EN
Ang mga smart scale ay nagtataglay na ng advanced na sensor kasama ang machine learning algorithms, na nagbabago ng simpleng timbangan sa mga smart operation center. Kayang nilang makita ang pinakamaliit na pagbabago sa bigat ng produkto, na akurat nang humigit-kumulang 0.1%, habang patuloy na sinusubaybayan ang galaw ng imbentaryo. Ayon sa mga grocery store, umabot sa 40% ang pagbaba sa mga pagkakamali sa restocking simula nang gamitin ang mga sistemang ito, batay sa ulat ng Deloitte noong nakaraang taon. Ano ang nag-uugnay dito sa karaniwang timbangan? Ang mga bersyon na pinapagana ng AI ay pinalalaki ang input mula sa maraming sensor. Sinusuri nila ang timbang at ihinahambing ito sa nakikita ng mga camera sa mga istante, sa lokasyon ng RFID tags, at sa nakaraang trend ng benta. Ang lahat ng kompletong impormasyong ito ay nagbibigay-daan sa awtomatikong pag-aayos. Halimbawa, maaaring magpadala ang sistema ng abiso sa mga kawani kapag may item na inilagay sa maling lugar bago pa man ito magdulot ng problema sa buong supply chain setup.
Hindi mapapansin ang pagbaba ng 12 onsa mula sa isang tray na may 5 pound na produkto kapag may mga AI scale na kasali. Ang mga smart system na ito ay gumagawa ng higit pa sa simpleng pagsubaybay sa pagbaba ng timbang. Awtomatikong ini-update nila ang bilang ng imbentaryo habang tayo'y nagsasalita, pinasisimulan ang diskwento sa mga item na maaring masira sa lalong madaling panahon, at agad na nagpapadala ng abiso sa mga tauhan sa pamamagitan ng kanilang mga telepono. Ang mga tindahan na nagpapatupad ng ganitong uri ng teknolohiyang may kakayahang umaksyon ay karaniwang nababawasan ang basurang imbentaryo ng humigit-kumulang isang ikawalo nang hindi iniiwanang walang laman ang mga istante nang matagal. Mabilis din ang matematika sa mga sistemang ito dahil kada segundo, humahakot sila ng humigit-kumulang 120 beses na pagsusuri ng timbang laban sa imbentaryo. Mas mabilis ito kaysa sa tradisyonal na paraan kung saan dati'y umaabot sa dalawa hanggang tatlong oras upang mahuli ang mga hindi pagkakatugma, na nagiging sanhi upang posible na ngayon ang real-time na pagpapanibago ng mga stock.
Ang AI scales ay nagpapadali sa mga retail na proseso—mula sa pamamahala ng imbentaryo hanggang sa pag-checkout—sa pamamagitan ng pag-alis ng manu-manong pagpasok ng datos, pagbawas ng pagkakamali ng tao, at pagbibigay ng mga kapaki-pakinabang na insight sa buong network ng mga tindahan.
Ang mga matalinong timbangan na pinapagana ng AI ay kaya ang lahat ng uri ng paulit-ulit na gawain tulad ng pagtimbang ng mga produkto, pagpapadala ng mga alerto kapag kailangan nang punan muli ang mga istante, at pagsusuri sa mga shipment laban sa mga order. Ayon sa kamakailang datos mula sa BP-3 (2023), ang mga tindahan na gumagamit ng mga ganitong sistema ay nakakita ng pagbaba ng mga gastos sa pagpapadala ng mga order ng humigit-kumulang 30%, pangunahin dahil hindi na nasasayang ang oras ng mga empleyado sa paulit-ulit na manu-manong pagbilang ng imbentaryo. Ang tunay na galing ay nangagaganap kapag ang mga kasangkapan na ito ng AI ay konektado sa software sa pamamahala ng bodega. Kumuha tayo sa halimbawa mula sa pananaliksik ng Hypestudio kung saan isang malaking retailer ay nakapaglipat ng humigit-kumulang 20% ng kanilang mga staff sa harap na linya papunta sa mga posisyon kung saan sila ay direktang nakikipag-ugnayan sa mga customer imbes na lamang ilipat ang mga kahon sa likod-larawan. At hulaan mo ano? Hindi man lang nahihirapan ang kanilang pang-araw-araw na operasyon sa panahon ng transisyong ito.
