउड प्रसंस्करण प्रणाली पर निर्भरता के बजाय चेकआउट काउंटर पर ही दुकान से चोरी को रोकता है। छह महीने की परीक्षण अवधि के दौरान, इन प्रणालियों ने लगभग 1.2 मिलियन डॉलर की महँगी वस्तुओं के आदान-प्रदान को रोका, 18,000 से अधिक मामलों में ग्राहकों द्वारा अपने बैग्स में सामान छिपाने के प्रयास का पता लगाया, और लगभग 9 में से 10 बार गड़बड़ बारकोड की सही पहचान की। इस स्टोर की वार्षिक हानि लगभग 40% तक कम हो गई, जबकि चेकआउट लाइनें इतनी तेज़ी से चलती रहीं कि अधिकांश खरीदारों को एक मिनट से अधिक प्रतीक्षा नहीं करनी पड़ी। यह दिलचस्प है कि अब इस धोखाधड़ी का पता लगाने वाला डेटा स्टॉक प्रबंधन के निर्णयों को प्रभावित करना शुरू कर रहा है। जब कुछ उत्पाद संदिग्ध लेनदेन में बार-बार दिखाई देते हैं, तो प्रबंधकों को ऑर्डरिंग पैटर्न में बदलाव करने के लिए सूचनाएं मिलती हैं, जिससे सुरक्षा उपायों और दैनिक व्यापार संचालन के बीच एक प्रतिपुष्टि लूप बन जाता है।
एआई स्केल उन्नत वजन प्रणाली हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेंसर तकनीकों को एकीकृत करते हुए दुकान के संचालन में सुधार करती हैं, जो उत्पाद के वजन में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगाकर, इन्वेंट्री प्रबंधन को स्वचालित करके और खुदरा नुकसान को रोककर सहायता करती हैं।
एआई स्केल इन्वेंट्री स्तरों के बारे में सटीक वास्तविक-समय अंतर्दृष्टि प्रदान करके, पुनः स्टॉकिंग के समय को अनुकूलित करके, मांग के पूर्वानुमान में सुधार करके और अपशिष्ट एवं अतिरिक्त स्टॉक की स्थिति को कम करके आपूर्ति श्रृंखला संचालन में सुधार करते हैं।
हाँ, एआई स्केल कंप्यूटर विज़न और वजन-सेंसर तकनीक का उपयोग करके उत्पाद पहचान में असंगतियों की पहचान करके और चेकआउट लेन में प्रतिस्थापन धोखाधड़ी जैसी सामान्य चालों को रोककर धोखाधड़ी का पता लगाते हैं और उसे कम करते हैं।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्केल पुनरावृत्त कार्यों को सरल बनाकर श्रम लागत कम करते हैं और कर्मचारियों को उच्च-मूल्य भूमिकाओं में पुनः प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करते हैं, जिससे नौकरी प्रतिस्थापन की चिंताओं और मोड़ने की दरों में कमी आती है।
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