EN
Akıllı teraziler artık gelişmiş sensörleri makine öğrenimi algoritmalarıyla birleştirerek temel tartım ekipmanlarını akıllı operasyon merkezlerine dönüştürüyor. Ürün ağırlıklarındaki en küçük değişimleri bile yaklaşık %0,1 doğrulukla tespit edebilir ve aynı zamanda envanterin nasıl hareket ettiğini izlemeye devam eder. Geçen yıl Deloitte'un bulgularına göre, bakkallar bu sistemleri benimseyeli beri stok yenileme hatalarında yaklaşık %40 azalma bildirmektedir. Bunları sıradan terazilerden ayıran şey nedir? Bu yapay zekâ destekli sürümler birden fazla sensör girdisini bir araya getirir. Raf kameralarının gördüğü ile, RFID etiketlerinin konumu ile ve geçmiş satış eğilimleriyle ağırlık ölçümlerini karşılaştırır. Tüm bu katmanlı bilgi otomatik düzeltmelerin yapılmasını mümkün kılar. Örneğin, bir ürün yanlış yere konduğunda sistemin tüm tedarik zinciri düzenine sorun yaratmasından önce personeli uyarması gibi.
Yapay zeka tartıları devreye girdiğinde, 5 poundluk bir ürünün 12 ons kaybetmesi fark edilmez kalmaz. Bu akıllı sistemler sadece ağırlık kaybını izlemenin çok ötesine geçer. Aynı anda envanter sayılarını otomatik olarak günceller, yakında bozulabilecek ürünleri indirime sokmaya başlar ve çalışanlara telefonları üzerinden anında bildirim gönderir. Böyle tepki veren teknolojiyi uygulayan mağazalar genellikle raflar uzun süre boş kalmadan atılan stokları yaklaşık dörtte bir oranında azaltmayı başarır. Ayrıca bu sistemler her saniye envantere karşı yaklaşık 120 tartı kontrolü yaparak işlemleri çok hızlı hale getirir. Geleneksel yöntemlerde tutarsızlıkları elle tespit etmek iki ila üç saat alırken, bu sayede gerçek zamanlı yeniden stoklama pratikte mümkün hale gelir.
Yapay zeka ölçekleri, stok yönetiminden ödeme noktasına kadar perakende iş akışlarını otomatikleştirerek manuel veri girişini ortadan kaldırır, insan hatasını en aza indirir ve mağaza ağları boyunca harekete geçirilebilir içgörüler sunar.
Yapay zeka ile çalışan akıllı teraziler, ürünleri tartma, rafların yeniden doldurulması gerektiğinde uyarı gönderme ve siparişlerle sevkiyatları karşılıklı kontrol etme gibi çeşitli tekrarlayan işleri üstlenir. BP-3'ün (2023) son verilerine göre, bu sistemleri kullanan mağazalarda teslimat maliyetleri yaklaşık %30 oranında düştü, çünkü çalışanlar artık o yorucu envanter sayım işlemlerini elle yaparak zamanlarını boşa harcamıyorlardı. Gerçek sihir, bu yapay zeka araçları depo yönetim yazılımıyla entegre olduğunda gerçekleşiyor. Hypestudio araştırmasından bir örnek verelim: büyük bir perakendeci, ön saftaki çalışanlarının yaklaşık %20'sini arka planda sadece kutuları taşıyan pozisyonlardan, doğrudan müşteriyle etkileşimde bulunduğu görevlere yönlendirdi. Dikkat edilmesi gereken nedir? Bu geçiş sürecinde günlük operasyonlarında hiçbir olumsuzluk yaşanmadı.
Gömülü yapay zeka, mobil uyarılar aracılığıyla öncelikli görevleri belirlemek için gerçek zamanlı ağırlık verilerini analiz eder—yanlış yerleştirilmiş eşyaları tespit etme veya bozulabilir ürünlerde yaklaşılan son kullanma tarihlerini işaret etme gibi. Bu 'dijital operasyon asistanı', rutin muayene süresini %45 oranında azaltarak çalışanların kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimi gibi daha yüksek değerli faaliyetlere yönelmesini sağlar.
Perakende çalışanlarının %68'i başlangıçta iş kaybı konusunda endişe duyarken, yapay zekayı yeniden eğitim programlarıyla birlikte uygulayan mağazalarda %22 daha düşük devir hızı sektör ortalamalarının altında görülür. Başarılı uygulamalar, otomasyonu içsel hareketlilik yollarıyla birleştirerek kasaya giren personeli envanter uzmanı ya da teknoloji denetmeni olarak yetiştirerek daha dirençli ve uyumlu bir iş gücü oluşturur.
