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【CNMO新聞】零售行業中，也許沒有什麼比盤點商品更耗時了。庫存跟蹤，確定哪些產品有庫存，哪些產品可能在下周就要斷貨等等，這是一場永無止境的戰鬥，商店的店員要花費大約400億個小時從貨架上揀貨。而且這項工作還非常容易出錯，研究表明，員工通常會把大約十分之一的貨物放錯位置。
然而，連續創業者Richard Schwartz認為他有答案，他的方案是使用配備了巨型空心球狀支撐籠的無人機。
無人機
Schwartz是Pensa Systems的首席執行官及創始人，這是一家奧斯汀的創業公司，開發零售庫存系統，利用計算機視覺算法來「認知」商店貨架上的商品。 Pensa已經與Anheuser-Busch InBev（一家戰略投資者）以及多個國家的零售商一起試驗其平台。在紐約零售聯合會年會上，該公司宣布已獲得新的資金支持，用於獲取更多客戶。
Signia Venture Partners領投了對Pensa的500萬美元投資，Commerce Ventures以及現有投資者ZX Ventures、ATX Seed Ventures、Capital Factory和RevTech Ventures都參與了投資。這家奧斯汀的創業公司在2018年獲得220萬美元種子輪融資，該公司目前的融資總額增加到了720萬美元。
Schwartz表示：「缺乏庫存可見性對於品牌和零售商而言一直是個問題，零售商和製造商盲目地盯著貨架上的產品，看看缺少什麼或者有什麼商品被放錯了地方。先進的人工智能可以充分利用人們對貨架狀況的感知，並自動化，以便可以在任何時間點上連續讀出貨架上的商品狀況。」
與Bossa Nova、Keonn Technologies和Simbe Robotics提供的產品不同，Pensa的庫存管理系統沒有使用地面機器人，而是使用了四軸飛機，這些飛機配備了可以掃描貨架商品的錄影頭。借助無線連接的英特爾邊緣服務器和自學習算法，隨著時間的推移，可以更好地識別產品，球形無人機掃描可以自動感知貨架狀態，在貨架間的走道飛行時具有「很高的精度」。
根據Schwartz的說法，無人機在可擴展性方面具有優勢。比Pensa等競爭對手目前提供的一些機器人產品便宜，部分原因是它們有一定的補貼。在某些情況下，它們操作起來不那麼複雜，特別是在高度緊湊布局的商店中。
Schwartz表示：「店內庫存可見性仍然是零售供應鏈的一個巨大黑洞，零售商和品牌製造商已經嘗試過機器人、錄影頭和智能貨架的組合，但是這些解決方案太過昂貴，不夠準確而且不穩定。」
在AB InBev試點期間，Pensa的無人機每個小時及每天會在加拿大蒙特利爾的實體店IGA Extra Beck收集庫存數據。在兩周的時間里，它們掃描了貨架和裝有罐子、瓶子和包裝的冷櫃，並且能夠在98%的時間里，檢測出商品的缺貨狀況。
IGA Extra Beck的老板Todd Beck表示：「任何可以幫助我們保持商店完整性並確保我們不會缺貨的解決方案都可以提供我們所需的競爭優勢，在我們的人工系統可能通知我們的幾個小時之前就了解到即將出現的缺貨狀況，這種能力將會推動銷售增長，並且讓客戶在這個過程中體驗感更好。我們可以從Pensa系統能夠提供的即時反饋中獲得巨大的業務價值。」
Pensa並不是唯一一家使用機器人來應對實體企業後勤挑戰的創業公司。
英國超市連鎖店Ocado是世界上最大的在線雜貨零售商之一，它設計了一個使用計算機視覺來遞送貨物的包裝系統。Takeoff Technologies的平台由藥店、便利店和快餐店組成，它們可作為提貨點，配有儲物櫃，方便用戶取用。商業巨頭沃爾瑪也不甘示弱，在8月份與Alert Innovation合作，部署了AlphaBot，這是一個能夠挑選和運輸「絕大多數」雜貨商品的自動分貨系統。