Как данные работают на бизнес?

На смену предпринимательскому чутью, интуиции и субъективному опыту бизнесменов пришли статистика и аналитика.

Принимать решения на основе данных – это лозунг цифровой трансформации и главная цель. Мы расскажем о трех конкретных решениях на базе искусственного интеллекта, уже доказавших свою эффективность на практике наших заказчиков.

Кейс №1. Контроль персонала

Функционирование ритейла во многом обеспечивает линейный персонал –кассиры, мерчендайзеры, кладовщики. При этом всегда есть те, кто работает лучше и быстрее, и те, у кого перекуры и кофе случаются чаще, чем пищит сканер штрихкодов на кассе. Как показывает практика, люди так же ленивы, как и изобретательны, поэтому бороться за уменьшение простоев, увеличение скорости и качества работы очень сложно, но возможно.

В библиотеке решений Softline Digital есть система, отвечающая за мониторинг физической активности и ручного труда. Функционирует она так: сотрудники надевают на руку часы, в которых установлены акселерометр, гироскоп, барометр, магнитометр, пульсометр. Они распознают рабочую активность сотрудника и отображают собранную информацию через удобный интерфейс. С помощью моделей искусственного интеллекта с машинным обучением система различает элементарные действия, например, такие как выкладка, ротация, смена ценников, бездействие и определяют их в общие операции – работа с товаром, работа на кассе, перемещение или простой.

Пилотный проект для известного ритейлера показал, что при постоянном использовании системы мониторинга физической активности персонала производительность труда повышается на 20-25%.

Таким образом, во-первых, руководители могут быстро выявлять простои в работе и мгновенно устранять их. Во-вторых, система сравнивает людей, бригады, магазины между собой за любые даты. Эта информация дает возможность устанавливать объективные нормы работы, привязывать мотивацию к эффективности: стимулировать отстающих, поощрять передовиков. В-третьих, это контроль выполнения операций в магазине: как провели ротацию, все ли ценники поменяли, хорошо ли обслужили оборудование. Также система способна распознавать несанкционированные действия, например, курение на складе, если торговая точка оборудована дополнительными датчиками геопозиционирования.

Кейс №2. Автоматическая инвентаризация

Инвентаризация товара ручным способом с помощью сканера – задача рутинная и энергозатратная. Мало того, что требуется привлекать много работников, приостанавливать работу склада, так еще и точность такой инвентаризации порядка 80-90%.

Система автоматической инвентаризации распределительных центров и складов паллетного хранения позволяет проводить сканирование со скоростью 2.5 секунды на паллету с точностью 99.9%.

Новый способ инвентаризации предполагает использование оборудования на базе технологий компьютерного зрения. По конструкции оно напоминает стандартные паллеты.

Погрузчик с установленной системой, проезжая по аллеям склада, сканирует штрихкоды, расположенные на паллетах, и заносит данные в таблицу в режиме реального времени.

Инвентаризатор поддерживает различные типы паллет, в том числе сдвоенные, работает с несколькими штрихкодами даже под пленкой. Система может различать слои и упаковки на паллете. Управляется приспособление с планшета с помощью мобильного приложения.

Внедрение такой системы занимает около 2 недель после поставки оборудования. Причем самая длинная часть проекта, как правило, — договорная работа.

Кейс №3. Умные полки

Идеал, к которому стремятся все розничные торговцы – это чтобы нужный покупателю товар всегда стоял на полке на расстоянии вытянутой руки.

К сожалению, часто нужные товары отсутствуют, а любая недоступность – это убытки.

Товар может закончиться в торговой точке, его могут просто не выложить, неправильно выставить, заложить другими. Есть также и психологическая недоступность – это когда покупатели не желают брать товар без ценника или то, что осталось последним, и уходят неудовлетворенными. Умные полки созданы, чтобы ликвидировать эти пробелы.

Как это работает? Система анализирует данные ритейлеров за несколько лет, алгоритмы искусственного интеллекта с машинным обучением их обрабатывают. На очищенные исторические данные в реальном времени накладываются данные с касс, складов, информация о ценах, ассортименте, товародвижении, а также внешние данные, например, погода. Система для каждой торговой точки формирует прогноз покупок. Если она замечает, что ожидаемых продаж не происходит, то оповещает о возможной проблеме с товаром. Сигнал о том, что нужно проверить доступность продукции на полке, поступает в приложение на устройство ответственного сотрудника магазина. Тот уже непосредственно в торговом зале исправляет проблему. Причем такие сигналы может инициировать как сама система, так и руководитель.

Создадим ваш кейс

Без цифровизации уже практически невозможно конкурировать на рынке, тем более в такой сложной и динамичной сфере, как ритейл. При этом трансформацию может начать каждый, главное – успеть вовремя разработать для себя оптимальные сценарии, чтобы не оказаться глобально отстающими. Подобрать подходящие решения поможет эксперт Softline Digital по цифровым решениям в ритейле.

Обращайтесь: Info.AZ@softline.com