EN
Az okos mérlegek ma már korszerű szenzorokat kombinálnak gépi tanulási algoritmusokkal, így az alapvető mérőeszközökből intelligens működési központok válnak. Képesek akár a termékek tömegének legkisebb változásait is észlelni, körülbelül 0,1%-os pontossággal, miközben nyomon követik az árukészlet mozgását. A Deloitte tavalyi eredményei szerint az élelmiszerboltok körülbelül 40%-kal kevesebb újrakészletelési hibát tapasztaltak az ilyen rendszerek bevezetése óta. Mi különbözteti meg őket a hagyományos mérlegektől? Ezek az AI-alapú verziók többféle szenzoradatot egyesítenek. A súlyméréseket összevetik a polcokon lévő termékeket rögzítő kamerák adataival, az RFID-címkék helyzetével és az elmúlt eladási trendekkel. Mindez a rétegzett információ lehetővé teszi az automatikus korrekciókat. Például a rendszer figyelmeztetheti a dolgozókat, ha valamit rossz helyre helyeznek, mielőtt az problémát okozna az egész ellátási láncban.
Egy 5 fontos zöldség-gyümölcs tál súlyának 12 uncia csökkenése nem marad észrevétlen, ha AI-mérlegek vannak jelen. Ezek a smart rendszerek sokkal többet tesznek annál, mint hogy egyszerűen nyomon kövessék a súlyveszteséget. Már most automatikusan frissítik a készletadatokat, elkezdik leértékelni a hamarosan romló árukat, és azonnal értesítik a dolgozókat közvetlenül telefonjaikon keresztül. Az ilyen reaktív technológiát alkalmazó üzletek általában körülbelül egy negyedével csökkentik a pazarlást, miközben a polcok hosszabb időre kiürülését is elkerülik. A számítások sebessége is lenyűgöző: ezek a rendszerek másodpercenként körülbelül 120 súlyellenőrzést végeznek a készlet alapján. Ez messze felülmúlja a hagyományos módszereket, ahol korábban kézi eltéréskereséssel két-három órába is telhetett, hogy felfedezzék a hiányokat, így a gyakorlatban most először valódi valós idejű utánpótlás vált lehetővé.
A mesterséges intelligencia méretezhető megoldásai egyszerűsítik a kiskereskedelmi munkafolyamatokat—a készletgazdálkodástól a pénztárig—azzal, hogy megszüntetik a kézi adatbevitelt, csökkentik az emberi hibák kockázatát, és hasznosítható elemzéseket biztosítanak az üzlethálózatok szerte.
Az AI-vezérelt okos mérlegek különféle ismétlődő feladatokat végeznek, például termékek mérése, értesítések küldése, amikor az állványokat újra kell tölteni, illetve szállítmányok ellenőrzése a megrendelésekkel összevetve. A BP-3 (2023) legfrissebb adatai szerint azok a boltok, amelyek ezeket a rendszereket használják, körülbelül 30%-kal csökkentették teljesítési költségeiket, főként azért, mert a dolgozók nem pazaroltak annyi időt többé ezekre az unalmas kézi készletellenőrzésekre. Az igazi varázslat akkor történik, amikor ezek az AI-eszközök kapcsolódni tudnak a raktárkezelő szoftverhez. Vegyük példaként a Hypestudio kutatását, ahol egy nagykereskedő körülbelül a frontvonalbeli dolgozói 20%-át olyan pozíciókba helyezte át, ahol közvetlenül az ügyfelekkel léphettek interakcióba, ahelyett hogy csak dobozokat mozgattak volna a háttérben. És mi a meglepő? Napi működésük egyáltalán nem szenvedett ezen átmeneti időszak alatt.
Az beépített mesterséges intelligencia valós idejű súlyadatokat elemzve elsőbbségi sorrendbe állítja a frontvonalbeli feladatokat mobil értesítések útján – például az elhelyezetlen tárgyak azonosításával vagy a romlandó áruk lejárati idejének figyelmeztetésével. Ez a „digitális működési asszisztens” 45%-kal csökkenti a rutinszerű ellenőrzések időigényét, így a dolgozók több időt tölthetnek magasabb értékű tevékenységekkel, mint a személyre szabott vásárlói kapcsolattartás.
Bár a kiskereskedelmi dolgozók kezdetben 68%-a aggódik a munkahelyek elvesztése miatt, azokban az üzletekben, ahol az MI-megoldásokat átképzési programokkal együtt vezetik be, 22%-kal alacsonyabb a fluktuáció az iparági átlaghoz képest. A sikeres bevezetések az automatizálást belső mobilitási lehetőségekkel ötvözik – például pénztárosokat készítenek fel készletgazdálkodási szakértőkké vagy technológiai felügyelőkké –, így erősebb és alkalmazkodóképesebb munkaerőt építve ki.
