Wahrscheinlich haben Sie schon einmal den Satz "Daten sind das neue Gold" gehört, der den immensen Wert von Daten unterstreicht.

Die Automatisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Beschleunigung von Datenanalyse und Berichterstattung. Komplexe Algorithmen und maschinelle Lernmodelle können riesige Datensätze in einem Bruchteil der Zeit erfassen und verarbeiten, die menschliche Analysten benötigen würden. Dank dieser Geschwindigkeit und Effizienz können Unternehmen schnell auf Trends reagieren, Chancen erkennen und Risiken minimieren.

Da der Einzelhandel mit einem Arbeitskräftemangel konfrontiert ist, bietet die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben sowohl eine innovative Lösung als auch eine große Chance, Daten in den Läden zu erschließen.

Roboter profitieren selbst von Daten  

Die Gewährleistung der Sicherheit hat bei der Automatisierung von Prozessen im Einzelhandel oberste Priorität. Dies ist besonders wichtig, wenn Roboter in hochdynamische Umgebungen integriert werden, die von Mitarbeitern und Kunden genutzt werden. Während die Beobachtung eines Roboters, der einen Gang entlang manövriert, einfach erscheinen mag, beinhaltet der Prozess ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Algorithmen, die auf KI und maschinellem Lernen basieren. Diese Algorithmen sind darauf ausgelegt, Entscheidungen in Abhängigkeit von den verschiedenen Szenarien zu treffen, die sich innerhalb des Ökosystems abspielen.

Ähnlich wie Menschen lernen auch Roboter aus früheren Erfahrungen. Je mehr Situationen sie erleben, desto ausgefeilter werden die Algorithmen, die ihre Handlungen steuern. Wenn dies in großem Maßstab geschieht, kann das Lernen eines Roboters das Lernen von Tausenden von anderen nachfolgenden Einheiten beeinflussen. Da die Roboter aus dieser Erfahrung gelernt haben, sind sie nun in der Lage, analoge Szenarien geschickt zu bewältigen.

In Analogie zum Crowd-Sourcing werden bei der Entscheidungsfindung jedes Roboters zahlreiche im System gespeicherte Szenarien herangezogen. Diese Fülle an möglichen Optionen ermöglicht es jedem Roboter, intelligent zu navigieren und die optimale Vorgehensweise für die jeweilige Aufgabe zu bestimmen.

"WAS BRAINOS® SO EINZIGARTIG MACHT, IST SEINE GRÖSSE. WIR SIND MIT UNSEREN ROBOTERN AN FAST 30.000 VERSCHIEDENEN STANDORTEN VERTRETEN. DAS ÖKOSYSTEM, DAS WIR UM BRAINOS HERUM AUFGEBAUT HABEN, IST WIRKLICH EINES DER WICHTIGSTEN UNTERSCHEIDUNGSMERKMALE, WEIL ES AUF DEM UMFANG BERUHT, DEN WIR AUF DEM MARKT ERREICHT HABEN. WIR HABEN EINFACH SO VIEL MEHR DINGE GESEHEN, ALS MAN SONST MIT EINER VIEL KLEINEREN FLOTTE SEHEN WÜRDE, UND DAS ERFORDERT WESENTLICH MEHR WERKZEUGE, DIE DAFÜR GEBAUT WERDEN MÜSSEN.

- Jarad Cannon, CTO der Brain Corp.

Nachverfolgung von Daten in den Geschäften

Datenqualität ist für zuverlässige Entscheidungen von größter Bedeutung. Die Automatisierung von Datenprozessen kann helfen, Fehler, Inkonsistenzen und Duplikate zu erkennen und zu beheben. Dies führt zu einem höheren Maß an Datengenauigkeit und -zuverlässigkeit und ermöglicht es Unternehmen, aussagekräftige Erkenntnisse und Trends zu gewinnen.

Einzelhändler konzentrieren sich unablässig darauf, ein außergewöhnliches Kundenerlebnis zu bieten, das die Treue der Kunden stärkt, unabhängig davon, ob sie online oder in einem Ladengeschäft einkaufen. Eine der größten Herausforderungen liegt jedoch in den stationären Geschäften selbst, wo die Umwandlung von physischen Räumen in digitale Intelligenz ein komplexes und zeitaufwändiges Unterfangen bleibt, das oft fehleranfällig ist. Dieser blinde Fleck behindert die Verwirklichung eines nahtlosen Omnichannel-Erlebnisses und hindert Einzelhändler daran, eine einheitliche Bestandsverwaltungsstrategie zu entwickeln, die sich über alle ihre Filialen und/oder Fulfillment-Center erstreckt.

Und das Anhäufen von Daten ist nur ein Teil der Gleichung; ein robustes System zur Interpretation und Verwertung dieser Daten ist ebenso wichtig. Je mehr Daten Sie besitzen, desto mehr Befugnisse erhalten Sie - vorausgesetzt, Sie verfügen über einen effizienten Mechanismus zur Nutzung der Erkenntnisse.

Jeder Einzelhändler ist einzigartig, so dass seine Daten auf seiner Bestandsstrategie und -struktur sowie seiner Datenpolitik beruhen. Einige Einzelhändler würden es vorziehen, die Daten aus ihren Geschäften zu besitzen und sie in ihre bestehenden Systeme zu integrieren. Andere Einzelhändler ziehen es vor, über eine Anwendung eines Drittanbieters Berichte zu erhalten oder Zugriff auf Aktionen zu erhalten. Aus diesem Grund sollten die Softwareunternehmen Flexibilität bei den Datenverwaltungsprozessen bieten.

Brain Corp und Dateneinblicke

Die umfassende KI-Lösung soll das Bestandsmanagement im Einzelhandel verändern. Brain Corp arbeitet mit Google Cloud zusammen, um dessen KI- und Datenanalyse-Portfolio für den Einzelhandel mit der Robotik-Plattform von Brain Corp zu kombinieren.

Ein bemerkenswertes Ergebnis dieser Zusammenarbeit ist die BrainOS® Sense Suite, die die Integration von datenerfassenden Kameras und Sensoren in Robotern vorsieht. Diese Technologie, kombiniert mit der umfangreichen Produkterkennungsdatenbank von Google Cloud und den robusten Datenverarbeitungsfunktionen, ermöglicht es Brain Corp, Einzelhändlern Einblicke in nahezu Echtzeit zu geben. Entscheidungen, die auf von Robotern erfassten Daten beruhen, ermöglichen es Einzelhändlern, ihre Abläufe zu optimieren, was zu höheren Umsätzen führt, da Trends und Kundenpräferenzen präzise erkannt werden. Darüber hinaus minimiert dieser datengesteuerte Ansatz Verschwendung durch effizientes Bestandsmanagement und verbessert verschiedene Aspekte der Filialleistung, was letztendlich die Rentabilität der Filiale steigert, da sichergestellt wird, dass die Ressourcen effektiv zugewiesen und das Kundenerlebnis optimiert wird.