Ang naka-embed na AI ay nag-aanalisa ng real-time na datos ng timbang upang bigyang-priyoridad ang mga gawaing nasa unahan sa pamamagitan ng mga mobile alert—tulad ng pagtukoy sa mga item na nasa maling lugar o pagtatalaga ng mga paparating na expiration date sa mga perishable. Binabawasan ng "digital operations assistant" na ito ang oras ng rutinang inspeksyon ng 45%, paluwagin ang mga empleyado para sa mas mataas na halagang gawain tulad ng personalisadong pakikipag-ugnayan sa customer.
Kahit pa ang 68% ng mga retail worker ay paunang nagpapahayag ng pag-aalala tungkol sa pagkawala ng trabaho, ang mga tindahan na nagpapatupad ng AI kasama ang mga programa sa retraining ay nakakakita ng 22% na mas mababang turnover rate kumpara sa average ng industriya. Ang matagumpay na pag-deploy ay pinagsasama ang automation sa mga landas patungo sa internal mobility—pagtuturo sa mga kahera bilang mga eksperto sa imbentaryo o tech supervisor—upang makabuo ng mas matatag at madaling maangkop na lakas-paggawa.
Ang mga timbangan na AI ay mayroong maramihang sensor setup na nagbibigay ng detalyadong pag-unawa kung paano gumagalaw ang imbentaryo, kahit ang maliliit na pagbabago sa timbang ay nakikita hanggang sa halos 0.1% sa iba't ibang lugar ng imbakan. Kapag pinagsama ang datos mula sa load cells kasama ang RFID tags at mga maliit na sensor ng temperatura na konektado sa internet, ang mga tindahan ay kayang subaybayan kung kailan mag-e-expire ang mga produkto at ilang oras nananatiling sariwa ang mga ito habang nasa mga istante. Ang buong sistema ay pumuputol sa pangangailangan ng manu-manong pagsusuri ng stock ng humigit-kumulang tatlo sa apat at itinaas ang katumpakan ng pagsubaybay sa imbentaryo na malapit sa 99.5%, ayon sa pananaliksik na nailathala noong nakaraang taon ng Springer.
Ang mga algoritmo ng machine learning ay nag-aanalisa ng real-time na pagbabago ng timbang sa mga seksyon ng paninda tulad ng gulay at prutas, damit, at iba pang bulk display upang mahulaan ang biglaang pagtaas ng demand nang 3–5 araw nang mas maaga kaysa sa mga lumang sistema. Ang mga retailer na gumagamit ng AI-scale forecasting ay nakakaranas ng 25% mas kaunting sitwasyon ng sobrang stock at 19% mas kaunting huling-minuto na order sa supplier ( Commport 2024 ), na nagpapakita kung paano napapabilis ng mga insight batay sa timbang ang proseso ng pagbili.
Kapag natuklasan ng AI scales ang mababang threshold ng timbang sa mga mataas ang turnover tulad ng electronics o kosmetiko, awtomatikong nabubuo ang pinakama-optimize na ruta para sa restocking ng mga warehouse team. Ang diskarteng ito na nakabase sa timbang ay nagpapababa ng sobrang buffer stock ng 33% kumpara sa mga fixed-interval model.
Ang bidireksyonal na integrasyon sa pagitan ng AI scales at Electronic Point of Sale (EPOS) system ay nagpapahintulot sa awtomatikong pagbawas ng imbentaryo habang nagche-checkout at isinusunod ang real-time na antas ng stock sa mga mobile device na ginagamit ng mga kawani. Ang pagsasaayos na ito ay pinapawala ang mga hindi pagkakatugma sa pagitan ng digital na talaan at pisikal na availability, na nakalulutas ng 83% ng mga reklamo ng mga customer tungkol sa mga inanunsiyo ngunit hindi available na produkto.