Az AI-mérlegek többféle érzékelővel vannak felszerelve, amelyek részletes betekintést nyújtanak a készletmozgásokba, és akár a különböző tárolóterületeken jelentkező minimális súlyváltozásokat is észlelik, körülbelül 0,1%-os pontossággal. Amikor a terhelésérzékelőkből származó adatokat RFID-címkékkel és az internethez csatlakozó apró hőmérséklet-érzékelőkkel kombinálják, az üzletek valós időben nyomon tudják követni a termékek lejáratát, és figyelemmel kísérhetik, hogy mennyi ideig maradnak frissek az áruk a polcokon. A teljes rendszer az utóbbi évben a Springer által közzétett kutatás szerint körülbelül háromnegyedével csökkenti a kézi készletellenőrzés szükségességét, és a készletnyilvántartás pontosságát közel 99,5%-ra emeli.
A gépi tanulási algoritmusok valós idejű súlyingadozásokat elemeznek az élelmiszerosztályokon, ruházati polcokon és ömlesztett kijelzőkön, hogy 3–5 nappal gyorsabban előre jelezzék a kereslet csúcsait, mint a régi rendszerek. A gépi intelligencián alapuló kereslet-előrejelzést használó kiskereskedők 25 százalékkal kevesebb túlkészletet és 19 százalékkal kevesebb utolsó pillanatban leadott beszállítói rendelést tapasztalnak ( Commport 2024 ), ami bemutatja, hogyan egyszerűsítik le a beszerzést a súlyalapú elemzések.
Amikor a gépiintelligencia-alapú mérlegek alacsony súlyhatárokat észlelnek nagy forgalmú kategóriákban, például elektronikában vagy kozmetikumban, automatikusan optimalizált útvonalterveket generálnak a raktárkészlet-feltöltő csapatok számára. Ez a súlyalapú megközelítés 33 százalékkal csökkenti a felesleges pufferkészletet a rögzített időközönkénti modellekhez képest.
A kétirányú integráció az AI mérlegek és az elektronikus pénztárgépek (EPOS) rendszerei között lehetővé teszi az automatikus készletcsökkentést a pénztárnál, valamint szinkronizálja a valós idejű készletszinteket a dolgozók által használt mobil eszközökkel. Ez a szinkronizáció megszünteti az eltéréseket a digitális nyilvántartások és a tényleges készletelérhetőség között, így megoldva az elérhetetlen termékekre vonatkozó reklámok miatt érkező ügyfélellenérések 83%-át.
Az AI technológiával felszerelt okos mérlegek képesek azonnal módosítani az árakat a termékek különböző jellemzői alapján. Gondoljon például a tömegre, amikor nagyobb mennyiségekről van szó, a frissességre az idővel romlandó áruk esetében, illetve arra, hogy a vevők éppen mit vásárolnak a pénztárgépek adatai alapján. Nézze meg például a hentespultokat. Ezek az intelligens mérlegek akár körülbelül 12 százalékkal is csökkenthetik a húsok árát, ha közeledik a felhasználhatósági dátum, ugyanakkor akár 8 százalékkal növelhetik az árat a divatos, kézműves sajtoknál, amelyeket a vevők nagy forgalom idején kedvelnek. A tavaly megjelent kutatás szerint a kiskereskedelmi árképzési stratégiák területén a gépi tanulás algoritmusaiban ezeket a számításokat körülbelül másfélszer gyorsabban végzik el, mint amikor emberek manuálisan számolják ki. Ez a sebességkülönbség nagy hatással van a versenyképes piacokon, ahol minden másodperc számít.
A generatív MI nagy adathalmazokat használ fel, hogy intelligens promóciós stratégiákat hozzon létre. Például képes felismerni, mikor maradnak bizonyos gyümölcsök és zöldségek túl sokáig az üzletben a súlyuk alapján, majd automatikusan indított villámpromóciókat indít. A rendszer csomagokat is létrehoz, amikor olyan termékeket észlel, amelyek jól illenek egymáshoz, például 15 százalékos kedvezményt kínál pogácsára, ha valaki guacamole-t vásárol. Amikor a vásárlók pénztárnál leolvassák hűségkártyájukat, azonnal érvénybe lépnek a speciális fokozatos árak. Egy tavalyi tesztfuttatás eredményei szerint ezek az MI által generált ajánlatok körülbelül 19 százalékkal jobb beváltási rátával rendelkeztek, mint az emberi kézzel készített akciók. A technológia igazi ereje abban rejlik, hogy milyen gyorsan működik együtt minden különböző platformon. Már körülbelül 35 másodperc elteltével minden üzlet frissített árakat lát. Ez azt jelenti, hogy a pékségek reggeli árait nemcsak a sült kenyér mennyisége alapján tudják módosítani, hanem figyelembe vehetik a helyi vásárlói forgalomra ható tényezőket is, mint például az eső vagy hóesés.
Fő hatás : Az AI-alapú dinamikus árképzést alkalmazó üzletek 5–10 százalékos nyereségnövekedést érnek el hat hónapon belül az implementáció után (kereskedelmi működési benchmark, 2023).
