EN
Სმარტ სასწორები აერთიანებს მაღალი სიზუსტის სენსორებს და მანქანური სწავლის ტექნოლოგიებს, რათა წონის ინფორმაცია დამუშავდეს მყისად, ბევრად მეტი, ვიდრე ჩვეულებრივი სასწორები შეძლებენ. ჩვეულებრივი ციფრული სასწორები მხოლოდ რიცხვებს აჩვენებს ეკრანზე, მაგრამ ეს გაუმჯობესებული სისტემები ფაქტობრივად აკონტროლებს ნაგულისხმევ მარაგს, ამჩნევს უცნაურ ნიმუშებს და ასევე პროგნოზის შედგენას შეძლებს იმის შესახებ, თუ როდი მოხდება პროდუქების დასამატებლად საჭიროება. უმჯობესი ვერსიები პრობლემებს, როგორიცაა ნივთების ადგილიდან გადაადგილება ან წონის მკვეთრი დაცემა, დაახლოებით 92%-იანი სიზუსტით ადასტურებს, რაც გამომდინარეობს Retail Tech Review-ის წინა წლის მონაცემებიდან. ეს ნიშნავს, რომ მაღაზიებს შეუძლიათ სწრაფად გადაჭრან პრობლემები, სანამ რამე დაკარგულად ან დანაგვის გარეშე არ დარჩება.
Ხელოვნური ინტელექტის მაშტაბების დაკავშირება გაყიდვების ადგილის სისტემებთან და საწყობის მართვის პროგრამულ უზრუნველყოფასთან ქმნის პატარა, ჩაკეტილ ციკლურ სისტემებს, რომლებიც ავტომატურად ანახლებენ საწყობის ნაშთებს ყოველ ტრანზაქციის დროს. მაღაზიებისთვის ეს იმას ნიშნავს, რომ შეცდომები ნაკლებდება იმ შემთხვევებში, როდესაც ადამიანები ხელით ათვლიან ნივთებს — ინდუსტრიის ანგარიშების მიხედვით, ეს შეცდომები დაახლოებით 45%-ით მცირდება. თანამშრომლები ასევე ნაკლებ დროს ხარჯავენ სამუშაო დოკუმენტაციაზე, რადგან ანგარიშები ავტომატურად იქმნება. მომავალში ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი სავაჭრო ავტომატიზაციის ბაზარი ამჟამად საკმაოდ ცხელად მოიგონება. Grand View Research-ის აზრით, 2030 წლის მდებარეობით ის დაახლოებით 24%-ით წლიურად გაიზრდება, რადგან კომპანიები უკეთეს გზებს იმუშავებენ მაშტაბის მონაცემების გადამუშავების და მათი სარგებლობის მიზნით. მაღაზიებს, რომლებმაც გამოიყენეს ეს ინტელექტუალური მაშტაბები, საშუალოდ 18%-ით უფრო სწრაფად გაუყიდავთ ინვენტარი. სხვაობა განსაკუთრებით შესამჩნევია ისეთ ნივთებთან დაკავშირებით, როგორიცაა ახალი ბოსტნეული ან რძის პროდუქტები, სადაც სათავსოში არსებულის ზუსტად ცოდნა არიდებს იმ შერმძიმე სიტუაციებს, როდესაც მომხმარებლები ითხოვენ რაღაცას, რაც წინა რამდენიმე წუთში უკვე გაიყიდა.
Როდესაც ვხედავთ წარსული გაყიდვების მონაცემებს, სეზონურ ნიმუშებს და იმას, თუ როგორ იცვლება ბაზრები, ხელოვნური ინტელექტი შეძლებს მოთხოვნის პროგნოზირებას დაახლოებით 92,5% სიზუსტით, რაც მკვეთრად აღემატება ტრადიციულ პროგნოზირების მეთოდებს. მაღაზიები, რომლებმაც გამოიყენეს ასეთი ინტელექტუალური სისტემები, ჩვეულებრივ იკლებს ზედმეტი საწყობი დაახლოებით 35%-ით, ხოლო პოპულარული ნივთების არარსებობა ხდება 30%-ით ნაკლებად ხშირად Startus Insights-ის მიხედვით. სპეციალური სენსორები აკონტროლებენ წონის ცვლილებებს იმ პროდუქტებში, რომლებიც სწრაფად იყიდება, და როდესაც აღირიცხება მარაგის შემცირება, ისინი ავტომატურად აგზავნიან შეტყობინებებს მომწოდებლისკენ მიწოდების შესაკვეთად. ასეთი ზუსტი მონიტორინგი ხელს უშლის მაღაზიებს იმის შეძენაში, რაც მარტივად იშლება, მაგალითად, ხილი და ბოსტნეული. შედეგად? მნიშვნელოვნად ნაკლები დაკარგული საკვები. ვსაუბრობთ დაახლოებით 161 მილიარდ დოლარის ღირებულების საკვების შენახვაზე ყოველ წელიწად, რაც წინააღმდეგ შემთხვევაში დაიკარგებოდა იმიტომ, რომ მაღაზიებმა ზედმეტად შეიძინეს იგი, როგორც აღნიშნულია მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმის 2023 წლის მონაცემებში.
