EN
Pametne vage sada kombiniraju napredne senzore s algoritmima strojnog učenja, pretvarajući osnovnu vagu u pametna operativna središta. One mogu prepoznati čak i najmanje promjene u težini proizvoda, s točnošću od oko 0,1%, istovremeno prateći kretanje zaliha. Prema saznanjima Deloitte-a iz prošle godine, trgovine namještajem prijavljuju otprilike 40% manje pogrešaka pri dopunama zaliha nakon uvođenja ovih sustava. Čime se razlikuju od običnih vaga? Ove AI-pokretane verzije kombiniraju više ulaznih signala senzora. One provjeravaju podatke o težini u skladu s onim što kamere vide na policama, gdje se nalaze RFID oznake i kakvi su prošli trendovi prodaje. Sva ta slojevita informacija omogućuje automatske ispravke. Na primjer, sustav može upozoriti osoblje kada se nešto stavi na krivo mjesto, prije nego što to uzrokuje probleme cijelom lancu opskrbe.
Gubitak od 12 unci na posudi za voće i povrće od 5 funti ne prolazi nezapaženo kada su uključene AI vage. Ovi pametni sustavi rade mnogo više od jednostavnog praćenja gubitka mase. Automatski ažuriraju brojke zaliha dok govorimo, počinju snižavati artikle koji uskoro mogu istrošiti, te odmah obavještavaju zaposlenike putem njihovih telefona. Trgovine koje implementiraju takvu reaktivnu tehnologiju obično smanje otpad zaliha za oko četvrtinu, a da pritom police dugo ne stoje prazne. Računanje je također brzo, jer ovi sustavi obrađuju otprilike 120 provjera težine naspram zaliha svake sekunde. To nadmašuje tradicionalne metode kod kojih je ručno otkrivanje nepodudarnosti trajalo od dvije do tri sata, što u praksi omogućuje stvarno ažuriranje zaliha u realnom vremenu.
AI sustavi pojednostavljuju radne procese u maloprodaji — od upravljanja zalihama do blagajne — tako da eliminiraju ručno unos podataka, smanjuju ljudske pogreške i pružaju korisne uvide preko mreže trgovina.
Pametne vage koje koriste umjetnu inteligenciju obavljaju različite ponavljajuće poslove poput vaganja proizvoda, slanja upozorenja kada treba dopuniti police i provjere isporuka u odnosu na narudžbe. Prema nedavnim podacima iz BP-3 (2023), trgovine koje koriste ove sustave smanjile su troškove isporuke za oko 30%, uglavnom zato što djelatnici više nisu trošili toliko vremena na dosadne ručne popise zaliha. Pravi čarolija se događa kada se ovai alati s umjetnom inteligencijom povežu s softverom za upravljanje skladištem. Uzmimo primjer iz istraživanja Hypestudio gdje je jedan veliki maloprodajni lanac uspio preusmjeriti otprilike 20% svojih djelatnika s prednjih linija na pozicije gdje izravno surađuju s kupcima, umjesto da samo premještaju kutije iza scene. I znate što? Njihovi svakodnevni poslovi nisu ni najmanje stradali tijekom ovog prijelaznog razdoblja.
Ugrađena umjetna inteligencija analizira podatke o težini u stvarnom vremenu kako bi prioritetno obavješćivala putem mobilnih upozorenja — primjerice, otkrivanjem pogrešno smještenih predmeta ili označavanjem datuma isteka roka trajanja za perishable proizvode. Ovaj „digitalni operativni pomoćnik“ smanjuje vrijeme rutinskih provjera za 45%, oslobađajući zaposlenike za aktivnosti veće vrijednosti poput personaliziranog angažmana prema kupcima.
Iako je 68% trgovinskih radnika na početku zabrinuto zbog zamjene poslova, trgovine koje implementiraju razmjernu primjenu umjetne inteligencije uz programe prekvalifikacije ostvaruju 22% niže stope rotacije kadrova u odnosu na prosjek u industriji. Uspješne implementacije kombiniraju automatizaciju s mogućnostima unutarnjeg napredovanja — edukacijom blagajnika kao stručnjaka za inventuru ili tehničkih nadzornika — kako bi izgradile otporniji i prilagodljiviji radni kadar.
