EN
Умные весы теперь сочетают передовые датчики с алгоритмами машинного обучения, превращая простые измерительные приборы в интеллектуальные центры управления. Они способны выявлять даже незначительные изменения веса продукции с точностью до 0,1%, одновременно отслеживая перемещение товарных запасов. Согласно данным Deloitte за прошлый год, продуктовые магазины сообщают о снижении ошибок при пополнении запасов примерно на 40% после внедрения таких систем. В чём их отличие от обычных весов? Версии на базе ИИ объединяют данные нескольких датчиков. Они сверяют показания весов с тем, что видят камеры на полках, с местоположением RFID-меток и с предыдущими тенденциями продаж. Вся эта многоуровневая информация позволяет осуществлять автоматические корректировки. Например, система может оповестить персонал, если какой-либо товар был помещён не на своё место, ещё до того, как это вызовет проблемы во всей системе цепочки поставок.
Потеря 12 унций на лотке с продуктами весом 5 фунтов не остаётся незамеченной, если используются весы на базе ИИ. Эти интеллектуальные системы делают гораздо больше, чем просто отслеживают потерю веса. Они автоматически обновляют данные по складским запасам, начинают снижать цены на товары, которые могут вскоре испортиться, и немедленно оповещают сотрудников через их телефоны. Магазины, внедрившие подобные адаптивные технологии, обычно сокращают объём списываемых запасов примерно на четверть, при этом полки редко пустуют надолго. Вычисления выполняются очень быстро: такие системы обрабатывают около 120 проверок веса против данных учёта каждую секунду. Это намного эффективнее традиционных методов, при которых выявление расхождений вручную занимало от двух до трёх часов, что делает возможным реальное пополнение запасов в режиме реального времени.
Системы на основе ИИ оптимизируют рабочие процессы в розничной торговле — от управления запасами до расчета в кассе — за счет исключения ручного ввода данных, минимизации человеческих ошибок и предоставления практических аналитических данных по сетям магазинов.
Умные весы на базе ИИ справляются со всевозможными повторяющимися задачами, такими как взвешивание товаров, отправка оповещений при необходимости пополнения полок и проверка поставок по сравнению с заказами. Согласно последним данным BP-3 (2023), магазины, использующие такие системы, снизили расходы на выполнение заказов примерно на 30%, в основном потому, что сотрудники больше не тратили столько времени на рутинные ручные подсчеты запасов. Настоящее чудо происходит, когда эти инструменты ИИ интегрируются с программным обеспечением для управления складом. Возьмем пример из исследования Hypestudio, где одному крупному ритейлеру удалось перевести около 20% своих сотрудников первой линии на позиции, связанные с непосредственным взаимодействием с клиентами, вместо того чтобы просто перемещать коробки за кулисами. И знаете что? Их повседневная деятельность в ходе этого переходного периода совершенно не пострадала.
Встроенный ИИ анализирует данные о весе в реальном времени и определяет приоритетность задач на переднем плане с помощью мобильных оповещений — например, выявляет неправильно размещённые товары или предупреждает о приближающихся сроках годности скоропортящихся продуктов. Этот «цифровой операционный помощник» сокращает время рутинных проверок на 45 %, освобождая сотрудников для более значимых задач, таких как персонализированное взаимодействие с клиентами.
Хотя изначально 68 % работников розничной торговли выражают обеспокоенность по поводу потери работы, магазины, внедряющие масштабы ИИ вместе с программами переобучения, демонстрируют на 22 % более низкий уровень текучести кадров по сравнению со средними показателями отрасли. Успешные внедрения сочетают автоматизацию с возможностями внутреннего карьерного роста — обучая кассиров работе специалистов по управлению запасами или технических руководителей — чтобы создать более устойчивый и гибкий коллектив.
