科技的发展,会带动各行各业的发展,早些年,互联网的概念,让我们看到了超市便利这个相对传统行业也变得互联网起来,在移动支付等技术支持下,我们实现了自助收银,智能发券,支付即会员等操作,这些技术的运用,都提速了零售行业的发展脚步,比如,让需求和供应更及时更准确的匹配。 如今,AI这项科技能力已经比较成熟,且技术在市场上的运用,也在逐渐被开发,比如刷脸支付。元芒数字创新地将零售行业的电子秤AI了起来,就是这么AI了一下,我们帮助零售行业解决了很多的问题。 解决问题一:生鲜打称排队 因为生鲜商品是高频消费商品,所以经常会有下班高峰期,周末,活动促销等排队打称的 场景出现,疫情的出现,更是让生鲜需求旺盛了许多,而排队根本原因是打称的效率赶不打称排队的速度。元芒数字发现,阻碍打称效率的原因,是打称员需要背100-200个条码。打称员拿到商品的时候需要做的是: 1、大脑辨别商品是哪个 2、然后将商品放上电子秤 3、思考该商品对应的条码 4、输入商品PLU码 5、最后贴上标签。 整个环节,人为参与的因素较多,所以想要提高效率,只能从人员上下手,比如找更灵巧的打称员,想办法留住已经熟悉的打称员。而这些都具有不确定性。而且为了维护这些会产生一定的成本。 而排队打称会产生的后果肯定也是负面的。现在的年轻人有时间成本的概念,在排队面前,他们可能会选择线上,或则其他不需要排队的门店,留下的可能就是价格敏感的,有时间的排队的老年人了。即丢失了客户,也影响了客户结构。 解决问题二:培训时间久,人员流动快,人力成本高。 虽然,现在失业率很高,但是这也有部分原因是为了获得更好的就业而选择性失业,所以失业并不影响就业人员工资高的问题。中国人口红利消失依然是大趋势,我们在就职市场上可以看到,在佛山这样的三,四线城市的打称员的工资最低都是4000元。且工作勤快,吃苦耐劳的店员,服务态度好,服从管理的店员就更难招了,这一点,可能每个门店的店长就很有共鸣了。然而通过了一周的甚至半个月的培训,说不定因为各种原因,短短几个月就离职的,也大有人在。下一个店员,又从零开始,犯着刚走的那个人之前犯过的错 解决问题三:数据缺失,防损防盗工作难以进行。 现在,大多数的商超和社区生鲜店,大多都已经实现了数字化的管理,但是,目前的管理,做的比较好的,都是标品,而生鲜品而言,确是一大难点,生鲜品由于蒸发,变质等损耗严重,所以精细化管理比较难。尽管收银的时候结算的时候会有明细通过ERP进行管理,而大香蕉贴着小香蕉的标签卖出去了,收银员也不得而知。 元芒数字,通过AI实现自助化称重收银? 元芒数字将电子秤和AI及SAAS软件结合起来共同解决了以上的问题。只要将。 AI智能识别,商品放上秤,AI软件就能一秒识别出商品,不需要背条码了,效率得以提升,且稳定可持续; 客户自助操作,多台设备只需要一个店员处理现场疑问就好了,店员人数下降,人力成本减少了; 识别前十准确率98%,后台有识别图片,数据化管理,精品贱卖等违规操作有迹可循,防损防盗功能实现了。 项目效果 目前,元芒数字方案已经在多家大型生鲜超市及卖场进行试点,所有的数据都表明,AI智能电子秤在各方面的数据都优于现在的普通智能电子秤。未来,AI电子秤将会取代普通的电子秤,进入大众的视野中。 多个试点项目后,得出整体效果: 上线1周,准确率90%左右; 上线2-3周,准确率95%左右; 上线1月,准确率基本稳定98%以上。 平均每次打秤在3秒内完成。 随着使用次数的不断增加,AI会在云端不断的自我学习和自我优化,其中一家日均打称次数较高的的某试点客户,其生鲜果蔬SKU约300个,日均打秤500次,识别准确率已经达到了99%,全方位赶超技能熟练的打称员了 。 QA 当然,由于改产品属于颠覆式创新产品,所以,大家对于新鲜实物也有很多的好奇和质疑。以下是我们收集到的一些大家比较关心的。我们也做了整理,在此分享: 电子秤可以识别袋装商品吗? 可以,只要是肉眼可以看穿的包装袋,电子秤都可以识别,包括有的带有网格袋的白色泡沫,也能识别(见上面实拍视频第二件商品),且不影响准确度。 Q 我们超市的品种很多,是否可以支持?AI学习的时间需要多久? A 可以,该KA客户目前的商品有400多种。学习的时间大概是1周。 Q 如果有新品了,如何让设备进行学习? A 系统支持自动上新,新品在称重设备上打印过一次价签,后续就可以推荐出来。 Q 同一种水果,比如小台芒,香妃芒等,能否进行识别? A 可以识别,只要大小,颜色稍有不同,都是可以被识别。若肉眼无法识别,则可以通过贴标区分,或者店员在显示的页面进行选择。 Q 如果是识别库中没有的商品,是否可以支持打单? A 可以,系统支持搜索功能,如果商品不在识别库中,可以通过模糊搜索的方式快速找到。 Q 电子秤对现场环境有什么要求吗? A 跟正常电子秤要求一样,稳定、整洁可以称重即可。 |
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