EN
מאזנים חכמים משלבים כיום חיישנים בעלי דיוק גבוה עם טכנולוגיית למידת מכונה כדי לעבד מידע על משקל באופן מיידי, הרבה מעבר למה שמאזניים רגילים יכולים לעשות. מאזניים דיגיטליים רגילים רק מציגים מספרים על המסך, אך מערכות מתקדמות אלו למעשה עוקבות אחר רמות המלאי, זיהו דפוסים חריגים ואפילו חוזות מתי יש צורך למלא מחדש מוצרים. הגרסאות המתקדמות יותר מזהות בעיות כמו פריטים שלא במקומן או ירידות פתאומיות במשקל בדיוק של כ-92 אחוז, לפי דוח של Retail Tech Review משנה שעברה. זה אומר שבחנויות ניתן לתקן בעיות במהירות לפני שמשהו ילך לאיבוד או יתפזר.
חיבור של מאזני בינה מלאכותית למערכות נקודות מכירה ותוכנות ניהול מלאי יוצר מערכות סגורות קטנות ונחמדות שמעדכנות את רמות המלאי אוטומטית בכל פעם שמתרחשת עסקה. מה שזה אומר לחנויות הוא פחות טעויות כשאנשים סופרים פריטים ידנית, דבר שמפחית את שיעורי השגיאה בכ-45 אחוז לפי דוחות תעשייה. גם העובדים מבזבזים פחות זמן על ניירת, שכן הדוחות נוצרים אוטומטית. בהשקפה קדימה, השוק לאוטומציה קמעונאית מבוססת בינה מלאכותית נראה די חם כרגע. לפי Grand View Research, הוא צפוי לגדול בכ-24 אחוז בשנה עד 2030, כאשר חברות מפתחות דרכים טובות יותר לעשות שימוש מועיל בכל נתוני המאזניים האלה. חנויות שהטמיעו את המאזניים החכמים הללו עדים להאצה של כ-18 אחוז במור התפזרות המלאי שלהן. ההבדל בולט במיוחד בפריטים כמו ירקות ופירות טריים או מוצרי חלב, שבהם ידיעת היות הפריטים המדויקת על המדף בכל רגע נתון מונעת מצבים מביכים שבהם לקוחות מבקשים משהו שנמכר לפני דקות.
כאשר אנו מסתכלים על נתוני מכירות קודמים יחד עם דפוסי עונה ואיך השווקים משתנים, בינה מלאכותית יכולה לחזות ביקוש בדיוק של כ-92.5%, מה שנחשב טוב בהרבה מהשיטות המסורתיות לחיזוי. חנויות שמממשות מערכות חכמות כאלו רואות בדרך כלל ירידה של כ-35% במלאי העודף, בעוד שמצבי מחסור בסוגים פופולריים מתרחשים ב-30% פחות לפי Startus Insights. חיישנים מיוחדים עוקבים אחר שינויים במשקל של מוצרים שנמכרים במהירות, וכשהם מבחינים ברמת מלאי נמוכה, הם שולחים התראות אוטומטיות להזמנת ספקים מחדש. צורת המעקב המדויקת הזו מונעת מהחנויות לקנות יותר מדי ממוצרים שפגים במהירות, כמו פירות וירקות. התוצאה? פחות מזון מבוזבז בכלל. מדובר על חיסכון של כ-161 מיליארד דולר בשנתיים במזון, שאלמלא זה היה נפסל בגלל שהחנויות קנו יותר מדי, כפי שסומן על ידי הפורום הכלכלי העולמי בשנת 2023.
תאים ממוקדים המובנים ישירות לתוך מגירות אחסון שולחים מידע למערכות ענן כל כ-15 שניות, מה שמונע את רישומי המלאי מעודכנים בקביעות. שרשרת סופרמרקט גדולה אחת חוותה ירידה של כמעט מחצית בשגיאות ההשלמה לאחר יישום ההתראות המבוססות על משקל. סריקת ברקוד מסורתית פשוט לא עומדת במה שמאזני AI יכולים לעשות כיום. ההתקנים החכמים הללו מחשבים למעשה את מספר המוצרים המדויק ממשקלם ומדגישים כאשר קיים חוסר התאמה בין מה שנמצא פיזית על המרצפות לבין מה שמופיע ברשומות הדיגיטליות. מומחי תעשייה צפו בכ-30 אחוז פחות מקרים שבהם המוצרים אזלו לגמרי בחנויות שמציינות מלאי בזמן אמת, בהתאם למחקר שוק עדכני מאת Exotec לשנת 2025.
