机器人“占领”沃尔玛

2019-06-06 17:15:20   来源: 富基融通零售解决方案

沃尔玛对机器人的大规模部署是库存管理迈向自动化智能化时代标志性的一步。

      依靠自动化机器人和面部识别技术,机器人不仅能够大幅提升存货管理效率、降低成本,而且还能将库存盘点的准确性提升到人工时代无法比拟的高度。

      来看看这些机器人在实现自动化智能化存货管理过程中的“芯”路历程吧!

      沃尔玛近日宣布要扩大自动移动机器人(AMR)在门店的部署规模,这些由Bossa Nova机器人公司生产出的机器人将用于获取分拣货物的实时数据。这款机器人将在全美350家沃尔玛门店进行投放。

      最近,笔者有机会与这家机器人公司的创始人兼首席技术官Sarjoun Skaff进行了交流。
 
      以前,笔者曾看到过配有用于跟踪商店存货的相机的AMR。这些机器人用来跟踪现货库存。但是它们运行得很糟糕。因其在纵向摆放的存货中辨别后排的货物,所以机器人不能准确地计算出真实的库存数量。同时,它们也很难辨认出在货架上变形的货品。

      Skaff解释道,这种情况并不是公司设计机器人的初衷。这些机器人其实是用来识别库存量情况(是空的还是满的),辨别每一批次的SKU(库存量单位)以及与该批次的相关商品价格。

      这些可不是小事。如果零售商在广告中或者网上低于正常价格水平对商品进行销售,那么错误地定价商品便成为一种违法行为。此外,机器人较弱的识别能力也会导致销售量下降。因为如果机器人无法辨别一个SKU真实的库存状况,那么员工就无法及时补货,进而会对这款商品的销售造成不良影响。

      美国ARC咨询公司近期的调查研究表明,平均店面库存准确率为88%。而使用了仓库管理系统和扫描设备的门店仓库的库存准确率则高达99.9%。相比之下,前者结果显然较为糟糕。不理想的库存管理表现不仅会折损销售量,还会降低需求预测的准确度。

      如果门店的库存管理系统认定商品还有库存,但实际上并没有,并且这件商品没有销售出去,那么需求预测引擎就会将畅销商品错判为滞销产品。根据经验可以粗略地估算,需求预测准确率每提升1%,经营所需库存量就能减少2.5%。对于零售连锁来说,这将节省下不少库存成本。
      
      较为严重的门店存货误差所造成的不良影响会扩散并波及零售商上游供应链,使得供应链运行混乱,最终导致补货成本增加。

      尽管运用现货供应率不能让你得出高库存准确率,但是它可以成为提升门店库存准确性的一个指标。然而,Skaff也指出,越来越多的大型零售商不仅把多余的库存商品存放在门店的仓库中,还会存放到商品货架的顶层架上。Bossa Nova Robotics公司重新设计了它们的机器人,使之能够辨别这些SKU是否还有库存。

      此外,笔者还询问了他们是如何将这款机器人与商店的货架图进行整合的。货架图是指显示每一储层在货架中的位置、储货能力以及储存商品品类的商店货架地图。笔者惊讶地发现,他们并没有将机器人与静态的货架平面图结合起来,而是利用实况图,实时观察真实储存情况。而在初期,他们试图将机器人监测到的数据与货架平面图相匹配,但这种方法并不理想。

      初期问题的关键在于货架状况变化太快,Bossa Nova公司甚至可能不知道他们在工作中使用了错误的数据。“我们重新进行了设计。”如何运用Bossa Nova公司的实时数据并将其与货架图相匹配完全由客户来决定。更加有经验的零售商会将Bossa Nova公司的实时库存数据加载到自己的货架图分析解决方案系统中,这一系统能够显示库存状况是否存在异常。

      虽然货架图的准确性有待商榷,但是产品包装数据准确性的问题更为严重。消费品制造商会频繁地变更包装。比如,品牌商可能会在商品包装上添加一条印有“无钠”的装饰带。那么,很难立刻分辨出这是一个新SKU的包装还是现有产品的一个新包装。同一家公司生产的产品SKU之间的差异细微,例如普通的健怡可乐和覆盆子可乐。Skaff表示,传统的计算机视觉方法需要人工标记产品外观图片,这样产品才能在货架中被辨认出来。

      让机器人能够在不依赖二维标签和其他标记的情况下自动扫描商店中的货物会是一项令人印象深刻的技术壮举。但是这不是这家机器人公司所要解决的最棘手的技术问题。准确识别商品才是最艰巨的技术关卡。直至去年7月该公司收购了Hawxeye,这一难关才最终被攻克下来。

      Hawxeye是诞生于卡内基梅隆大学生物识别实验室的一个衍生产品,利用人工智能所研发出的面部识别技术。Hawxeye其实是针对商品识别的解决方案,即使扫描商品侧面也能够将商品识别出来。如今,机器人能够在货架过道中运行,并在两分钟内便能识别沿途货架上所有的SKU和异常情况(新SKU或者由于标签更新后无法被识别的商品)。

      商店的业务逻辑用于驱动机器人的自动运转。机器人并不是一下子将商店中所有商品货架全部扫描一遍,而是可能会一天扫描几次畅销品或高利润商品所在货架。其他商品所在货架可能一周只扫描几次而已。

      你可以让一大群店员去检查在250,000平方米超级购物中心中储存的150,000个商品,但库存管理准确度依然很差。这个问题需要自动化来解决。需占用零售商一部分时间,自动化便能将商店库存准确度提升到完美的水平。



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