EN
Akıllı teraziler artık yüksek hassasiyetli sensörleri ve makine öğrenimi teknolojisini birleştirerek ağırlık bilgilerini anında işleyebiliyor ve bu, normal terazilerin çok ötesine geçiyor. Normal dijital teraziler sadece ekranda sayı gösterirken, bu gelişmiş sistemler stok seviyelerini takip eder, garip desenleri tespit eder ve ürünlerin ne zaman yeniden stoklanması gerektiğini bile tahmin eder. Geçen yıl Retail Tech Review'e göre, daha iyi versiyonlar ürün yerinden oynadığında ya da ağırlıkta ani düşüşler olduğunda yaklaşık %92 doğrulukla sorunları tespit edebilir. Bu da mağazaların hiçbir şey israf olup tamamen kaybolmadan önce sorunları hızlıca düzeltmesini sağlar.
Yapay zeka tartılarını satış noktaları sistemlerine ve envanter yönetim yazılımlarına bağlamak, her işlem gerçekleştiğinde stok seviyelerini otomatik olarak güncelleyen bu tür kapalı döngülü sistemler oluşturur. Bu durak mağazalar için ne ifade eder? İnsanların ürünleri elle sayması sırasında yapılan hataların azalması demektir ve sektör raporlarına göre bu hata oranlarını yaklaşık %45 oranında düşürür. Ayrıca raporlar otomatik olarak oluşturulduğundan çalışanlar daha az zamanını kağıt işlerine harcar. İleriye dönük bakıldığında yapay zekâ destekli perakende otomasyon pazarı şu anda oldukça hareketli görünüyor. Grand View Research, şirketler tartı verilerinden daha iyi yararlanabilecek yöntemler geliştirdikçe, bu alanın 2030 yılına kadar yılda neredeyse %24 oranında büyüyeceğini düşünüyor. Bu akıllı tartıları uygulayan mağazalar genel olarak envanterlerinin yaklaşık %18 daha hızlı çıktığını görüyor. Özellikle taze ürünler veya süt ürünleri gibi raf üzerinde her an ne olduğu bilinen ürünlerde fark belirgindir ve müşterilerin birkaç dakika önce satılmış bir şeyi sormasıyla ortaya çıkan embesil durumlar böylece önlenebilir.
Geçmiş satış verilerine, mevsimsel kalıplara ve piyasa değişimlerine baktığımızda yapay zeka, geleneksel tahmin yöntemlerinin çok ötesinde, yaklaşık %92,5 doğrulukla talebi öngörebilir. Bu akıllı sistemleri uygulayan mağazalar genellikle fazla envanterlerinde yaklaşık %35 azalma görürken, popüler ürünlerin stoklarının tükenme sıklığı Startus Insights'e göre %30 oranında azalır. Özel sensörler hızlı satan ürünlerdeki ağırlık değişimlerini izler ve stokların azaldığını fark ettiklerinde otomatik olarak tedarik için uyarı gönderir. Bu tür hassas izleme, mağazaların çabuk bozulan ürünler gibi şeylere (meyve ve sebze gibi) fazla yatırım yapmasını engeller. Sonuç? Toplamda daha az israf edilmiş gıda. Dünya Ekonomik Forumu'nun 2023 yılında belirttiği gibi, mağazaların gereğinden fazla alım yapmasından dolayı bozulup atılacak olan yılda yaklaşık 161 milyar dolarlık gıda tasarrufu söz konusu.
Depolama kutularının içine entegre edilmiş yük hücreleri, yaklaşık her 15 saniyede bir bulut sistemlerine bilgi gönderir ve böylece envanter kayıtları sürekli güncellenmiş olur. Büyük bir süpermarket zinciri, bu ağırlık bazlı uyarıları uyguladıktan sonra ikmal hatalarında neredeyse yarıya düşüş sağlamıştır. Geleneksel barkod tarama, günümüzde yapay zekâ destekli terazilerin yapabildikleriyle kıyaslanamaz. Bu akıllı cihazlar, ağırlıklardan kesin ürün sayılarını hesaplar ve raflarda fiziken olan ile dijital kayıtlarda görünen arasında fark olduğunda bunu işaretler. Exotec'in 2025 yılına ait son piyasa araştırmasına göre, sektör uzmanları, envanteri gerçek zamanlı takip eden mağazalarda ürünlerin tamamen tükenme oranlarının yaklaşık %30 daha az olduğunu gözlemlemiştir.