A mai AI mérlegek a súlyérzékelőket számítógépes látástechnológiával kombinálják, hogy olyan megközelítést hozzanak létre, amit egyesek kétrétegű biztonságnak neveznek. A pénztár felett elhelyezett kamerák valójában a termékek alakját, csomagolásuk típusát, pontos helyzetüket a futószalagon, majd összehasonlítják ezt az információt a rendszer által várt értékkel, amely a súlyméréseken alapul. Ezek a rendszerek a trükkösebb eseteket is észlelik, például amikor valaki megpróbálja becsapni a gépet úgy, hogy drága marhahúst (12 dollár fontonként) tesz olcsó csirkehús (4 dollár fontonként) vonalkódja fölé. A Ponemon Intézet 2023-as kutatása szerint ezfajta hiba miatt az üzletek évente kb. 740 ezer dollárt veszítenek, pusztán azért, mert senki nem észleli a pénztárnál. Ami ezeket az új AI-rendszereket megkülönbözteti a régiektől, az az, hogy képesek a korábbi tranzakciókból tanulni, és szinte azonnal felismerik a szokatlan tevékenységeket, mielőtt bármiféle kár keletkezne.
Amikor a vásárlók drágább árukat cserélnek olcsóbbakra a self-service pénztáraknál, az jelentős károkat okoz a kiskereskedőknek. Ez a fajta cserecsalás kb. 23 százalékát teszi ki az összes self-service pénztárakból származó veszteségnek. A jó hír az, hogy a mesterséges intelligenciával vezérelt mérlegek képesek megakadályozni ezt a csalást, mivel ellenőrzik, hogy a lemért termék megfelel-e annak, amit az adott termékcsoportnál várnánk. Képzeljük el, hogy egy fél font hagymát pásztáznak be, de egy ötfontos dinnyéért számolnak el – a rendszer azonnal észrevenné, hogy valami nincs rendben. Azokban az üzletekben, ahol már bevezették ezt az okos mérlegtechnológiát, a dolgozók által manuálisan korrigálandó eltérések száma mintegy kétharmaddal csökkent, ahogyan azt a 2024-es Retail Security Report legújabb eredményei is mutatják.
Egy nagy amerikai élelmiszerlánc nemrég bevezetett okos mérlegeket, amelyek peremszámítási technológián alapulnak, és a pénztárnál azonnal lebuktatják a lopást, ahelyett hogy lassú felhőalapú feldolgozásra támaszkodnának. A több mint fél évig tartó tesztelés során ezek a rendszerek körülbelül 1,2 millió dollár értékű drága cikkcserét akadályoztak meg, több mint 18 ezer olyan esetet fedeztek fel, amikor a vásárlók próbáltak árut elrejteni a táskáikban, és a sérült vonalkódokat kb. tízből kilencszer helyesen azonosították. Az üzlet éves vesztesége kb. 40%-kal csökkent, miközben a pénztársorok mozgása olyan gyors maradt, hogy a legtöbb vásárlónak nem kellett egy percnél tovább várnia. Érdekes, hogy ez az adathalmaz most már befolyásolja a készletgazdálkodási döntéseket is. Amikor bizonyos termékek ismételten feltűnnek gyanús tranzakciókban, a vezetők riasztást kapnak, és ennek alapján módosítják a rendelési mintákat, így biztonsági intézkedések és napi üzleti műveletek között egy visszacsatolási hurok jön létre.
Az AI mérlegek korszerű mérőrendszerek, amelyek mesterséges intelligenciát és érzékelőtechnológiákat integrálnak a bolti műveletek hatékonyságának növelése érdekében, hogy észleljék a termékek tömegében bekövetkező minimális változásokat, automatizálják a készletgazdálkodást, és megelőzzék a kiskereskedelmi veszteségeket.
Az AI mérlegek javítják az ellátási lánc működését, mivel pontos, valós idejű információkat biztosítanak a készletszintekről, optimalizálják az újrakészletelési ütemterveket, javítják az igényelőrejelzést, és csökkentik a pazarlást és a túlkészletezést.
Igen, az AI mérlegek felismerik és csökkentik a csalásokat, mivel számítógépes látástechnológiát és súlyérzékelő rendszereket használnak a termékfelismerési eltérések azonosítására, és megakadályozzák a gyakori trükköket, például a cserés csalásokat a pénztárnál.
A mesterséges intelligencia csökkenti a munkaerőköltségeket a ismétlődő feladatok leegyszerűsítésével, és lehetővé teszi a dolgozók átképzését magasabb értékű pozíciókba, így csökkentve a munkahelyek elvesztésével kapcsolatos aggályokat, miközben csökken a fluktuáció mértéke.
Forró hírek
Speciális elektronikai kiskereskedelmi megoldásaink az üzemeltetés optimalizálására és az intelligens vásárlási élmény kialakítására szolgálnak.
