Як можуть допомогти шкали AI вашому магазину зменшити втрати та заощадити гроші?

Як шкали з ШІ зменшують відходи за допомогою точного відстеження

Моніторинг запасів у режимі реального часу за допомогою електронних ярликів полиц

Ведення обліку запасів у режимі реального часу за допомогою електронних цінникових табличок (ESL) означає, що магазини завжди знають, що є на полицях, а що — відсутнє. Роздрібники вже не повинні вгадувати, чи є занадто багато товарів, що просто стоять, чи чогось важливого не вистачає. Якщо встановлені ESL, оновлення запасів відбуваються миттєво в усіх місцях. Менеджер помічає низький рівень запасів у одному магазині й точно знає, коли потрібно надіслати більше товарів, не втрачаючи ресурсів. Відбувається менше втрат, адже магазини поповнюють лише те, що дійсно потрібно, тому швидкопсувні товари не залишаються на полицях, а модні речі залишаються актуальними, а не збирають пил. Що робить цю систему такою ефективною? Завдяки тому, що ESL безпосередньо під’єднуються до програмного забезпечення обліку запасів, робота співробітників стає організованішою, а дані про продажі — точнішими. Магазини працюють ефективніше, а покупці залишаються задоволеними, адже завжди можуть знайти потрібне саме тоді, коли їм це потрібно.

Прогнозування повідомлень про термін придатності за допомогою дисплеїв E Ink

Прогнозуючі сповіщення про закінчення терміну придатності на дисплеї E Ink допомагають зменшити втрати продуктів, повідомляючи персоналу, коли товари наближаються до дати реалізації. Якщо продавці отримують ці попередження вчасно, вони можуть встановити знижки або створити спеціальні пропозиції, щоб реалізувати товари до того, як їх викинуть. У фоновому режимі ця технологія аналізує, що продається швидко, а що повільно, і відправляє такі сповіщення, щоб у співробітників було час вжити заходів. Магазини, які встановлюють такі системи, як правило, викидають значно менше їжі, економлять на витратах за вивіз сміття та краще управляють запасами на полицях. Деякі роздрібні торговці зазначають, що після встановлення цих розумних дисплеїв у кількох місцях їм вдалося скоротити втрати їжі навпіл.

Автоматизоване виявлення зменшення серед продукції з обмеженим терміном придатності

Системи, що працюють на основі штучного інтелекту, змінюють спосіб управління швидкопсувними товарами в магазинах. Вони виявляють, коли товари починають зникати ще до того, як потрапляють на полиці, допомагаючи бізнесу з'ясувати, чому взагалі щось пропадає. Ці розумні системи аналізують різноманітні дані, щоб визначити, де найчастіше відбувається втрата товарів, тому менеджери магазинів точно знають, на які ділянки звернути увагу. Якщо система виявить відхилення, вона автоматично може надсилати попередження про потребу в поповненні запасів або пропонувати спеціальні пропозиції для прискорення реалізації. Деякі дослідження показують, що магазини, які використовують ці інструменти виявлення, скорочують втрати товарів приблизно на 25 відсотків. Це означає збільшення прибутків для бізнесу та менше витрачених ресурсів загалом, що робить усіх учасників процесу доволі задоволеними.

Стратегії економії коштів за допомогою розумного аналізу ваги

Динамічне керування порціями для готових їж

Керування порціями в режимі реального часу для готових страв працює завдяки розумним системам зважування, які автоматично регулюють розміри порцій у процесі відпуску, виходячи з побажань клієнтів та асортименту, що найкраще реалізується. Основна ідея полягає у тому, щоб скоротити кількість їжі, яка викидається, шляхом узгодження обсягів виробництва з тим, що насправді споживають люди. Торгові точки, які коригують розміри порцій залежно від денних коливань попиту, зазвичай виробляють менше зайвої їжі, одночасно забезпечуючи покупців свіжими продуктами та можливістю отримати саме стільки, скільки їм потрібно, без зайвого очікування. За даними досліджень, у супермаркетах, які правильно впроваджують такі системи, кількість відходів зменшується приблизно на 15–20%. Хоча це й екологічно вигідний підхід, багато підприємств помітили, що скорочення витрат на інгредієнти дозволяє економити гроші. Крім того, покупці часто помічають і цінують наявні протягом дня свіжіші варіанти страв.

Виявлення шаблонів відходів за допомогою алгоритмів штучного інтелекту

Штучний інтелект став досить важливим для виявлення шаблонів відходів при аналізі даних про продажі та відходи. Якщо компанії зможуть визначити ці шаблони, вони зможуть вносити конкретні зміни до процесів закупівлі товарів і виробництва. Результати аналізу за допомогою штучного інтелекту дають бізнесу реальне уявлення про рівень запасів, що дозволяє значно краще узгоджувати наявність товарів з тим, що дійсно продається, і таким чином зменшувати кількість викинутих продуктів. Роздрібники з часом починають економити кошти, якщо вони вносять зміни до системи управління запасами відповідно до висновків штучного інтелекту щодо відходів. Цей підхід допомагає магазинам не тільки скоротити кількість відходів, а й оптимізувати роботу таким чином, щоб вона була більш екологічно чистою, зберігаючи при цьому добре фінансове становище.

Оптимізація викиду при упаковці масових товарів

Розумні датчики ваги допомагають оптимізувати вихід продукту під час фасування товарів на розлив, забезпечуючи точне вимірювання інгредієнтів, що зменшує кількість відходів та псування продуктів. Коли компанії краще впораються з вимірюванням того, що входить до їхніх продуктів, вони економлять кошти, адже зменшується ймовірність надлишкового або недостатнього додавання окремих компонентів у кожну партію. Кращий контроль виходу продукту означає загалом нижчі витрати на виробництво та менше відходів під час виробництва й зберігання. Магазини, які вже почали використовувати цей метод, помітили суттєве зменшення витрат, пов’язаних із вирішенням проблем нестабільної якості сировини. Фінансова економія — не єдина перевага, адже такі поліпшення також зменшують негативний вплив на навколишнє середовище. Поступово, коли все більше підприємств приймають подібні технології, їхні операції стають не лише вигіднішими, але й більш екологічними.