AI-весы оснащены несколькими датчиками, которые предоставляют детальную информацию о перемещении товарно-материальных запасов, фиксируя даже незначительные изменения веса — до примерно 0,1% — в различных зонах хранения. Комбинируя данные от тензодатчиков с информацией от RFID-меток и небольших датчиков температуры, подключённых к интернету, магазины могут отслеживать сроки годности продукции и контролировать, как долго товар остаётся свежим прямо на полках. Вся система сокращает необходимость ручной проверки запасов примерно на три четверти и повышает точность учёта запасов почти до 99,5%, согласно исследованию, опубликованному в прошлом году издательством Springer.
Алгоритмы машинного обучения анализируют колебания веса в реальном времени в секциях продуктов, на стеллажах с одеждой и в дисплеях массового товара, чтобы предсказать всплески спроса на 3–5 дней быстрее, чем устаревшие системы. Ритейлеры, использующие прогнозирование на основе ИИ, сталкиваются с избыточными запасами на 25% реже и делают срочные заказы поставщикам на 19% реже ( Commport 2024 ), что демонстрирует, как данные о весе оптимизируют закупки.
Когда интеллектуальные весы фиксируют низкие пороги веса в категориях с высоким оборотом, таких как электроника или косметика, они автоматически генерируют оптимальные маршруты пополнения запасов для складских бригад. Такой подход, основанный на весовых данных, сокращает избыточные резервные запасы на 33% по сравнению с моделями с фиксированным интервалом.
Двунаправленная интеграция между весами на базе ИИ и системами электронной продажи (EPOS) позволяет автоматически списывать товары при оформлении покупки и синхронизировать актуальные остатки в реальном времени с мобильными устройствами, используемыми персоналом. Такая согласованность устраняет расхождения между цифровыми записями и фактической доступностью товаров, решая 83% жалоб клиентов на наличие в рекламе товаров, которых нет в наличии.
Умные весы, оснащенные технологией ИИ, могут мгновенно корректировать цены на основе различных характеристик товара. Речь идет, например, о весе при работе с развесными товарами, степени свежести скоропортящихся продуктов и о том, что именно покупают клиенты в данный момент — данные поступают от систем продаж. Возьмем, к примеру, мясные прилавки. Эти интеллектуальные весы могут снижать цены примерно на 12 процентов на мясо, срок реализации которого приближается, но одновременно повышать стоимость примерно на 8 процентов на модные арт-сыры, пользующиеся спросом в пиковые часы. Согласно недавнему исследованию, опубликованному в прошлом году в области стратегий розничного ценообразования, алгоритмы машинного обучения выполняют все эти вычисления примерно в полтора раза быстрее, чем при ручной обработке людьми. Такая скорость имеет огромное значение на конкурентных рынках, где каждый момент на счету.
Генеративный ИИ использует большие наборы данных для разработки умных рекламных стратегий. Например, он может выявлять, когда определённые фрукты и овощи слишком долго лежат на складе, на основе их весовых показателей, и автоматически запускать срочные распродажи. Система также формирует комплекты, когда обнаруживает товары, хорошо сочетающиеся друг с другом, например, предлагает скидку 15 % на картофельные чипсы при покупке гуакамоле. А когда клиенты сканируют свои карты лояльности на кассе, сразу же применяются специальные многоуровневые цены. Согласно результатам тестового запуска в прошлом году, показатели погашения сделок, созданных ИИ, были примерно на 19 процентов выше, чем у тех, которые создавались вручную людьми. Мощь этой технологии заключается в высокой скорости взаимодействия между различными платформами. Всего за 35 секунд после внесения изменений во всех магазинах отображаются обновлённые цены. Это означает, что хлебобулочные изделия могут корректировать утренние цены не только исходя из объёма выпеченного хлеба, но и с учётом местных паттернов потока клиентов, зависящих от таких факторов, как дождь или снегопад.
Основное влияние : Магазины, использующие динамическое ценообразование на основе ИИ, отмечают увеличение валовой прибыли на 5–10% в течение шести месяцев после внедрения (сводные данные розничных операций, 2023).