Yapay zeka terazileri, farklı depolama alanlarında envanterin nasıl hareket ettiğine dair ayrıntılı bilgiler veren çoklu sensör kurulumlarıyla birlikte gelir ve %0,1'e kadar küçük ağırlık değişimlerini bile tespit edebilir. Yük hücrelerinden gelen bilgilerle birlikte RFID etiketleri ve internete bağlı olan bu küçük sıcaklık sensörlerinden elde edilen veriler birleştirildiğinde mağazalar, ürünlerin ne zaman son kullanma tarihine gireceğini ve raf üzerindeki ürünlerin tazeliğinin ne kadar sürdüğünü takip edebilir. Geçen yıl Springer tarafından yayımlanan bir araştırmaya göre, bu sistem elle stok kontrol ihtiyacını yaklaşık olarak üç kat azaltır ve envanter takip doğruluğunu %99,5'e yakın seviyelere çıkarır.
Makine öğrenimi algoritmaları, ürün bölümlerinde, giyim raflarında ve toplu göstergelerde gerçek zamanlı ağırlık dalgalanmalarını analiz ederek eski sistemlere göre 3-5 gün daha hızlı talep artışlarını tahmin eder. Yapay zeka ölçeğine dayalı tahminleme kullanan perakendeciler, fazla stok durumunda %25 daha az ve son dakika tedarikçi siparişlerinde %19 daha az orana sahiptir ( Commport 2024 ), ağırlığa dayalı içgörülerin nasıl satın alma süreçlerini kolaylaştırdığını göstermektedir.
Yapay zeka terazileri, elektronik veya kozmetik gibi yüksek dönüş oranlı kategorilerde düşük ağırlık eşiğini tespit ettiğinde, depo ekipleri için optimize edilmiş ikmal rotaları otomatik olarak oluşturur. Bu ağırlığa dayalı yaklaşım, sabit aralıklı modellere kıyasla fazladan tampon stok kullanımını %33 oranında azaltır.
Yapay zeka terazileri ile Elektronik Satış Noktası (EPOS) sistemleri arasındaki çift yönlü entegrasyon, ödeme sırasında otomatik envanter düşüşlerine olanak tanır ve personelin kullandığı mobil cihazlara gerçek zamanlı stok seviyelerini senkronize eder. Bu uyum, dijital kayıtlar ile fiziksel mevcut durumu arasındaki tutarsızlıkları ortadan kaldırarak reklamda yer almasına rağmen stokta olmayan ürünlerle ilgili müşteri şikayetlerinin %83'ünü çözer.
Yapay zeka teknolojisiyle donatılmış akıllı teraziler, çeşitli ürün özelliklerine göre fiyatları anında ayarlayabilir. Toplu ürünlerle uğraşırken ağırlık, hızlı bozulan ürünler için ne kadar taze oldukları ve müşterilerin satış noktaları aracılığıyla şu anda ne satın aldıkları gibi faktörleri düşünün. Örneğin bir kuruyemişçideki tezgahları ele alalım. Bu akıllı teraziler, satışı bitme tarihine yaklaşan etlerde yaklaşık %12 oranında indirim yapabilirken, yoğun saatlerde müşterilerin sevdiği özel el yapımı peynirlerin fiyatını yaklaşık %8 artırabilir. Geçen yıl perakende fiyatlandırma stratejileri alanında yayımlanan son araştırmaya göre, makine öğrenimi algoritmaları bu hesaplamaların yaklaşık bir buçuk katını insanlara kıyasla daha hızlı gerçekleştiriyor. Bu tür bir hız, her saniyenin önemli olduğu rekabetçi pazarlarda büyük fark yaratıyor.
Oluşturucu AI, büyük veri kümelerini kullanarak akıllı promosyon stratejileri oluşturur. Örneğin, belirli meyve ve sebzelerin ağırlık kalıplarına göre ne kadar süredir beklediğini tespit edebilir ve ardından otomatik olarak flaş indirimler başlatabilir. Sistem ayrıca birlikte iyi giden ürünleri algıladığında paketler oluşturur; örneğin, birisi guacamole aldığında patates cipslerde %15 indirim sunabilir. Müşteriler sadakat kartlarını ödeme sırasında taradıklarında, özel basamaklı fiyatlandırma hemen devreye girer. Geçen yıl yapılan bir test çalışmasının sonuçlarına göre, bu AI tarafından oluşturulan tekliflerin insanlar tarafından elle yapılanlara kıyasla yaklaşık %19 daha yüksek kullanım oranı vardı. Bu teknolojiyi gerçekten güçlü kılan şey, farklı platformlar arasında her şeyin ne kadar hızlı işbirliği içinde çalıştığıdır. Değişikliklerden yalnızca yaklaşık 35 saniye sonra tüm mağazalar güncellenmiş fiyatları görür. Bu da fırınların sabahki fiyatlarını yalnızca ürettikleri ekmek miktarına göre değil, aynı zamanda yağmur veya kar gibi etkenlerle etkilenen yerel müşteri trafiği kalıplarını da dikkate alarak ayarlamasını sağlar.
Temel Etki : Yapay zeka destekli dinamik fiyatlandırma kullanan mağazalar, uygulamanın ardından altı ay içinde %5-10 brüt kâr artışı bildirmektedir (perakende operasyonları kıyaslama 2023).
