Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami już nadeszła i zmienia sposób działania sprzedawców detalicznych. Ponieważ sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie i przejmuje coraz więcej zadań biznesowych, jej wpływ jest odczuwalny w całej branży detalicznej. Jednocześnie sam handel detaliczny zmienia się w następstwie transformacji cyfrowej, oczekiwań wielokanałowych i zmieniających się wymagań klientów po COVID.

Zbieżność tych dwóch rzeczywistości prowadzi do rosnącej obecności robotów opartych na sztucznej inteligencji w środowiskach detalicznych. McKinsey szacuje, że 50% zadań w handlu detalicznym można obecnie zautomatyzować, a detaliści oczekują, że do 2025 r. 70% rutynowych obowiązków sklepowych będzie zautomatyzowanych. W rzeczywistości setki robotów wykorzystujących sztuczną inteligencję już pracują w alejkach sklepowych], aby zoptymalizować funkcje inwentaryzacji.

Podczas gdy rewolucja robotów szturmem zdobywa handel detaliczny, jakie korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami można przeoczyć? Podczas gdy usprawnienie codziennych kontroli zapasów i realizacji zamówień to często pierwsze rzeczy, które przychodzą na myśl, wpływ ten sięga znacznie dalej. Od przewidywania trendów konsumenckich po harmonizację złożoności omnichannel, inteligentna automatyzacja zapoczątkowuje nową erę wydajności i odporności handlu detalicznego.

Oto dziesięć kluczowych zalet sztucznej inteligencji i robotyki w zarządzaniu zapasami:

1. Zautomatyzowane przechwytywanie danych

Śledzenie zapasów tradycyjnie wiąże się z czasochłonnymi ręcznymi procesami rejestrowania danych produktów, takich jak ilości, lokalizacje i ceny. Sztuczna inteligencja automatyzuje gromadzenie i digitalizację danych, aby zaoszczędzić czas i poprawić dokładność. Wizja komputerowa i technologie RFID mogą w sposób ciągły skanować półki i magazyny, aby na bieżąco zliczać stany magazynowe.

• Roboty oparte na sztucznej inteligencji automatyzują gromadzenie i digitalizację danych, aby zaoszczędzić czas i poprawić dokładność.
• Roboty z technologiami sztucznej inteligencji i RFID mogą stale skanować półki i magazyny, aby stale aktualizować stany magazynowe.
• Zapewnia czyste, szczegółowe dane do prognozowania popytu na paliwo, planowania uzupełniania zapasów i algorytmów optymalizacji.

‍

2. Widoczność zapasów w czasie rzeczywistym, omnichannel

Wraz z rozwojem wielokanałowej sprzedaży detalicznej, śledzenie zapasów w różnych kanałach i lokalizacjach staje się coraz bardziej złożone. Starsze systemy często przechowują dane w silosach, co prowadzi do niespójności i martwych punktów. Sztuczna inteligencja umożliwia zintegrowane śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia ujednoliconego widoku.

• Roboty oparte na sztucznej inteligencji i czujniki IoT zapewniają ciągłe monitorowanie na poziomie przedmiotu bez interwencji człowieka.
• Obsługuje elastyczną orkiestrację realizacji dla ofert takich jak BOPIS (kup online, odbierz w sklepie), wysyłka ze sklepu i drop-ship dostawcy.
• Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane z czujników IoT, tagów RFID i mobilnych robotów skanujących do ciągłego monitorowania przedmiotów bez interwencji człowieka.

‍

3. Segmentacja zapasów

Posiadanie odpowiedniej ilości zapasów jest ważne, ale równie ważna jest ich strategiczna organizacja. Sztuczna inteligencja może segmentować jednostki SKU w oparciu o wielowymiarowe atrybuty, aby umożliwić inteligentniejsze zamawianie, alokację, kompletację i merchandising. Zautomatyzowane grupowanie i klasyfikacja eliminują zgadywanie z zarządzania zapasami.

