3 причини, чому кожному роздрібнику слід розглянути ваги з підтримкою штучного інтелекту.

Управління запасами в реальному часі за допомогою ваг з підтримкою ШІ

Як торгові ваги з підтримкою ШІ трансформують відстеження запасів

Роздрібні терези, що працюють на основі штучного інтелекту, змінюють спосіб, за допомогою якого магазини відстежують свої запаси. Замість ручного підрахунку товарів ці розумні терези працюють у фоновому режимі, фіксуючи зміни ваги та зіставляючи ці дані з тим, що вже є в системі обліку запасів. Технологія базується на сенсорах Інтернету речей, які виявляють переміщення товарів по магазину, після чого одразу оновлюються дані про запаси скрізь. Останнє дослідження звіту «Ефективність логістики» також демонструє досить вражаючі результати. Магазини, які перейшли на ці інтелектуальні зважувальні системи, допускали приблизно вдвічі менше помилок під час перевірок запасів у порівнянні з традиційними методами підрахунку. Це означає зниження кількості помилок майже на 50 відсотків.

Аналіз даних у реальному часі для розумних роздрібних рішень

Сучасні терези з вбудованими процесорами штучного інтелекту аналізують моделі продажів під час зважування товарів, що дозволяє роздрібним торговцям:

• Виявляти найбільш ходові товари в години пікового навантаження
• Прапор про ризики зменшення обсягів, коли вага та дані про продажі не узгоджуються
• Динамічне регулювання цін на продукти, що швидко псуються, які наближаються до закінчення терміну придатності

Цей аналіз у реальному часі дозволяє приймати проактивні рішення без залежності від запізнілих звітів або ручних перевірок.

Інтеграція штучного інтелекту у керування запасами та прогнозування попиту

Ваги з підтримкою ШІ передають точні постійні дані в моделі машинного навчання, покращуючи прогнози повторного замовлення на 72 години порівняно з ручними прогнозами. Ця інтеграція допомагає роздрібним торговцям:

1. Підтримувати оптимальний рівень запасів сезонних товарів
2. Автоматично замовляти товари з високим попитом
3. Зменшити надлишкові запаси повільно реалізованих товарів

Синхронізуючи фізичні запаси з прогнозною аналітикою, роздрібні торговці мінімізують як відсутність товарів на складі, так і їхнє перевантаження.

Практичний приклад: Зниження випадків відсутності товарів на складі на 32% за рахунок автоматизації на основі ШІ в роздрібних операціях

Одна регіональна продуктовая компанія впровадила терези з підтримкою штучного інтелекту в 18 своїх магазинах і підключила ці системи до наявних ланцюгів постачання через API. Порівнюючи поточні дані продажів із тим, що фактично було на полицях, платформа штучного інтелекту могла формувати запити на поповнення запасів майже на три години швидше, ніж коли це робили працівники вручну. У третьому кварталі минулого року це призвело до значного зниження кількості порожніх полиць — приблизно на 32% у порівнянні з попередніми показниками. У той же час скоротилися втрати харчових продуктів на близько 19%. Ці результати демонструють, наскільки автоматизовані системи можуть покращити доступність товарів, водночас сприяючи охороні навколишнього середовища.

Експлуатаційна ефективність за рахунок автоматизації терезів на основі ШІ

Підвищення ефективності завдяки ШІ в роздрібних робочих процесах

Ваги, що працюють на основі штучного інтелекту, роблять процеси в бізнесі більш плавними, оскільки виконують різноманітні повторювані завдання, такі як перевірка ваги та автоматичне обчислення цін. Згідно з дослідженням, опублікованим минулого року, торгові точки, які впровадили ці розумні системи ваг, побачили прискорення процесу оформлення замовлень приблизно на 19 відсотків, не жертвуючи при цьому точністю — рівень помилок залишився всього 0,2%. Коли працівникам більше не потрібно вручну вводити базову інформацію, у них з'являється час спілкуватися з клієнтами особисто. І що ви думаєте? Магазини повідомили про зростання продажів приблизно на 23%, коли персонал міг приділяти час допомозі покупцям у виборі товарів, а не сидіти весь день за прилавком, вводячи цифри в касові апарати.

Швидший та точніший процес оформлення покупок

Розумні системи зважування вирішують проблему «вузького місця на касі», значно прискорюючи обробку нетипових товарів:

Швидкість обробки товарів за допомогою штучного інтелекту зростає в чотири рази, а спірні ситуації, пов’язані з важінням, скорочуються на 83% (Ponemon, 2023), що підвищує пропускну здатність і задоволення клієнтів.