קמעונאי אזורי הותקן מאזני AI בחלקי החלב והבשר ב-120 חנויות, והשיג שיפורים משמעותיים:
| מטרי | לפני מאזני AI | אחרי 6 חודשים | השפרה |
|---|---|---|---|
| שיעור ניוון | 8.2% | 5.1% | הפחתה של 37% |
| עלות פסולת | 28,500$ לחודש | 17,900$/חודש | חיסכון שנתי של 127k$ |
| דיוק בהזמנות | 78% | 94% | עלייה של 20% |
על ידי מתיחת מתאם בין נתוני משקל לתאריכי התפוגה ולמהירות המכירות, המערכת אופטימיזה את סיבוב המלאי ולוחות המשלוחים. זה מודל תחזית דרישה ממונע ב-AI הפחית את בזבוז המוצרים הקלי להתקלפות ב-740k$ מדי שנה, תוך שמירה על שיעור מלאי של 99% לפריטים הנמכרים ביותר.
מיטות חכמות המופעלות באמצעות בינה מלאכותית משנות את הדרך בה אנו חושבים על אזורי אחסון. כאשר ממקמים אותן בתוך סלי האחסון החכמים האלה, ועל מדפי החנויות, ההתקנים הללו עוקבים אחר הכמות המדויקת של המוצר שנמצא שם, הן מבחינת המשקל והן מבחינת הנפח. המערכת שולחת התראות לעובדים בכל פעם שהמלאי מתחיל לרדת, כדי שאיש לא יפספס הזדמנות למלא מחדש. בחינה של מחקר חדש מ-2023 העוסק בחיישני IoT מגלה דבר מעניין שקרה כשחנויות שילבו את קריאות המאזניים החכמים עם טכנולוגיות הסלים החכמים. באזורים של מזון קצר תוקף נרשמה ירידה של כ-40 אחוז במקרים בהם הונחו מדי פריטים, מה שפירושו פחות מזון מבוזבז וتكلفة נמוכה בהרבה של קניות דחופות למלא מחדש את המרצפות.
משולב עם מסדי נתונים של תאריכי תפוגה, מזוהים ע"י בינה מלאכותית פריטים שקרבים לפגיעתם ומייד ננקטות פעולות. מסעדות שהשתמשו בגישה כפולה זו דיווחו על 33% פחות פסולת מזון בשנת 2024, כאשר התאמו את המנות כדי לכלול רכיבים שקרבים לתפוגתם. הטכנולוגיה גם מבטיחה עקביות בגדלי מנת במזונות מוכנים – יתרון חיוני עבור שרשרות הנעזרות בעלויות גוברות של רכיבים.
מיטות בינה מלאכותית בודקות את מספרי המכירות הקודמים יחד עם מה שנמצא כרגע על המרצפות כדי לקבוע היכן עלול להתרחש בזבוז. רשת קמעונאות גדולה הצליחה לצמצם את בזבוז הפירות והירקות בכל שבוע בכ-28 אחוז. כלומר, הם הצליחו לשלוח כ-19 טון של מזון נוסף מדי שנה למקררי דילים במקום לזרוק אותו. חלק מהמערכות החכמות ממשיכות צעד נוסף. הן בודקות את תחזית מזג האוויר ואת האירועים המקומיים לפני שהן מבצעות את חיזויי הבזבוז. הגישה הזו עובדת כל כך טוב עד שדוח כלכלה מעגלית 2024 מדבר רבות על כלי חיזוי בזבוז מסוג זה, אם כי לא כולכם מסכימים שהם אידיאליים לכל מצב.
מיטות AI מספקות תשואות כלכליות ניתנות למדידה על ידי ייעוד אי-יעילות תפעוליות חבויות. קמעונאים מדווחים צמצום של 28% בבזבוז עקב מלאי מופרז ו 19% פחות מקרים של מחסור במלאי בתוך שישה חודשים (דוח אוטומציה קמעונאית 2024), מה שמראה את התפקיד שלהם בשני תחומים: בקרת עלותות ואבטחת הכנסות.
