EN
Розумні терези поєднують високоточні датчики з технологією машинного навчання, щоб миттєво обробляти інформацію про вагу, значно перевершуючи можливості звичайних терезів. Звичайні цифрові терези просто показують числа на екрані, тоді як ці передові системи фактично відстежують рівень запасів, виявляють дивні закономірності й навіть прогнозують, коли потрібно поповнити запаси. Найкращі моделі виявляють проблеми, такі як переміщені товари або раптове зниження ваги, з точністю близько 92 відсотків, згідно з оглядом Retail Tech Review минулого року. Це означає, що магазини можуть швидко усунути проблеми, перш ніж щось буде втрачено або зіпсовано.
Підключення шкал на основі штучного інтелекту до систем точок продажу та програмного забезпечення для управління запасами створює зручні замкнуті системи, які автоматично оновлюють рівень запасів щоразу, коли відбувається транзакція. Для магазинів це означає значне зменшення помилок, пов'язаних із ручним підрахунком товарів — за даними галузевих звітів, рівень помилок знижується приблизно на 45 відсотків. Працівники також витрачають менше часу на документообіг, оскільки звіти генеруються автоматично. У майбутньому ринок роздрібної автоматизації на основі штучного інтелекту виглядає дуже перспективно. За прогнозами Grand View Research, він буде зростати майже на 24 відсотки щороку до 2030 року, оскільки компанії розроблятимуть кращі способи використання даних з терезів для отримання корисних результатів. Магазини, які вже впровадили ці «розумні» терези, фіксують прискорення обороту запасів у середньому на 18 відсотків. Ця різниця особливо помітна для товарів, таких як свіжі продукти чи молочні вироби, де знання про те, що саме є на полицях у будь-який момент, допомагає уникнути незручних ситуацій, коли покупці запитують товар, який щойно розібраний.
Коли ми аналізуємо дані про попередні продажі разом із сезонними тенденціями та змінами на ринку, штучний інтелект може прогнозувати попит із точністю близько 92,5%, що значно перевершує традиційні методи прогнозування. Магазини, які впроваджують такі інтелектуальні системи, зазвичай спостерігають скорочення надлишкових запасів приблизно на 35%, тоді як нестача популярних товарів виникає на 30% рідше, згідно з даними Startus Insights. Спеціальні датчики відстежують зміни ваги продуктів, що швидко продаються, і, коли помічають зниження запасів, автоматично надсилають сповіщення для повторного замовлення. Такий точний контроль перешкоджає закупівлі надлишку товарів, які швидко псуються, наприклад, фруктів і овочів. Результат? Загалом менше викинутих продуктів. Йдеться приблизно про економію 161 мільярда доларів США щороку на продуктах, які б інакше зіпсувалися через надмірні закупівлі, як зазначено у Всесвітньому економічному форумі у 2023 році.
Датчики навантаження, вбудовані безпосередньо в ємності для зберігання, передають інформацію у хмарні системи приблизно кожні 15 секунд, завдяки чому облікові дані про запаси постійно оновлюються. У одній великій мережі супермаркетів після впровадження таких сповіщень на основі ваги кількість помилок під час поповнення запасів скоротилася майже вдвічі. Традиційне сканування штрих-кодів просто не може конкурувати з тим, що сьогодні можуть робити масштаби, які працюють на основі штучного інтелекту. Ці розумні пристрої фактично обчислюють точну кількість товарів за вагою й позначають випадки, коли є розбіжність між тим, що фізично перебуває на полицях, і тим, що відображається в цифрових записах. За даними дослідження ринку, проведеного Exotec у 2025 році, експерти галузі відзначили, що у магазинів, які відстежують запаси в реальному часі, повністю закінчуються продукти приблизно на 30 відсотків рідше.
Регіональний продавець розгорнув AI-ваги в молочних та м'ясних відділах 120 магазинів і досяг значних покращень:
| Метричні | До впровадження AI-ваг | Через 6 місяців | Покращення |
|---|---|---|---|
| Рівень псування | 8.2% | 5.1% | зменшення на 37% |
| Витрати на відходи | 28 500 доларів/місяць | $17,900/місяць | $127 тис. економії на рік |
| Точність замовлень | 78% | 94% | збільшення на 20% |
Шляхом кореляції даних про вагу з термінами придатності та швидкістю продажу система оптимізувала ротацію запасів і графіки доставки. Це Прогнозна модель попиту на основі ШІ зменшила відходи харчових продуктів на $740 тис. на рік, одночасно забезпечуючи рівень наявності товарів на складі 99% для найпопулярніших позицій.
Розумні терези, що працюють на основі штучного інтелекту, змінюють наше уявлення про складські приміщення. Коли їх розміщують усередині розумних контейнерів та на полицях магазинів, ці пристрої відстежують точну кількість продуктів за вагою та об’ємом. Система повідомляє персонал про зниження запасів, щоб ніхто не пропустив можливості поповнити запаси. Аналіз останніх досліджень 2023 року, присвячених сенсорам Інтернету речей, показав цікавий результат: коли магазини поєднали показання розумних терезів із технологіями розумних контейнерів, у відділах зі швидкопсувною їжею кількість випадків перевантаження продуктів скоротилася приблизно на 40 відсотків, що означає менше втрат їжі та значно нижчі витрати на останніх хвилинах закупівлі для поповнення запасів.