Зниження витрат на оплату праці без скорочення персоналу

На відміну від поширених припущень, 72% роздрібних продавців, які впровадили терези на основі штучного інтелекту, розширили свій штат шляхом перевизначення працівників на більш високоефективні посади. Магазини зберігають 94% базової чисельності персоналу та при цьому обслуговують на 41% більше транзакцій завдяки оптимізованому графіку роботи та розподілу завдань, згідно з аналізом ланцюгів поставок. Автоматизація забезпечує ефективність використання праці, не підриваючи рівень зайнятості.

Парадокс продуктивності у дії

Перші користувачі повідомляють про зростання утримання працівників на 17% після впровадження AI-ваг (BP3, 2023). Виключивши повторювані завдання, схильні до помилок, працівники досягають на 28% вищої продуктивності за показниками взаємодії з клієнтами. Ця синергія між людськими командами та інструментами штучного інтелекту демонструє, що автоматизація доповнює — а не замінює — робочу силу в роздрібній торгівлі.

Підвищена точність і запобігання втратам у фізичних магазинах

Використання AI-ваг для виявлення та запобігання шахрайству при самообслуговуванні

Ваги з підтримкою ШІ запобігають шахрайству при самообслуговуванні, негайно перевіряючи вагу товару з даними в базі. Якщо розбіжність перевищує 8% — наприклад, коли вишні ($9,99/фунт) маркуються як банани ($0,69/фунт), — система вказує на можливу неправильну маркування. Пілотні програми в продуктових мережах Середнього Заходу США показали зниження такого шахрайства на 67%, згідно з дослідженням з безпеки в роздрібній торгівлі 2024 року.

Мінімізація помилок зважування нетипових товарів, таких як овочі-фрукти та ковбасні вироби

Традиційні терези часто помилково визначають ціну на нестандартні товари, такі як розсипні гриби чи нарізаний салямі, що призводить до похибки у 18% (Інститут маркетингу харчових продуктів, 2023). Системи з підтримкою штучного інтелекту компенсують такі змінні, як:

• Різниця у текстурі поверхні (наприклад, горбкуваті чи гладкокожі овочі та фрукти)
• Коливання вологи у свіжонарізаному м'ясі
• Різниця у вазі тари при індивідуальних замовленнях ковбасної продукції

Контрольовані випробування показали, що ця можливість зменшує неточності зважування на 92% у відділах з продажу середземноморських овочів та фруктів.

Поєднання запобігання крадіжкам і приватності клієнтів у магазинах із підтримкою штучного інтелекту

Сучасні терези з підтримкою ШІ контролюють достовірність транзакцій без використання біометричних даних, зменшуючи 73% споживчих побоювань щодо приватності (Consumer Reports, 2024). Підозрілі дії — наприклад, багаторазові коригування ваги — викликають тихі сповіщення, тоді як усі дані про транзакції залишаються анонімними та зашифрованими, забезпечуючи безпеку без нагляду.

Як терези з підтримкою штучного інтелекту покращують точність ціноутворення та зменшують втрати

Використання систем штучного інтелекту замість ручного пошуку цін на важені товари зменшує кількість помилок у ціноутворенні на 41% у відділах хлібобулочних та делікатесних виробів (Асоціація виробників харчових продуктів, 2023). Точне автоматизоване цінування безпосередньо зменшує щорічні втрати на 2,4% на кожен 1 млн дол. доходу, перетворюючи точність на терезах на вимірювану захист прибутку.

ЧаП

Що таке роздрібні терези із підтримкою ШІ?

Роздрібні терези із підтримкою ШІ — це розумні пристрої, які використовують штучний інтелект і датчики Інтернету речей для відстеження запасів шляхом контролю зміни ваги, що усуває необхідність ручного підрахунку товарів.

Як терези на основі ШІ покращують управління запасами?

Терези на основі ШІ забезпечують оперативне отримання даних про рівень запасів і моделі продажів, що дозволяє точніше прогнозувати запаси та приймати проактивні управлінські рішення.

Які переваги пропонують терези на основі ШІ на етапі оплати?

Терези на основі ШІ прискорюють обробку нестандартних товарів на касі, значно зменшуючи кількість помилок і підвищуючи задоволення клієнтів.

Чи зменшують терези із підтримкою ШІ витрати на оплату праці?

Системи на основі штучного інтелекту підвищують ефективність праці, доручаючи автоматизації повторювані завдання, що дозволяє працівникам зосередитися на роботі, яка додає вартість, не скорочуючи при цьому штат.

Чи можуть системи на основі ШІ запобігти шахрайству?

Так, системи на основі ШІ виявляють невідповідності у вазі та можливе неправильне маркування, значно зменшуючи кількість шахрайств на касах самообслуговування.

Як системи на основі ШІ враховують побоювання клієнтів щодо конфіденційності?

Системи на основі ШІ забезпечують конфіденційність, контролюючи достовірність транзакцій без використання біометричного відстеження, всі дані залишаються анонімними та зашифрованими.