Покращення точності ціноутворення за допомогою цифрових міток

Автоматизовані зниження цін для товарів, які наближаються до терміну придатності

Цифрові етикетки пропонують ефективний спосіб обробки знижок на товари, що наближаються до кінця терміну придатності, допомагаючи магазинам швидше реалізовувати ці товари, перш ніж вони втратять вартість. Система працює автоматично, змінюючи ціни залежно від того, скільки часу залишилося до закінчення терміну придатності, що викликає в інтерес покупців до придбання товарів, які зазвичай залишалися б на полицях без уваги. Багато магазинів, які впровадили цю технологію, помітили значне зростання обсягів реалізації зі знижками — за деякими даними, приблизно на 30%. У ситуації, коли конкуренція в роздрібній торгівлі є жорсткою, подібні інструменти автоматичного встановлення цін приносять не тільки збільшення доходів. Вони також допомагають краще відстежувати наявність товарів на складі та значно скорочувати обсяги продовольчих відходів — це особливо важливо для сучасних продуктових мереж.

Коректировка цін на основі попиту за допомогою датчиків на полицях

Сенсори на полицях, які відстежують продажі в режимі реального часу, дозволяють роздрібникам коригувати ціни залежно від змін попиту. Коли магазини коригують свої ціни залежно від поточних вподобань споживачів, вони продають більше товарів, зберігаючи при цьому баланс запасів. Це означає, що менше продуктів залишається непроданими і псуються. Дослідження, опубліковані, зокрема, в Harvard Business Review, підтверджують ефективність цих методів, демонструючи, що магазини, які впроваджують гнучкість у ціноутворенні, досягають кращих результатів у періоди нестабільних ринкових коливань. Роздрібні торговці, які серйозно підходять до цього підходу, часто помічають покращення свого фінансового стану через кілька місяців після реалізації.

Інтеграція з програмами лояльності для цільових знижок

Коли цифрові цінові етикетки працюють разом із програмами лояльності, вони створюють більш персоналізований досвід покупок для постійних клієнтів, які отримують спеціальні пропозиції. Роздрібники виявляють, що надання цим постійним покупцям цільових акцій допомагає утримувати їх, а також впоратися зі складськими запасами, які ще не продані. Числа також добре розповідають цю історію – учасники програм лояльності насправді використовують ці знижки приблизно на 60% частіше, ніж ті, хто не входить до програми. Це має сенс, якщо подумати, чи не так? Персоналізовані пропозиції просто краще відчуваються клієнтами та допомагають магазинам швидше реалізовувати товари. Магазини, які розуміють поведінку покупців, знаходять способи встановлювати тривалі зв’язки зі своїми найкращими клієнтами та ефективніше керувати бізнесом з плином часу.

Вплив тривалого розвитку систем вимірювання ШІ

Зменшення вуглецької ноти шляхом предотврання відходів

Системи штучного інтелекту досягають реального прогресу у зменшенні вуглецевого сліду завдяки кращому запобіганню втрат їжі. Роздрібні продавці, які впроваджують ці технології, отримують значно кращий контроль над рівнем запасів, що означає виробництво меншого надлишку продуктів і менше псування товарів. Результатом є помітне зменшення екологічної шкоди загалом. Деякі дослідження стверджують, що коли мережі супермаркетів впроваджують правильні стратегії управління відходами разом із інструментами на основі штучного інтелекту, спостерігається зменшення викидів парникових газів приблизно на 5%. Для бізнесу, який прагне досягти довгострокових цілей стійкого розвитку, це має велике значення. Зменшення втрат їжі безпосередньо сприяє боротьбі з наслідками зміни клімату, а також дозволяє економити кошти на витратах, пов’язаних із утилізацією та втратами запасів.

Енергоефективні мережі цифрових полицьних етикеток

Перехід на енергоефективні мережі для цих цифрових етикеток на полицях значно скорочує споживання електроенергії, до якого призводять традиційні методи маркування. Нові системи суттєво зменшують щомісячні рахунки за електроенергію, допомагаючи роздрібним торговцям реалізувати екологічні ініціативи, про які вони говорили роками. За даними останніх досліджень, при переході від паперових етикеток до цифрових дисплеїв енергоспоживання скорочується приблизно на 40 відсотків. Ці зміни не лише добре виглядають у звітах про навколишнє середовище, а й насправді краще працюють у повсякденному використанні. Магазини економлять кошти з часом, а покупці більше не стикаються з застарілою інформацією про ціни, адже оновлення відбуваються миттєво на всіх полицях.

Інтеграція систем замкнутого циклу перероблення

Технологія вимірювання на основі штучного інтелекту набуває все більшого значення для організації процесів замкненого циклу переробки, які підвищують рівень повторного використання матеріалів і зменшують кількість відходів. Ці системи гарно вписуються в екологічні бізнес-стратегії, оскільки допомагають уникати втрат ресурсів і забезпечують багаторазове повторне використання матеріалів. За даними деяких галузевих звітів, компанії можуть заощадити приблизно 20 відсотків коштів на операційних витратах після переходу на такі системи переробки завдяки ефективнішому управлінню відходами. Очевидний екологічний ефект доповнюється ще й економічною вигодою, адже підприємства витрачають менше коштів на вивіз сміття, якщо все правильно переробляти.