Інтегровано з базами даних термінів придатності, системи штучного інтелекту визначають продукти, що наближаються до моменту псування, та запрошують до своєчасних дій. Ресторани, які використовують цей підхід із подвійним відстеженням, повідомили про зниження втрат їжі на 33% у 2024 році за рахунок коригування меню з акцентом на інгредієнти, які скоро закінчаться. Ця технологія також забезпечує узгодженість порцій у готових стравах — важливу перевагу для мереж, які стикаються зі зростанням вартості сировини.
Системи штучного інтелекту аналізують дані про попередні продажі та поточний асортимент на полицях, щоб визначити, де може виникнути відхід. Один із великих продуктових магазинів зменшив кількість відходів фруктів і овочів щотижня приблизно на 28 відсотків. Це означає, що щороку вони направили до своїх секцій зі знижками близько 19 тонн додаткової їжі замість того, щоб її викидати. Деякі дуже розумні системи йдуть ще далі. Вони перевіряють прогноз погоди та аналізують місцеві події перед тим, як робити прогнози щодо відходів. Цей підхід працює настільки добре, що Звіт про кругову економіку за 2024 рік значною мірою присвячений саме цим інструментам прогнозування відходів, хоча не всі вважають їх ідеальними для всіх ситуацій.
Системи штучного інтелекту забезпечують вимірюваний фінансовий повернення завдяки усуненню прихованих операційних неефективностей. Роздрібні торговці повідомляють скорочення відходів від надлишкового запасу на 28% та на 19% менше випадків відсутності товарів на складі протягом шести місяців (звіт роздрібної торгівлі 2024 року), що підкреслює їхню роль як у контролі витрат, так і в захисті доходів.
Машинне навчання аналізує зміни ваги протягом циклів інвентаризації, виявляючи проблеми, які неможливо помітити при ручному аудиті:
Роздрібні торговці, які використовують відстеження на основі штучного інтелекту, досягають на 18% вищого прибутку порівняно з колегами, які покладаються на ручні процеси (дослідження харчової галузі 2023 року).
| Фактор вартості | Традиційний підхід | Рішення для масштабування ШІ |
|---|---|---|
| Точність інвентаризації | 82% | 99% |
| Щотижневі трудові години | 40 | 12 |
| Місячні втрати від псування | $7,200 | $2,150 |
Гастрономічний ланцюг з 15 магазинів скоротив відходи швидкопсувної продукції на 28% за шість місяців завдяки контролю рівня заповнення за допомогою ШІ, досягнувши 4,8 млн дол. США економії на рік без скорочення персоналу.
Більшість реалізацій досягають ROI у межах 9 місяців , від:
Піонери реінвестують заощадження у покращення клієнтського досвіду, створюючи накопичувальний зростання доходу на 14% рік до року ефект, згідно з аналітиками ланцюгів поставок.
Терези на основі ШІ підвищують ефективність зворотної логістики, поєднуючи аналіз ваги з візуальним розпізнаванням для оцінки товарів, що повертаються. Високоякісні камери та машинне навчання перевіряють стан продукту, його автентичність та придатність до повторного складування. Один із провідних постачальників скоротив час обробки повернень на 40%, після того як внедрив терези на основі ШІ, які автоматично виявляють пошкоджені товари.
Аналізуючи історію повернень і наявність запасів у реальному часі, AI-терези виявляють найпоширеніші причини повернень. Ритейлери, які використовують передбачувальні моделі, зменшили кількість непотрібних повернень на 19%, усунувши недоліки упаковки та проблеми з доставкою. Система перенаправляє 23% надходжень, що повертаються, безпосередньо до місцевих центрів комплектації, зменшуючи відходи від транспортування.
Ключові наслідки:
Інтеграція AI-терезів у зворотну логістику замикає ланцюги постачання, сприяючи досягненню цілей як прибутковості, так і сталого розвитку.
Що таке AI-терези? AI-терези — це сучасні системи зважування, які поєднують високоточні датчики з технологією машинного навчання для контролю рівня запасів, виявлення закономірностей, прогнозування потреби у поповненні та підвищення точності обліку інвентарю в роздрібній торгівлі.
Як AI-терези покращують роботу роздрібної торгівлі? AI-ваги покращують роботу роздрібної торгівлі, забезпечуючи відстеження запасів у реальному часі, зменшуючи перевищення запасів і їх нестачу, оптимізуючи управління відходами та підвищуючи загальну ефективність ланцюга поставок.
Які переваги AI-ваги пропонують дрібним і середнім роздрібним продавцям? Для дрібних і середніх роздрібних продавців AI-ваги забезпечують суттєву економічну вигоду за рахунок підвищення точності обліку запасів, скорочення витрат на робочий час, мінімізації втрат від псування товарів і досягнення значної фінансової економії.
Який ROI від впровадження AI-ваг? ROI від впровадження AI-ваг зазвичай досягається протягом 9 місяців, а його переваги включають скорочення витрат на працю, зниження платежів за утилізацію, підвищення точності закупівель та загальне зростання доходів.
Гарячі новини2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Ми спеціалізуємося на сучасних електронних рішеннях для роздрібної торгівлі, які оптимізують операційні процеси та роблять покупки більш інтелектуальними.