Современные весы на основе ИИ сочетают датчики взвешивания с технологией компьютерного зрения, создавая то, что некоторые называют двухуровневым подходом к обеспечению безопасности. Камеры, установленные над контрольно-пропускными пунктами, фактически анализируют форму товаров, тип упаковки, точное расположение на конвейерной ленте и сравнивают всю эту информацию с ожидаемыми данными системы, основанными на измерениях веса. Эти системы также выявляют сложные случаи, например, когда кто-то пытается обмануть систему, поместив дорогую говядину (12 долларов за фунт) поверх штрих-кода более дешёвой курятины (4 доллара за фунт). Согласно исследованию института Понемон, проведённому в 2023 году, такие ошибки обходятся магазинам примерно в 740 тысяч долларов ежегодно только потому, что никто не замечает их на кассе. То, что отличает эти новые системы ИИ от старых, — это их способность обучаться на основе предыдущих транзакций и почти мгновенно выявлять необычную активность до того, как будет нанесён ущерб.
Когда покупатели заменяют дорогие товары на более дешёвые при самостоятельной оплате, это обходится ритейлерам в значительные суммы. Такой вид мошенничества с подменой составляет около 23 процентов всех потерь на кассах самообслуживания. Хорошая новость заключается в том, что весы, работающие на базе искусственного интеллекта, помогают пресекать такие махинации, проверяя соответствие взвешиваемого товара ожидаемым параметрам для данной категории продукции. Представьте, что вы сканируете полкило лука, но вас пытаются зарядить за пятикилограммовый арбуз — система сразу обнаружит подозрительность. Магазины, внедрившие эти умные весовые технологии, отмечают сокращение примерно на две трети случаев, когда сотрудникам приходится вручную исправлять расхождения, согласно данным последнего Отчёта о безопасности в ритейле 2024 года.
Одна из крупных американских продуктовых сетей недавно внедрила умные весы, работающие на базе технологии вычислений на периферии (edge computing), чтобы выявлять кражи прямо на кассах, вместо того чтобы полагаться на медленную обработку данных в облаке. В ходе шестимесячного тестирования эти системы предотвратили хищение товаров примерно на 1,2 миллиона долларов, выявили более 18 тысяч случаев, когда покупатели пытались спрятать товары в сумках, и правильно распознавали неправильно отсканированные штрихкоды в девяти случаях из десяти. Годовые потери магазина сократились примерно на 40%, при этом скорость обслуживания на кассах осталась достаточно высокой — большинство покупателей не ждали дольше минуты. Интересно, что данные о выявленных мошеннических действиях теперь начинают влиять на решения по управлению запасами. Когда определённые товары регулярно появляются в подозрительных транзакциях, менеджеры получают оповещения и корректируют объёмы заказов, создавая замкнутый цикл между мерами безопасности и повседневной операционной деятельностью.
AI-весы — это передовые системы взвешивания, которые интегрируют искусственный интеллект и сенсорные технологии для оптимизации работы магазинов за счет обнаружения минимальных изменений веса продукции, автоматизации управления запасами и предотвращения потерь в розничной торговле.
AI-весы повышают эффективность цепочек поставок, обеспечивая точную информацию в реальном времени об уровне запасов, оптимизируя графики пополнения, улучшая прогнозирование спроса и снижая объемы отходов и избыточных запасов.
Да, AI-весы обнаруживают и снижают уровень мошенничества, используя технологии компьютерного зрения и весовых датчиков для выявления несоответствий в распознавании товаров и предотвращения распространенных уловок, таких как подмена товаров на кассе.
ИИ-системы снижают затраты на рабочую силу за счёт оптимизации повторяющихся задач и позволяют переобучать сотрудников на более высококвалифицированные должности, тем самым уменьшая опасения по поводу потери рабочих мест и сокращая текучесть кадров.
Горячие новости2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Мы специализируемся на современных электронных розничных решениях, направленных на оптимизацию операций и улучшение покупательского опыта.