Bölgesel bir gıda perakendecisi, 120 mağazasındaki süt ürünleri ve et departmanlarına yapay zekâ destekli teraziler yerleştirdi ve önemli iyileştirmeler elde etti:
| Metrik | Yapay Zekâ Terazilerinden Önce | 6 Ay Sonra | Geliştirme |
|---|---|---|---|
| Bozulma Oranı | 8.2% | 5.1% | %37 azalma |
| İsraf Maliyetleri | 28.500 ABD Doları/ay | $17.900/ay | yılda 127 bin dolar tasarruf |
| Sipariş Doğruluğu | 78% | 94% | %20 artış |
Ağırlık verilerini son kullanma tarihleri ve satış hızı ile ilişkilendirerek sistem, stok devir hızını ve teslimat programlarını optimize etti. Bu Yapay zekâ destekli talep tahmini modeli hazır gıda atıklarını yılda 740 bin dolar azaltırken en çok satan ürünlerde stokta bulunma oranını %99 seviyesinde korudu.
Yapay zeka ile çalışan akıllı teraziler, depolama alanları hakkında düşündüğümüz şekli dönüştürüyor. Akıllı çöp kutularının içine ve mağaza raflarına yerleştirildiklerinde bu cihazlar, ürün miktarını hem ağırlık hem de hacim bazında kesin olarak takip eder. Stoklar azalmaya başladığında sistemi kullanan personele uyarı gönderir, böylece kimse yeniden stoklama fırsatını kaçırmaz. 2023 yılında yapılan IoT sensörleriyle ilgili bazı araştırmalara bakıldığında, mağazaların yapay zeka terazisi verilerini akıllı kutu teknolojileriyle birleştirdiklerinde ilginç bir şey olduğu görülüyor. Bozulabilen gıda bölümlerinde ürünlerin aşırı doldurulması durumunda yaklaşık %40 oranında azalma görüldü, bu da daha az israf edilen gıda ve rafa son anda ürün eklemek için yapılan alışverişlerde önemli ölçüde düşük maliyet anlamına geliyor.
Son kullanma tarihleri veri tabanlarıyla entegre edilerek, yapay zeka yaklaşan bozulma noktasındaki ürünleri belirler ve zamanında önlem alınmasını sağlar. Bu çift izleme yaklaşımını kullanan restoranlar, yakında son kullanma tarihi dolacak malzemeleri menülere dahil ederek 2024 yılında gıda israfını %33 oranında azaltmayı başardı. Teknoloji aynı zamanda hazırlanan yemeklerde porsiyon tutarlılığını da garanti altına alır ve artan malzeme maliyetlerini yöneten zincirler için bu büyük bir avantajdır.
Yapay zeka tartıları, geçmiş satış rakamlarına ve şu anda raflarda bulunan ürünlere bakarak israfın nerede meydana gelebileceğini belirler. Büyük bir gıda mağazası, gerçekten de haftalık meyve ve sebze israfını yaklaşık %28 oranında azaltmayı başarmıştır. Bu, atmak yerine her yıl yaklaşık 19 ton ek gıda ürünlerini indirimli rafa yönlendirebildikleri anlamına gelir. Bazı oldukça akıllı sistemler tahminleri yapmadan önce hava durumu tahminlerini ve yerel etkinlikleri de kontrol ederek bir adım daha ileri gider. Bu yaklaşım o kadar etkilidir ki 2024 Döngüsel Ekonomi Raporu bu tür atık tahmin araçlarından sıkça bahseder, ancak herkesin tüm durumlara mükemmel uydukları konusunda hemfikir olmadığı da unutulmamalıdır.
Yapay zeka tartıları, gizli operasyonel verimsizliklere odaklanarak ölçülebilir finansal getiriler sağlar. Perakendeciler %28 daha az fazla stok israfı ve %19 daha az stok tükenmesi altı ay içinde (2024 Perakende Otomasyon Raporu), maliyet kontrolü ve gelir koruması açısından rollerini vurgulamaktadır.