Შესანახ კონტეინერებში ჩაშენებული დატვირთვის სენსორები ინფორმაციას ღრუბლოვან სისტემებზე გადასცემენ დაახლოებით ყოველ 15 წამში, რაც საწყობის აღრიცხვას მუდმივად განაახლებს. ერთ-ერთმა დიდმა სუპერმარკეტის ჯაჭვმა შეამჩნია დაახლოებით ნახევრით ნაკლები დაშვებული შეცდომა დამატებით მარაგის შევსების დროს, ამ წონაზე დაფუძნებული შეტყობინებების გამოყენების შემდეგ. ტრადიციული შტრიხ-კოდების სკანირება არ შედარდება იმასთან, რასაც ხელოვნური ინტელექტით მოწყობილი სასწორები ამ დღეებში აკეთებენ. ეს ინტელექტუალური მოწყობილობები ფაქტობრივად ზუსტად გამოითვლიან პროდუქის რაოდენობას წონის მიხედვით და გამოიკვლევენ განსხვავებას იმ შემთხვევაში, თუ რა არის ფიზიკურად თავსებული თაღებზე და რა ასახულია ციფრულ ჩანაწერებში. მრეწველობის ექსპერტებმა შეამჩნიეს დაახლოებით 30%-ით ნაკლები შემთხვევა, როდესაც პროდუქები სრულიად ამოიწურება იმ მაღაზიებში, რომლებიც ახდენენ მარაგის რეალურ დროში თვალყურს Exotec-ის 2025 წლის ბაზრის კვლევის მიხედვით.
Რეგიონალურმა სავაჭრო კომპანიამ გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის სასწორები 120 მაღაზიის რძის და ხორცის დეპარტამენტებში და მნიშვნელოვანი გაუმჯობესება მიაღწია:
| Მეტრი | Ხელოვნური ინტელექტის სასწორებამდე | 6 თვის შემდეგ | Გაუმჯობესება |
|---|---|---|---|
| Ვადის გასვლის მაჩვენებელი | 8.2% | 5.1% | 37% შემცირება |
| Ნაგავში გადასვლის ხარჯები | 28,500 დოლარი/თვეში | $17,900/თვე | $127 ათასი წლიური დანაზოგი |
| Შეკვეთის სიზუსტე | 78% | 94% | 20%-იანი ზრდა |
Წონის მონაცემების აღება და შესაბამისობის დადგენა ვადის გასვლის თარიღებთან და გაყიდვების სიჩქარესთან, სისტემამ გააუმჯობესა საწყობის ბრუნვა და მიწოდების განრიგი. ეს Ხელოვნური ინტელექტით მოძრავი მოთხოვნის პროგნოზირების მოდელი შეამცირა საქონლის დანაგვი $740 ათასი დოლარით წელიწადში, ხოლო ყველაზე მოთხოვნადი საქონლის არსებობა საწყობში შეადგენს 99%-ს.
Ხელოვნური ინტელექტით მუშა სმარტ სასწორები მნიშვნელოვნად ცვლის ჩვენს მიდგომას შენახვის სივრცეების მიმართ. როდესაც ამ მოწყობილობებს ადგენენ ჭკვიან კონტეინერებში ან მაღაზიის თაღებზე, ისინი ზუსტად აკონტროლებენ პროდუქის რაოდენობას როგორც წონით, ასევე მოცულობით. სისტემა გააქტიურებს შეტყობინებას თანამშრომლებისთვის, როდესაც ნაგულისხმევად იწყება ნაკლებობა, რათა არ გამოტოვდეს დრო საწყობის შევსებისთვის. 2023 წლის ახალი კვლევების მიხედვით, IoT სენსორების გამოყენება მაღაზიებში აჩვენა, რომ როდესაც აერთიანებდნენ AI სასწორების მონაცემებს ჭკვიანი კონტეინერების ტექნოლოგიებთან, საკვების გასავალი პროდუქტების დაყოვნების შემთხვევები შემცირდა დაახლოებით 40%-ით, რაც ნიშნავს ნაკლებ დაკარგულ საკვებს და მნიშვნელოვნად დაბალ ხარჯებს საწყობის დროულად შევსებისთვის.