למידה מכונה מנתחת דפוסי משקל לאורך מחזורי מלאי, ומגלה בעיות שאינן נראות בדיקות ידניות:
קמעונאים המשתמשים במעקב ממונע ב-AI מגיעים ל רווחים גבוהים ב-18% בהשוואה לעמיתיהם התורכים בתהליכים ידניים (מחקר טכנולוגיית מכולת 2023).
| גורם העלות | גישה מסורתית | פתרון משקלים חכמים מבוסס בינה מלאכותית |
|---|---|---|
| דיוק במלאי | 82% | 99% |
| שעות עבודה שבועיות | 40 | 12 |
| איבוד חודשי всריגה | $7,200 | $2,150 |
שרשרת מכולת של 15 חנויות הפחיתה את בזבוז המוצרים התפירים ב- 28% תוך שישה חודשים באמצעות מעקב חכם אחר רמת המילוי, והשיגה חסכון שנתי של 4.8 מיליון דולר מבלי לצמצם בכוח העבודה.
לרוב המימושים מתייצבת התשואה תוך 9 חודשים , מונע על ידי:
חלוצות משקיעות מחדש את החסכונות בשיפור חוויית הלקוח, ויוצרות צמיחה מצטברת של גידול שנתי של 14% בהכנסות אפקט, לפי אנליסטים של שרשרת האספקה.
מאזני בינה מלאכותית משפרים לוגיסטיקה הפוכה על ידי שילוב ניתוח משקל עם זיהוי חזותי לצורך הערכת פריטים שהוחזרו. מצלמות באיכות גבוהה ובינה מלאכותית מאשרות את מצב המוצר, אותנטיותו והאם ניתן להחזירו למלאי. ספק מוביל אחד צמצם את זמן עיבוד ההחזרות ב-40% לאחר שדרב את מאזני הבינה המלאכותית שמסמנים אוטומטית מוצרים פגומים.
על ידי ניתוח היסטוריית החזרות ומצב מלאי בזמן אמת, מאזני בינה מלאכותית מזהים את הסיבות הנפוצות להחזרות. קמעונאים המשתמשים במודלים חיזוייים הצליחו לצמצם את מספר ההחזרות המיותרות ב-19% על ידי טיפול בחסרונות בעריכה ובפגיעות במהלך השינוע. המערכת מוסיפה מחדש 23% מההחזרות הנכנסות ישירות למרכזי משלוח מקומיים, ובכך מפחיתה שפיכות תחבורה.
השפעות עיקריות:
שילוב של שיקול בינה מלאכותית בהחזירה פותח לולאות של לוגיסטיקה הפוכה, ותומך גם באספקה וביעדי קיימות.
מהן משקלים חכמים (AI)? משקלים חכמים הם מערכות שיקול מתקדמות המשלבות חיישנים בעלי דיוק גבוה עם טכנולוגיית למידת מכונה כדי לנטר רמות מלאי, לזהות דפוסים, לחזות צורכי מילוי מחדש ולשפר את דיוק המלאי בסביבות קמעונאיות.
איך משקלים חכמים משפרים את פעולות הקמעונאות? משקלים חכמים משפרים את פעולות הקמעונאות על ידי איפשור מעקב בזמן אמת אחר המלאי, והפחתת יתרת מלאי וחוסר מלאי, אופטימיזציה של ניהול פסולת ושיפור יעילות כללית של שרשרת האספקה.
אילו תועלות מספקים משקלים חכמים לקמעונאים קטנים ובינוניים? לקמעונאים קטנים ובינוניים, משקלים חכמים מציעים תועלות כספיות משמעותיות על ידי שיפור דיוק המלאי, הפחתת שעות עבודה, מינימום של איבודים עקב התדרדרות ומימוש חיסכון כספי משמעותי.
מהו התשואה על ההשקעה (ROI) להצבת משקלים חכמים? ההחזר על ההשקעה בהטלת בינה מלאכותית מושג בדרך כלל תוך 9 חודשים, והטבות כוללות הפחתת כוח עבודה, ירידה בתעריפי סילוק, שיפור דיוק בקניות וגדילה בכללה של הכנסות.
חדשות חמות2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
אנו מתמחים בפתרונות מתקדמים למסחר אלקטרוני כדי לאפשר תפעול חלק ולחכם את חוויית הקנייה.