Ang mga smart scale na may teknolohiyang AI ay kayang mag-iba ng presyo agad-agad batay sa iba't ibang katangian ng produkto. Isipin ang mga bagay tulad ng timbang kapag may kinalaman sa mga bulk item, kung gaano pa kalata ang isang produkto lalo na sa mga perishable goods, at kung ano talaga ang binibili ng mga customer sa kasalukuyan gamit ang point of sale system. Tingnan natin halimbawa ang nangyayari sa mga deli counter. Ang mga intelligent scale na ito ay maaaring bawasan ang presyo ng mga karne ng mga 12 porsiyento kapag malapit na ito sa sell by date, ngunit tataasin naman ang presyo ng mga 8 porsiyento para sa mga mamahaling artisan cheese na lubhang gusto ng mga tao sa panahon ng mataas na demand. Ayon sa isang pag-aaral noong nakaraang taon sa larangan ng retail pricing strategies, ang machine learning algorithms ay mas mabilis ng kalahati kumpara sa manu-manong pagkalkula ng mga tao. Ang ganitong bilis ay nagdudulot ng malaking pagkakaiba sa mga mapaminsarang merkado kung saan mahalaga ang bawat segundo.
Ginagamit ng Generative AI ang malalaking hanay ng datos upang lumikha ng matalinong mga estratehiya sa pag-promote. Halimbawa, kayang tuklasin nito kung anong mga prutas at gulay ang matagal nang nakatambak batay sa kanilang pattern ng timbang, at awtomatikong mag-trigger ng flash sale. Nililikha rin ng sistema ang mga bundle kapag natuklasan nitong magkasama ang mga item, tulad ng alok na 15% diskwento sa potato chips kapag bumili ang isang tao ng guacamole. At kapag nag-scan ang mga customer ng kanilang loyalty card sa checkout, agad na ipinapatupad ang espesyal na tiered pricing. Ayon sa resulta ng isang pagsusuri noong nakaraang taon, ang mga deal na nabuo ng AI ay may halos 19 porsiyentong mas mataas na redemption rate kumpara sa mga gawa manu-manong ng tao. Ang nagpapahusay sa teknolohiyang ito ay ang bilis ng integrasyon nito sa iba't ibang platform. Sa loob lamang ng mga 35 segundo matapos gawin ang mga pagbabago, lahat ng mga tindahan ay nakakakita na ng bagong presyo. Ibig sabihin, ang mga bakery ay kayang i-adjust ang presyo tuwing umaga hindi lang batay sa dami ng kanilang inihanda kundi pati na rin batay sa lokal na daloy ng customer na apektado ng mga bagay tulad ng ulan o niyebe.
Pangunahing Epekto : Ang mga tindahan na gumagamit ng AI-driven dynamic pricing ay nag-uulat ng 5–10% na pagtaas ng gross profit sa loob ng anim na buwan matapos maisakatuparan (retail operations benchmark 2023).
Ang mga timbangan na AI ay nag-uugnay ng mga sensor ng timbang at teknolohiyang computer vision upang lumikha ng kung ano ang tinatawag ng ilan bilang double layer security approach. Ang mga kamera na nakalagay sa itaas ng mga checkout counter ay direktang tumitingin sa mga bagay tulad ng hugis ng mga produkto, uri ng kanilang packaging, eksaktong posisyon sa conveyor belt, at pagkatapos ay ihahambing ang lahat ng impormasyong iyon sa inaasahan ng sistema batay sa sukat ng timbang. Nakakakita rin ang mga sistemang ito sa mga mahihirap na kaso, tulad ng pagtatangkang dayain ang makina sa pamamagitan ng paglalagay ng mahal na steak ($12 bawat pound) sa diretsong tuktok ng barcode ng mas murang manok ($4 bawat pound). Ayon sa pananaliksik mula sa Ponemon Institute noong 2023, ang ganitong uri ng pagkakamali ay nagkakahalaga sa mga tindahan ng humigit-kumulang 740 libong dolyar bawat taon dahil walang nakakakita nito sa checkout. Ang nagpapabukod-tangi sa mga bagong AI system na ito kumpara sa mga lumang bersyon ay ang kakayahang matuto mula sa nakaraang transaksyon at agad na mapansin ang hindi karaniwang gawain bago pa man ito makapagdulot ng anumang pinsala.