• Kryteria segmentacji mogą obejmować wielkość sprzedaży, marże zysku, zmienność popytu, elastyczność cenową, etap cyklu życia produktu i fizyczne potrzeby obsługi
• Sztuczna inteligencja pomaga sklepom zoptymalizować przestrzeń na półkach, aby wyeksponować produkty o wysokiej wydajności, jednocześnie unikając wyczerpania zapasów podstawowych produktów.
• Pomaga magazynom w projektowaniu wydajnych procesów odkładania, przechowywania i kompletacji w oparciu o szybkość i charakterystykę produktu.

‍

4. Redukcja kosztów

Ostatecznym celem zarządzania zapasami opartego na sztucznej inteligencji jest obniżenie kosztów przy jednoczesnym zaspokojeniu potrzeb klientów. Unikając nadmiernych i niedostatecznych zapasów, sztuczna inteligencja pomaga zminimalizować koszty utrzymania zapasów i zmaksymalizować marże produktów. Szczegółowe informacje dostarczane przez inteligentną analizę mogą ujawnić marnotrawstwo i nieefektywność w łańcuchach dostaw.

• McKinsey szacuje, że sztuczna inteligencja może obniżyć koszty utrzymania zapasów o 20% i zmniejszyć liczbę braków magazynowych nawet o 50%.
• Inteligentne uzupełnianie zapasów zapobiega kosztownym przecenom i odpisom wynikającym z nadmiaru zapasów przy jednoczesnym utrzymaniu poziomu zapasów.
• Optymalizuje wydajność wykorzystania przestrzeni magazynowej, alokacji pracy i tras transportowych w celu obniżenia wydatków na kompleksową realizację zamówień.

‍

5. Przewidywanie zapasów

Podczas gdy prognozowanie popytu przewiduje potrzeby klientów, przewidywanie zapasów koncentruje się na zapewnieniu dostępności odpowiednich produktów we właściwych miejscach, aby zaspokoić ten popyt. Oprócz szacowania przyszłej sprzedaży, sztuczna inteligencja uwzględnia również czasy realizacji, ograniczenia dostawców, poziomy zapasów w wielu półkach, punkty zmiany kolejności i zaawansowane techniki optymalizacji. Ten kompleksowy widok pozwala sprzedawcom detalicznym tworzyć ultra-responsywne, opłacalne plany zapasów.

• AI wykorzystuje metody takie jak analiza just-in-time, kategoryzacja zapasów ABC i formuły ekonomicznej ilości zamówienia do dynamicznego dostosowywania poziomów zapasów
• Algorytmy predykcyjne uwzględniają efekty substytucji, wskaźniki przywiązania i inne zależności między produktami w celu określenia optymalnych zestawów zapasów.
• Szczegółowe prognozy umożliwiają sprzedawcom detalicznym inteligentne pozycjonowanie i przepływ zapasów w sieciach dystrybucji w celu zaspokojenia popytu wielokanałowego.

‍

6. Prognozowanie popytu

Jedną z największych zalet robotyki opartej na sztucznej inteligencji jest jej zdolność do analizowania ogromnych ilości danych w celu przewidywania przyszłych trendów. Jeśli chodzi o zarządzanie zapasami, sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z prognozowaniem popytu klientów, analizując historyczne dane dotyczące sprzedaży, trendy rynkowe, sezonowość i inne kluczowe czynniki. Algorytmy sztucznej inteligencji stojące za dzisiejszymi robotami magazynowymi nieustannie analizują liczby, aby identyfikować wzorce i przewidywać nadchodzące potrzeby z niezwykłą precyzją.