AI ljestvice dolaze s više postavki senzora koji pružaju detaljne uvide o kretanju zaliha, prepoznajući čak i male promjene težine do otprilike 0,1% u različitim područjima skladištenja. Kombiniranjem informacija s ćelija za mjerenje opterećenja, RFID oznaka i malih senzora temperature povezanih s internetom, trgovine mogu stvarno pratiti kada proizvodi istječu te nadzirati koliko dugo artikli ostaju svježi upravo na policama. Cijeli sustav smanjuje potrebu za ručnim provjerama zaliha otprilike za tri četvrtine i povećava točnost praćenja zaliha na gotovo 99,5%, prema istraživanju objavljenom prošle godine od strane Springer.
Algoritmi strojnog učenja analiziraju stvarne fluktuacije težine na odjelima s voćem i povrćem, odjećom i rasprodajnim prikazima kako bi predvidjeli skokove potražnje 3–5 dana brže nego zastarjeli sustavi. Trgovci koji koriste prognoziranje na razini umjetne inteligencije imaju 25% manje situacija s prekomjernim zalihama i 19% manje hitnih narudžbi dobavljačima ( Commport 2024 ), što pokazuje kako uvide temeljeni na težini pojednostavljuju nabavu.
Kada AI vage otkriju niske pragove težine u kategorijama s visokim prometom poput elektronike ili kozmetike, automatski generiraju optimizirane rute dopreme za skladišne timove. Ovaj pristup temeljen na težini smanjuje višak rezervnih zaliha za 33% u usporedbi s modelima fiksnih intervala.
Dvosmjerna integracija pametnih vaga i elektroničkih prodajnih mjesta (EPOS) omogućuje automatsko odbijanje zaliha tijekom naplate te sinkronizaciju stvarnih razina zaliha s mobilnim uređajima koje koristi osoblje. Ova usklađenost uklanja nepodudarnosti između digitalnih zapisa i fizičke dostupnosti, rješavajući 83% reklamacija kupaca vezanih uz proizvode koji su oglašeni, ali nisu dostupni.
Pametne vagе opremljene tehnologijom umjetne inteligencije mogu trenutno prilagoditi cijene na temelju različitih karakteristika proizvoda. Razmislite o stvarima poput težine kod rasutih artikala, koliko je nešto sveže u slučaju brzo pokvarenih proizvoda i što kupci upravo kuju putem prodajnih sustava. Uzmimo primjer vagona za meso. Ove pametne vagе mogu smanjiti cijene za oko 12 posto za meso koje se približava roku prodaje, ali istovremeno povećati cijenu za otprilike 8 posto za one ukusne umjetničke sireve koje ljudi vole tijekom gužve. Prema nedavnom istraživanju objavljenom prošle godine u području strategija maloprodajnog određivanja cijena, algoritmi strojnog učenja obavljaju sve ove proračune otprilike pola puta brže u usporedbi s ručnim radom ljudi. Takva brzina čini veliku razliku na konkurentnim tržištima gdje svaka sekunda broji.
Generativna umjetna inteligencija koristi velike skupove podataka za izradu pametnih promocijskih strategija. Na primjer, može prepoznati kada određeno voće i povrće predugo stoji na zalihi temeljem njihovih uzoraka težine i automatski pokrenuti kratkotrajne popuste. Sustav također stvara pakete kad otkrije artikle koji se dobro kombiniraju, npr. ponude 15% popusta na čips ako netko kupi guacamole. A kada kupci skeniraju svoje kartice za lojalnost na blagajni, odmah stupaju na snagu posebni hijerarhijski cjenici. Prema rezultatima testnog pokretanja prošle godine, ove AI-om generirane ponude imale su otprilike 19 posto bolje stope iskorištavanja u odnosu na one koje su ljudi ručno osmislili. Ono što ovu tehnologiju čini zaista moćnom je brzina kojom sve funkcioniše međusobno povezano na različitim platformama. Unutar otprilike 35 sekundi nakon provedenih promjena, svi trgovci vide ažurirane cijene. To znači da pekarije mogu prilagoditi jutarnje cijene ne samo temelju količine napеченog kruha, već i uzimajući u obzir lokalne obrasce prometa kupaca koji su pod utjecajem stvari poput kiše ili snijega.
Ključni učinak : Trgovine koje koriste AI-vođeno dinamično određivanje cijena prijavljuju povećanje bruto dobiti od 5–10% unutar šest mjeseci nakon implementacije (usklađeno s pokazateljima u maloprodaji 2023).