Makine öğrenimi, envanter döngüleri boyunca ağırlık kalıplarını analiz ederek elle yapılan denetimlerde fark edilemeyen sorunları ortaya çıkarır:
Yapay zekâ destekli takibi kullanan perakendeciler %18 daha yüksek kâr marjına elle yapılan işlemlere dayanan rakiplerine göre ulaşmaktadır (2023 Gıda Teknolojisi Çalışması).
| Maliyet Faktörü | Geleneksel Yaklaşım | AI Tartı Çözümü |
|---|---|---|
| Envanter doğruluğu | 82% | 99% |
| Haftalık İş Gücü Saatleri | 40 | 12 |
| Aylık Bozulma Kaybı | $7,200 | $2,150 |
15 mağazalı bir bakkal zinciri, bozulabilir atıkları %28 oranında altı ayda yapay zeka destekli doluluk seviyesi izlemesi sayesinde azalttı ve yılda 4,8 milyon dolar tasarruf sağladı çalışan sayısını azaltmadan.
Uygulamaların çoğu ROI'ye 9 Ay : ile destekleniyor
Erken benimseyenler tasarrufları müşteri deneyimi iyileştirmelerine yeniden yatırım yaparak, tedarik zinciri analistlerinin belirttiğine göre birleşik %14 yıllık gelir büyümesi etkisi yaratıyor.
Yapay zeka tartımları, geri gönderilen ürünleri değerlendirmek için ağırlık analizini görsel tanıma ile birleştirerek geri lojistiği ölçeklendirir. Yüksek çözünürlüklü kameralar ve makine öğrenimi, ürün durumunu, orijinalliğini ve tekrar stoklanabilirliğini doğrular. Önde gelen bir sağlayıcı, hasarlı ürünleri otomatik olarak işaretleyen yapay zeka tartımlarını devreye aldıktan sonra iade işleme süresini %40 oranında kısalttı.
İade geçmişini ve gerçek zamanlı envanteri analiz ederek yapay zeka terazileri, iadelerin yaygın nedenlerini belirler. Tahmine dayalı modeller kullanan perakendeciler, ambalaj kusurlarını ve taşıma zafiyetlerini gidererek gereksiz iadeleri %19 oranında azalttı. Sistem, gelen iadelerin %23'ünü doğrudan yerel tamamlama merkezlerine yönlendirerek taşıma kaynaklı israfı düşürür.
Temel etkiler:
Tersine lojistiğe entegre edilen yapay zeka terazileri, tedarik zinciri döngülerini kapatır ve hem kârlılık hem de sürdürülebilirlik hedeflerini destekler.
AI teraziler nedir? AI teraziler, perakende ortamlarında stok seviyelerini izlemek, desenleri tanımlamak, yeniden stoklama ihtiyaçlarını tahmin etmek ve envanter doğruluğunu artırmak amacıyla yüksek hassasiyetli sensörleri makine öğrenimi teknolojisiyle birleştiren gelişmiş tartım sistemleridir.
AI teraziler perakende operasyonlarını nasıl iyileştirir? Yapay zeka terazileri, perakende işlemlerini gerçek zamanlı envanter takibi yaparak, fazla stok ve stok eksikliğini azaltarak, atık yönetimini optimize ederek ve tedarik zinciri verimliliğini artırarak iyileştirir.
Yapay zeka terazileri küçük ve orta ölçekli perakendecilere ne gibi faydalar sunar? Küçük ve orta ölçekli perakendeciler için yapay zeka terazileri, envanter doğruluğunu artırarak, iş gücü saatlerini azaltarak, bozulma kayıplarını en aza indirerek ve önemli mali tasarruflar sağlayarak büyük mali faydalar sunar.
Yapay zeka terazilerinin kullanımının getirisi (ROI) nedir? Yapay zeka terazilerinin kullanımının getirisi (ROI) genellikle 9 ay içinde sağlanır ve bu süreçte iş gücü azalması, bertaraf ücretlerinde düşüş, satın alma doğruluğundaki artış ve genel gelir artışı gibi faydalar elde edilir.
Son Haberler2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Operasyonları kolaylaştırmek ve alışveriş deneyimini akıllı hale getirmek için gelişmiş elektronik perakende çözümlerinde uzmanlaşmışız.