• Roboty oparte na sztucznej inteligencji analizują ogromne ilości danych w celu przewidywania przyszłych trendów i prognozowania popytu ze strony klientów.
• Modele predykcyjne w robotach są stale udoskonalane przy użyciu danych sprzedaży i łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, zwiększając dokładność przy każdej aktualizacji
• Bardziej wiarygodne szacunki popytu oparte na sztucznej inteligencji pomagają sprzedawcom detalicznym dostosować asortyment i ilości produktów do preferencji klientów, zwiększając sprzedaż i marże.

‍

7. Zoptymalizowana alokacja personelu

Zarządzanie zapasami jest bardzo pracochłonne, często pochłaniając czas, który pracownicy mogliby poświęcić na pracę o wyższej wartości. Roboty oparte na sztucznej inteligencji mogą przejąć wiele rutynowych, powtarzalnych zadań związanych z inwentaryzacją, takich jak liczenie, uzupełnianie zapasów i audyt. Uwalnia to ludzkie talenty do bardziej strategicznych ról związanych z obsługą klienta.

• Roboty oparte na sztucznej inteligencji z systemem BrainOS® obsługują żmudne skanowanie półek, sprawdzanie cen i merchandising, dzięki czemu pracownicy mogą skupić się na pomaganiu kupującym.
• Zautomatyzowane monitorowanie zapasów oparte na sztucznej inteligencji wypełnia luki wynikające z niedoborów siły roboczej w handlu detalicznym i zmniejsza wypalenie pracowników.
• Przekazanie przyziemnych zadań robotom opartym na sztucznej inteligencji zwiększa satysfakcję z pracy i zadowolenie klientów.

‍

8. Zwiększona satysfakcja klientów

W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku handlu detalicznego oczekiwania klientów są wyższe niż kiedykolwiek, zwłaszcza jeśli chodzi o dostępność produktów. Braki magazynowe mogą być katastrofalne w skutkach, skłaniając kupujących do zawierania transakcji w innych miejscach i niszcząc lojalność wobec marki. Sztuczna inteligencja pomaga utrzymać pełne półki i zadowolenie klientów.

• Zdolność sztucznej inteligencji do zwiększenia dokładności prognoz zapasów o 35% minimalizuje utratę sprzedaży spowodowaną brakami w zapasach.
• Upewnienie się, że produkty są niezawodnie dostępne w magazynie, kiedy i gdzie klienci chcą kupować, buduje zaufanie, powtarzalność transakcji i pozytywne opinie.
• Obsługuje płynne doświadczenia omnichannel poprzez inteligentne kierowanie zapasów do idealnych lokalizacji realizacji w oparciu o podaż i popyt w czasie rzeczywistym.

‍

9. Skalowalność i zdolność adaptacji

Wraz z rozwojem i ewolucją detaliści potrzebują systemów zarządzania zapasami, które mogą za nimi nadążyć. Ręczne procesy i kruche integracje utrudniają dostosowanie się do zmieniających się potrzeb biznesowych. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji są budowane od podstaw tak, aby były skalowalne i rozszerzalne.

• Elastyczna chmura obliczeniowa oparta na sztucznej inteligencji dynamicznie dostosowuje wydajność do obsługi szczytowych sezonów, wprowadzania nowych produktów i długoterminowego wzrostu.
• Wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego AI w robotach mogą szybko uczyć się nowych SKU, lokalizacji i wzorców popytu przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka.
• Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami już nadeszła i zmienia sposób działania sprzedawców detalicznych. Ponieważ sztuczna inteligencja rozwija się w błyskawicznym tempie i przejmuje coraz więcej zadań biznesowych, jej wpływ jest odczuwalny w całej branży detalicznej. Jednocześnie sam handel detaliczny zmienia się w następstwie transformacji cyfrowej, oczekiwań wielokanałowych i zmieniających się wymagań klientów po COVID.
• Integracje oparte na API i mikrousługi wspierają modułowe wdrażanie nowych możliwości i technologii w robotach opartych na sztucznej inteligencji w miarę zmieniających się potrzeb.

