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自动化将引领2021年零售业走向成功
作者:谢少毅
时间:2021-02-04 09:23:43
零售自动化是物理机器人、物理移动自动化、RFID等固定基础设施、计算机视觉(CV)、货架边缘摄像头,以及智能数据分析的结合。

2020年,新冠肺炎疫情的爆发使零售商面临了前所未有的挑战。疫情在各个方面都对零售业造成了影响,由于疫情导致的购物者行为变化给零售业带来的三大影响是:线上购物需求增长、非必需品商店的关闭和重新开业,以及购物频率降低但单次购物量有所增加。这些场景所带来的共同影响已成为快速推进重要零售技术项目的催化剂,且零售生态系统中日益暴露的漏洞也在推动相应的行动和改变。零售商不得不重新考虑其商店的运营目标,并确保将实体店和线上购物整合为整体的零售体验。

零售商若想真正受益于数字化转型,必须从建立一个强大的运营模式以及拥有运营的远见入手。然后再从生产力或客户体验的角度,深入了解各类可用的技术的广度,以及这些技术能够如何助力实现零售商对于运营的愿景。在以前,很多零售商认为他们还有多年的时间来扩展和转变其经营方式,但疫情之下,他们发现自己不得不在几个月内就做出必要的改变。

电子商务、供应链优化、物联网(IoT)和云服务等长期趋势都得到了加速发展,线上购买、到店自提(BOPIS)和微型配送等因疫情发展出的趋势亦是如此。这些方式的规划和采用将提高智能自动化概念的接受程度,从而在2021年持续带动零售的增长。

流程自动化在零售业中广泛应用,即将机器人和增强现实技术与特定的机器学习(ML)算法和人工智能结合。零售商一直在增加此方面的投入,而且这一势头还将持续。零售自动化的加速对任何规模的零售商都带来了影响,同时也影响了从仓储运营和分销中心到物流和商店的整个供应链。这一趋势背后的驱动力,很大程度来自于直接将货品交付至消费者的需求。

如下将更深入地探讨零售自动化的优势,以及在2021年有助于零售业走向成功的技术解决方案。

零售自动化的主要优势

零售自动化是物理机器人、物理移动自动化、RFID等固定基础设施、计算机视觉(CV)、货架边缘摄像头,以及智能数据分析的结合。在零售商店环境中利用这些技术的组合可以为零售商提供持续的可视性,从而确保在正确的位置放置正确的产品,以此优化收益。

有几项因素推动了智能零售自动化的增长,这些因素包括对人工智能(AI)、机器学习、机器人技术和规范性分析的更易访问性,以及以消费者为中心的虚拟助手(如Alexa和Siri)的普及率激增。随着这些技术在日常生活中变得越来越普遍,零售企业也在日益频繁地利用这些技术完善运营流程,例如补货、订单履行、交付和客户体验。

过去一年带来的诸多挑战中,当前零售商面临着实体商店成本增长和营收下降的困扰。为减少零售商的“服务成本”,他们需要了解在何处实施零售自动化,从而有针对性地提高运营流程的效率。采用恰当的技术能够使操作自动化,以制定更好的决策,并使员工能够专注于增值的工作任务,而不是枯燥且重复性的工作任务。

通过自动化简化运营

考虑到疫情对消费者购物行为的影响,零售商正在寻求新的解决方案来增强其全渠道能力。电子商务需求的增长意味着零售商需要强大的数字化业务,还要在订单履行与需求之间保持平衡,同时保持盈利能力。除了提升交付量之外,网购自提、驾车购买取货(drive-through)和路边交付也日益成为消费者的首选。这也促使零售商在配送区域采用新的技术,例如智能自动化。

为了更好地服务客户,配送中心自动化成为了一项迫切的需求。零售商正在调整线上销售产品的速度,这也迫使其重组整个供应链和订单履行的模式。有些零售商转而采用了微型订单履行中心,比如更靠近消费者且通常与商店相邻的小型仓储设施;或随着对于大型商店需求的减少,重复利用商店后方的多余空间。

还有一些零售商会直接从货架上拣选消费者线上订购的商品,这就增加了对于可用库存实时可视性的需求。在零售供应链中部署智能自动化解决方案可以帮助领导者有效预测和管理库存,减少冲突,及时进行补货,也能避免其他可能影响零售商品牌形象的问题。

零售自动化还能帮助员工节省时间并提高准确性。店员手动扫描和追踪库存的老旧方法不仅效率低下,而且容易出现人为错误。实施能够实时收集并合成与库存相关的数据的智能自动化平台,能够指导员工采取适当的行动。这有助于零售商减少耗时的活动,例如徘徊在商店中寻找商品或确认库存情况,从而使商店员工能够提高整体工作效率。

在2021年,通过数据驱动型决策实现零售自动化将被视为最大的行业趋势之一,而旨在提高员工互联的技术将成为其背后主要的驱动力。零售商需要持续利用智能自动化来不断提高店员的绩效,并建立更智能的零售网络和订单履行中心。自动化流程的另一重要组成部分是协作机器人(cobot)的使用,即员工与机器人协同工作来提高生产力,并进一步减少枯燥且重复性的工作任务。

通过具有可操作性的洞见,实现超出预期的成效

许多零售商意识到了数据的重要性。当下的挑战是如何使用和应用智能零售自动化生成的实时数据,并将其转化为行动,也称之为规范性分析。

规范性分析能够帮助零售商利用可用的数据源生成近乎实时的工作任务,从而围绕资源规划、库存优化和其他重要的运营方面做出决策,为整体业务带来有意义的提升和改进。这种方法对于零售商提高效率、减少业务缩减并增加营收至关重要。

技术随购物者的行为而变化

包括智能自动化在内的技术可以帮助消费者按照自身的意愿进行购物,使其能够利用所提供的全渠道选项,以最便利的方式购买其所需的商品。无论个人消费者喜欢去实体店、线上下单送货到家,还是网购自提,零售商都必须在适应多种不断发展的商业模式的同时,持续满足顾客的需求。

零售商必须知道,购物者需要且期待愉快的购物体验。如果想要取得成功,零售商需要提供尽可能顺畅的顾客体验。投资智能自动化的零售商,无论是在店内还是线上,都可以为顾客提供更高效、更好的购物方式。

如果正确部署和实施,购物者将不会注意到工作流程中的智能自动化的存在。但他们会感受到利用智能自动化的零售商能够提供更完善的整体体验,从而让顾客更愉悦、更忠诚。疫情已成为“新常态”,因此随着购物者行为、环境和社会需求的不断发展,至关重要的是技术解决方案、开发这些技术解决方案的企业,以及利用这些技术解决方案的零售商都需要灵活应变,并随时准备适应进一步的变化。

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