Kapag pinapalitan ng mga mamimili ang mahahalagang produkto ng mas mura sa self-checkout, ito ay nagkakaroon ng malaking gastos sa mga nagtitinda. Ang ganitong uri ng pandaraya sa pagpapalit ay sumusubok halos 23 porsyento ng lahat ng pagkawala mula sa mga self-service na kahon. Ang magandang balita ay ang mga timbangan na gumagamit ng artipisyal na intelihensya ay nakatutulong upang pigilan ang ganitong uri ng daya sa pamamagitan ng pagtsek kung ang tinimbang na produkto ay tugma sa inaasahang timbang para sa kategorya nito. Isipin ang pag-scan ng kalahating pound na sibuyas ngunit sinisingil nang limang pound na pakwan—agad na matutuklasan ng sistema na may kamalian. Ayon sa pinakabagong Retail Security Report noong 2024, ang mga tindahan na nagpatupad ng mga teknolohiyang ito ay nakakakita ng humigit-kumulang dalawang ikatlo na mas kaunting insidente kung saan kailangang manu-manong i-override ng mga empleyado ang mga hindi pagkakatugma.
Isang malaking kadena ng grocery sa US ang kamakailan naglatag ng mga smart scale na pinapatakbo ng edge computing technology upang mahuli ang pagnanakaw diretso sa mga checkout counter imbes na umaasa sa mabagal na cloud processing. Sa loob ng pagsubok na umabot sa anim na buwan, ang mga sistemang ito ay nakapigil ng mga produktong may halagang humigit-kumulang $1.2 milyon na sinusubukang palitan, natuklasan ang higit sa 18 libong pagkakataon kung saan sinubukan ng mga customer na itago ang mga bagay sa kanilang mga bag, at matagumpay na nailista ang mga barcode na may mali sa humigit-kumulang 9 sa bawat 10 beses. Ang tindahan ay nakaranas ng pagbaba sa kanyang taunang pagkalugi ng mga 40%, habang patuloy na maayos ang daloy ng mga linya sa checkout kaya't ang karamihan sa mga mamimili ay hindi humihinto nang higit sa isang minuto. Ang kakaiba ay kung paano nagsisimula ang datos mula sa fraud detection na impluwensyahan ang mga desisyon sa pamamahala ng stock. Kapag lumilitaw nang paulit-ulit ang ilang produkto sa mga suspek na transaksyon, natatanggap ng mga tagapamahala ang mga alerto upang i-adjust ang mga pattern ng pag-order, na naglilikha ng isang feedback loop sa pagitan ng mga hakbang sa seguridad at pang-araw-araw na operasyon ng negosyo.
Ang mga timbangan na AI ay mga napapanahong sistema ng pagtimbang na nag-uugnay ng artipisyal na katalinuhan at teknolohiya ng sensor upang mapabuti ang operasyon ng tindahan sa pamamagitan ng pagtukoy sa maliliit na pagbabago sa bigat ng produkto, awtomatikong pamamahala ng imbentaryo, at pagpigil sa pagkawala sa tingian.
Pinapabuti ng mga timbangan na AI ang operasyon ng suplay na kadena sa pamamagitan ng pagbibigay ng tumpak na real-time na pananaw sa antas ng imbentaryo, pag-optimize ng iskedyul ng pagpapalit ng stock, pagpapabuti ng paghuhula sa demand, at pagbawas sa basura at sobrang stock.
Oo, natutukoy at binabawasan ng mga timbangan na AI ang pandaraya gamit ang computer vision at teknolohiya ng sensor ng timbang upang matukoy ang mga hindi pagkakatugma sa pagkilala sa produkto at maiwasan ang karaniwang mga daya tulad ng pandarayang pampalit sa mga lane ng pag-checkout.
Ang AI scales ay nagpapababa sa gastos sa paggawa sa pamamagitan ng pag-optimize sa paulit-ulit na mga gawain at nagbibigay-daan sa pagsanay muli ng mga empleyado patungo sa mas mataas na halagang mga tungkulin, kaya't nababawasan ang mga alalahanin tungkol sa pagkalos ng trabaho habang bumababa rin ang rate ng pag-alis ng mga empleyado.
Balitang Mainit2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Kami ay bihasa sa mga advanced na solusyon sa elektronikong tingi upang mapabilis ang operasyon at mapaganda ang karanasan sa pamimili.