‍

10. Ciągłe oszczędzanie czasu

Utrzymanie rentownych i wydajnych zapasów w czasie wymaga ciągłego doskonalenia. Wczorajsze najlepsze praktyki mogą nie wystarczyć, ponieważ rynki, dynamika konkurencji i preferencje klientów ulegają zmianom. Sztuczna inteligencja umożliwia ciągłą optymalizację, aby utrzymać KPI zapasów na właściwym poziomie.

• Dostrajanie algorytmiczne automatycznie dostosowuje parametry zamawiania, alokacji i ustalania cen w oparciu o rzeczywiste wyniki i zmieniające się warunki.
• Inteligentni agenci proaktywnie identyfikują ryzyko i możliwości poprawy w całym cyklu życia merchandisingu.
• Ta nowa generacja robotów opartych na sztucznej inteligencji zapewnia niestrudzoną pomoc w przekształcaniu struktury kosztów handlu detalicznego i doświadczeń klientów.
• Dzięki odpowiednim narzędziom sztucznej inteligencji nowi pracownicy handlu detalicznego mogą współpracować z robotami, aby wymyślać przełomowe doświadczenia dla klientów.

Ponieważ handel detaliczny stoi w obliczu szybko ewoluującej przyszłości, roboty oferują rozwiązanie nie tylko dla wyzwań związanych z zapasami, ale także dla kaskadowych skutków niedoborów siły roboczej, nieefektywności operacyjnej i rosnących oczekiwań klientów w kanałach cyfrowych i fizycznych. W połączeniu ze sztuczną inteligencją, ta nowa generacja niestrudzonych pomocników może zmienić strukturę kosztów handlu detalicznego i jakość obsługi klienta.

Roboty umożliwiają pracownikom przejście od przyziemnego magazynowania do przemyślanej, konsultacyjnej pracy, która buduje relacje i rozwiązuje problemy. Poza poprawą kultury i morale, roboty już teraz mają wymierny wpływ na wyniki finansowe sprzedawców detalicznych, zwłaszcza w okresach wzmożonego ruchu, takich jak Czarny Piątek. Pierwsi użytkownicy zgłaszają wyższe przychody, mniejszą liczbę przecen i większą rotację zapasów.

Wpływ robotów wykracza poza indywidualnych sprzedawców detalicznych i przynosi korzyści całej branży. Pomagając wyeliminować marnotrawstwo i nieefektywność w łańcuchach dostaw, inteligentna automatyzacja może uwolnić kapitał, który sprzedawcy detaliczni mogą ponownie zainwestować w innowacje, obsługę klienta i rozwój. Dla branży stojącej w obliczu bezprecedensowych zakłóceń i niepewności, zasoby te mają kluczowe znaczenie.

Ostatecznie pojawienie się robotów opartych na sztucznej inteligencji stanowi szansę dla handlu detalicznego nie tylko na obniżenie kosztów, ale także na ponowne odkrycie swoich operacji. Delegując rutynową pracę, sprzedawcy detaliczni mogą zwiększyć rolę ludzkiej pomysłowości. Dzięki odpowiednim narzędziom, nowi pracownicy handlu detalicznego, kreatywni w rozwiązywaniu problemów, mogą współpracować z robotami, aby tworzyć przełomowe doświadczenia dla klientów.

BrainCorp umożliwia detalistom myślącym przyszłościowo pionierskie podejście do tej przyszłości dzięki najnowocześniejszym autonomicznym robotom inwentaryzacyjnym. Nasze oparte na sztucznej inteligencji roboty szorujące i skanery półek utrzymują sklepy w pełni zaopatrzone, w odpowiednich cenach i zorganizowane, zwracając uwagę na nieefektywności, dzięki czemu można skupić się na priorytetach strategicznych. Skontaktuj się z nami, aby uzyskać niestandardową ocenę tego, w jaki sposób roboty mogą pomóc Twojej działalności detalicznej.