Današnje ljestvice s umjetnom inteligencijom kombiniraju senzore za mjerenje težine s tehnologijom računalnog vida kako bi stvorile ono što neki nazivaju dvostruki sigurnosni pristup. Kamerama postavljenima iznad blagajni zapravo se promatraju stvari poput oblika proizvoda, vrste ambalaže u kojoj dolaze, točnog položaja na transportnoj traci, a zatim se svi ti podaci uspoređuju s onim što sustav očekuje na temelju mjerenja težine. Ovi sustavi prepoznaju i složene slučajeve, poput pokušaja prevaranta da skuplji odrezak ($12 po funti) stavi točno preko barkoda jeftinijeg piletine ($4 po funti). Prema istraživanju instituta Ponemon iz 2023. godine, ovakve pogreške svake godine poslovnicama staju oko 740 tisuća dolara, jednostavno zato što ih nitko ne primijeti na blagajni. Ono što razlikuje ove nove AI sustave od starijih je njihova sposobnost učenja iz prethodnih transakcija i prepoznavanja neobičnog ponašanja gotovo trenutno, prije nego što dođe do štete.
Kada kupci skuplje artikle zamijene jeftinijima na samoposluživanju, to prodavcima izaziva velike gubitke. Ova vrsta prijevare čini otprilike 23 posto svih gubitaka na uređajima za samoposluživanje. Dobra vijest je da vage s ugrađenom umjetnom inteligencijom pomažu u sprečavanju ovakvih prevara tako što provjeravaju odgovara li težina robe očekivanoj težini za tu kategoriju proizvoda. Zamislite da skenirate pola kilograma luka, ali da vas naplaćuju pet kilograma lubenice – sustav bi odmah uočio nepravilnost. Trgovine koje su uveli ovu pametnu tehnologiju važenja imaju za oko dvije trećine manje slučajeva kada djelatnici moraju ručno ispravljati neslaganja, prema nalazima iz najnovijeg Izvješća o sigurnosti u maloprodaji iz 2024. godine.
Jedan veći američki lanac trgovina s hranom nedavno je uveo pametne vagove koji koriste tehnologiju računarstva na rubu mreže kako bi u potpunosti zaustavili krađu na blagajnama, umjesto da se oslanjaju na sporu obradu podataka putem oblaka. Tijekom testiranja koje je trajalo više od pola godine, ti sustavi su spriječili krađu artikala u vrijednosti od oko 1,2 milijuna dolara, otkrili više od 18 tisuća slučajeva kada su kupci pokušali sakriti robu u svojim torbama i točno prepoznali neispravne barkodove u devet od deset slučajeva. Trgovina je smanjila godišnje gubitke za otprilike 40%, a istovremeno je omogućila brzo napredovanje redova na blagajnama tako da većina kupaca nije čekala dulje od jedne minute. Zanimljivo je da podaci o otkrivanju prijevare sada zapravo počinju utjecati na odluke o upravljanju zalihama. Kada se određeni proizvodi ponavljaju u sumnjivim transakcijama, upravitelji dobivaju upozorenja da prilagode obrasce narudžbi, stvarajući time povratnu petlju između sigurnosnih mjera i svakodnevnih poslovnih operacija.
AI vage su napredni sustavi za vaganje koji integriraju umjetnu inteligenciju i senzorske tehnologije kako bi poboljšali poslovanje trgovina otkrivanjem najmanjih promjena u težini proizvoda, automatizacijom upravljanja zalihama i sprječavanjem gubitaka u maloprodaji.
AI vage poboljšavaju operacije u lancu opskrbe pružanjem točnih stvarnih uvida u razinu zaliha, optimizacijom rasporeda dopune zaliha, poboljšavanjem predviđanja potražnje te smanjenjem otpada i prekomjernih zaliha.
Da, AI vage otkrivaju i smanjuju prijevare korištenjem računalnog vida i tehnologije senzora za težinu kako bi identificirale nepodudarnosti u prepoznavanju proizvoda i spriječile uobičajene trikove poput prijevare zamjenom artikala na blagajnama.
AI-ovi smanjuju troškove rada pojednostavljenjem ponavljajućih zadataka i omogućuju preobrazbu zaposlenih u uloge veće vrijednosti, time smanjujući zabrinutost zbog gubitka poslova te smanjujući stope rotacije kadrova.
Vruće vijesti2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Specijalizirani smo za napredna elektronička rješenja u maloprodaji kako bismo pojednostavili operacije i poboljšali iskustvo kupnje.