Ვადაგასული მონაცემების ბაზებთან ინტეგრირებული, ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბები იდენტიფიცირებს ნივთებს, რომლებიც დაზიანებას უახლოვდებიან და დროულად მოქმედებს. რესტორნები, რომლებიც იყენებენ ამ ორმაგად თვალყურის მიქცევას, აცხადებენ, რომ 2024 წელს 33%-ით ნაკლები საკვები ნარჩენებია, როდესაც მენიუები მალე გასვლის ინგრედიენტების გამოყენებით არის მორგებული. ტექნოლოგია ასევე უზრუნველყოფს მომზადებულ საკვებში პორციების თანმიმდევრულობას. ეს არის უმნიშვნელოვანესი უპირატესობა ჯაჭვებისთვის, რომლებიც ინგრედიენტების მზარდი ხარჯების მართვას ახერხებენ.
Ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბები ანალიზებს წარსული გაყიდვების მონაცემებს და იმას, თუ რა არის მიმდინარედ თავის ადგილზე თავისუფალ სივრცეში, რათა განსაზღვროს, სად შეიძლება მოხდეს ნაგავის წარმოქმნა. ერთ-ერთმა დიდმა საკვების მაღაზიამ ნამდვილად შეამცირა ხილისა და ბოსტნეულის ნაგვის რაოდენობა თითო კვირაში დაახლოებით 28 პროცენტით. ეს იმას ნიშნავს, რომ ისინი წელიწადში დაახლოებით 19 ტონა დამატებით საკვებს ატარებდნენ ფასდაკლებულ ყუთებში, ნაგვში ჩაგდების ნაცვლად. ზოგიერთი საკმაოდ გონიერი სისტემა კიდევ ერთი ნაბიჯით წავა. ისინი ამოწმებენ ამინდის პროგნოზს და ადგილობრივ მოვლენებს, სანამ ნაგვის პროგნოზირებას მოუწევდნენ. ეს მიდგომა იმდენად კარგად მუშაობს, რომ 2024 წლის წრიული ეკონომიკის დახმარებით საკმაოდ ხშირად ხსნიან ასეთი სახის ნაგვის პროგნოზირების ინსტრუმენტების შესახებ, თუმცა ყველა არ ეთანხმება, რომ ისინი ყველა შემთხვევისთვის იდეალურია.
Ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბები იძლევა გაზომვად ფინანსურ შედეგებს, რადგან მიმართავს დამალულ ექსპლუატაციურ არაეფექტურობებს. სავაჭრო კომპანიები აღნიშნავენ 28%-იან შემცირებას ზედმეტი საცავის ნაგვში and 19%-ით ნაკლები დეფიციტი ექვსი თვის განმავლობაში (2024 წლის საცალო ავტომატიზაციის დახმარება), რაც ხაზს უსვამს მათ როლს როგორც ხარჯების კონტროლში, ასევე შემოსავლის დაცვაში.
Მანქანური სწავლა ანალიზებს წონის მონაცემებს საწყობის ციკლების განმავლობაში და გამოავლინებს პრობლემებს, რომლებიც ხელით აუდიტით ხილული არ არის:
Საცალო მაღაზიები, რომლებიც იყენებენ ხელოვნური ინტელექტით მოძრავ თვითმმართველობას, აღწევენ 18%-ით მაღალ მოგების მაჩვენებლებს იმ კონკურენტებთან შედარებით, რომლებიც იყენებენ ხელით შესრულებულ პროცესებს (2023 წლის საყოფაცხოვრებო ტექნოლოგიების კვლევა).
| Ხარჯის ფაქტორი | Ტრადიციული მიდგომა | AI-ის სქალების ამოხსნა |
|---|---|---|
| Საწყობის სიზუსტე | 82% | 99% |
| Კვირიული საშრომო საათები | 40 | 12 |
| Ყოველთვიური დაკარგულობის ზარალი | $7,200 | $2,150 |
15 მაღაზიის მქონე საყოფაცხოვრო ჯაჭვმა შეამცირა პერიშებლადი ნარჩენები 28% ექვს თვეში aI-ით დახმარებული სავსეობის დონის მონიტორინგის საშუალებით, რის შედეგადაც მიიღეს $4.8 მილიონი წლიური ეკონომია უშუალოდ თანამშრომლების შემცირების გარეშე.