Günümüzdeki AI tartıları, ağırlık sensörlerini bilgisayarlı görü teknolojisiyle birleştirerek bazılarının ikili katmanlı güvenlik yaklaşımı olarak adlandırdığı şeyi oluşturuyor. Kasa üstüne yerleştirilmiş kameralar aslında ürünlerin nasıl şekillendirildiğine, hangi tür ambalajda bulunduklarına ve taşıyıcı bant üzerinde tam olarak nereye konulduklarına bakıyor ve ardından bu bilgilerin tümünü sistemden beklenen ağırlık ölçümleriyle karşılaştırıyor. Bu sistemler pahalı biftek ($12/libre) barkodunun üzerine ucuz tavuk ($4/libre) konularak makineye kandırılmaya çalışılması gibi zor durumları da tespit edebiliyor. 2023 yılında Ponemon Enstitüsü'nün yaptığı araştırmaya göre, kasada kimse fark etmediği için bu tür hatalar mağazalara yılda yaklaşık 740 bin dolar maliyet çıkarıyor. Bu yeni AI sistemlerini eski sistemlerden ayıran şey, geçmiş işlemlerden öğrenme yeteneğine sahip olmaları ve herhangi bir zarar meydana gelmeden anormal faaliyetleri hemen hemen anında tespit edebilmeleridir.
Tüketiciler, kendi kendine ödeme noktalarında pahalı ürünleri daha ucuz olanlarla değiştirdiğinde, perakendecilerin ciddi maliyetleri olur. Bu tür ikame dolandırıcılığı, kendi kendine hizmet kasalarından kaynaklanan tüm kayıpların yaklaşık %23'ünü oluşturur. İyi haber, yapay zekâ destekli tartıların, tartılan ürünün o ürün kategorisi için beklenenle eşleşip eşleşmediğini kontrol ederek bu tür hileleri engellemesidir. Yarım poundluk bir soğan tarz edilirken beş poundluk bir karpuz ücretlendirilmesini düşünün - sistem hemen tuhaf bir şey olduğunu fark eder. 2024 Perakende Güvenlik Raporu'nda yayımlanan bulgulara göre, bu akıllı tartma teknolojilerini uygulayan mağazalarda çalışanların manuel olarak düzeltme yapması gereken durumlar yaklaşık üçte iki oranında azalmıştır.
Son zamanlarda bir ABD süpermarketi, bulut işlemeye göre daha yavaş olan sistem yerine, kasalarda hırsızlığı anında tespit edebilmek için kenar bilişim teknolojisiyle çalışan akıllı terazileri devreye soktu. Altı aylık test süresince bu sistemler yaklaşık 1,2 milyon dolarlık değerli ürün değiş tokuşunu engelledi, müşterilerin eşyalarını çantalara gizlemeye çalıştıkları 18 binden fazla olayı tespit etti ve bozuk barkodları onda dokuzu oranında doğru şekilde tanımladı. Mağaza, yıllık kayıplarında yaklaşık %40 düşüş yaşarken aynı zamanda kasa kuyruklarının hızlı ilerlemesini sağladı ve çoğu müşteri bir dakikadan fazla beklemedi. İlginç olan, bu sahtekârlık tespit verilerinin artık stok yönetimi kararlarını etkiliyor olmasıdır. Belirli ürünlerin sürekli şüpheli işlemlerde çıkması durumunda, müdürler sipariş kalıplarını gözden geçirmeleri konusunda uyarı alır ve böylece güvenlik önlemleri ile günlük iş operasyonları arasında bir geri bildirim döngüsü oluşur.
Yapay zeka terazileri, mağaza operasyonlarını artırmak için yapay zekayı ve sensör teknolojilerini entegre eden gelişmiş tartım sistemleridir ve ürün ağırlığında meydana gelen küçük değişimleri tespit ederek envanter yönetimini otomatikleştirir ve perakende kayıplarını önler.
Yapay zeka terazileri, envanter seviyeleri hakkında doğru gerçek zamanlı içgörüler sağlayarak, yeniden stoklama programlarını optimize ederek, talep tahminini iyileştirerek ve israf ile fazla stok durumlarını azaltarak tedarik zinciri operasyonlarını geliştirir.
Evet, yapay zeka terazileri, ürün tanıma konusundaki tutarsızlıkları tespit etmek ve ödeme noktalarında değişiklik dolandırıcılığı gibi yaygın hileleri önlemek amacıyla bilgisayarlı görü ve ağırlık sensörü teknolojisini kullanarak dolandırıcılığı tespit eder ve azaltır.
Yapay zeka, tekrarlayan görevleri kolaylaştırarak iş gücü maliyetlerini azaltır ve çalışanların daha yüksek değerli pozisyonlara geçişini sağlayarak işten çıkarma endişelerini ve personel devir oranlarını düşürür.
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.