Დამონტაჟებული ამოხსნების უმეტესობა აღწევს ROI-ს 9 თვე , მოძრავი:
Დროულმა მომხმარებლებმა დანაზოგი გამოიყენეს კლიენტური გამოცდილების გაუმჯობესებისთვის, რამაც შედგენილი წლიური 14%-იანი შემოსავლის ზრდის ეფექტი გამოიწვია, მიწოდების ჯაჭვის ანალიტიკოსების თქმით.
Ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბები უკურიგი ლოგისტიკას აძლევს წონის ანალიზს ვიზუალური აღქმის შერწყმით, რათა შეაფასოს დაბრუნებული ნივთები. მაღალი გარჩევადობის კამერები და მანქანური სწავლა ადასტურებს პროდუქის მდგომარეობას, ავთენტურობას და დაბრუნების შესაძლებლობას. წამყვანმა მომწოდებელმა დაბრუნების დამუშავების დრო 40%-ით შეამცირა ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბების გამოყენების შემდეგ, რომლებიც ავტომატურად აღნიშნავს დაზიანებულ საქონელს.
Დაბრუნების ისტორიის და რეალურ-დროში არსებული ინვენტარიზაციის ანალიზით, ხელოვნური ინტელექტის მასშტაბები განსაზღვრავს დაბრუნების ყველაზე გავრცელებულ მიზეზებს. პროგნოზირებადი მოდელების გამოყენებით მაღაზიებმა არასაჭირო დაბრუნებები 19%-ით შეამცირეს, რადგან მოაგვარეს შეფუთვის ნაკლოვანებები და ტრანსპორტირების სისუსტეები. სისტემა შემომავალი დაბრუნებების 23%-ს პირდაპირ ამიზნებს ადგილობრივ შევსების ცენტრებში, რაც ამცირებს ტრანსპორტირების ნაგავს.
Მთავარი გავლენა:
Ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შებრუნებულ ლოჯისტიკაში ხსნის მიწოდების ჯაჭვის ციკლებს და ხელს უწყობს როგორც მოგების, ასევე მდგრადობის მიზნების მიღწევას.
Რა არის AI სასწორები? AI სასწორები წარმოადგენენ დახვეწილ სასწორების სისტემებს, რომლებიც მაღალი სიზუსტის სენსორებს აერთიანებენ მანქანური სწავლის ტექნოლოგიასთან, რათა კონტროლი მოახდინონ საწყობის ნაშთებზე, განსაზღვრონ კანონზომიერებები, პროგნოზი მოახდინონ დამატებითი მარაგის საჭიროების შესახებ და ამაღლონ ინვენტარიზაციის სიზუსტე სავაჭრო გარემოში.
Როგორ აუმჯობესებს AI სასწორები სავაჭრო ოპერაციებს? AI სასწორები აუმჯობესებს სავაჭრო ოპერაციებს ინვენტარიზაციის რეალურ დროში თვალის მიდევნების შესაძლებლობით, ზედმეტი მარაგისა და დეფიციტის შემცირებით, ნაგავის მართვის ოპტიმიზაციით და მიწოდების ჯაჭვის ეფექტიანობის გაუმჯობესებით.
Რა სარგებელს უტანს AI სასწორები პატარა და საშუალო ზომის სავაჭრო კომპანიებს? Პატარა და საშუალო ზომის სავაჭრო კომპანიებისთვის AI სასწორები მნიშვნელოვან ეკონომიურ სარგებელს უტანს, რადგან ზრდის ინვენტარიზაციის სიზუსტეს, ამცირებს სამუშაო საათებს, შეზღუდავს შეფუთვის დანაკარგებს და უზრუნველყოფს მნიშვნელოვან ფინანსურ ეკონომიას.
Რამდენია AI სასწორების გამოყენების შემოსავლიანობა (ROI)? Ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შემოსავლიანობა ჩვეულებრივ 9 თვეში აღწევს, რასაც თან ახლავს შრომის შემცირება, ნაგავის მიბანაკების საფასურის შემსუბუქება, შესყიდვების სიზუსტის გაუმჯობესება და მთლიანად შემოსავლის ზრდა.
Გამარჯვებული ახალიები2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Ჩვენ გვაქვს დამუშავებული მაღაზიის ოპერაციების გასაუმჯობესებელი ელექტრონული ხელსაწყოები, რომლებიც მაღაზიის მართვას უფრო მარტივს ხდის და ისე გარკვეულ წესს უწესრიგებს.
