百威英博試用無人機和AI技術提升門店庫存可見性

除了無人機送外賣、無人車送貨，現在無人駕駛技術還可以幫助門店和品牌調整庫存。

百威英博已經成功將無人機和先進的計算機視覺應用到加拿大一家門店，通過新的零售庫存可見性系統查看並了解貨架的情況。

美國新零售庫存可見性系統開發商Pensa Systems在一輪500萬美元的融資中獲得了百威英博風險投資部門ZX Ventures的支持。

Pensa Systems表示，該公司提供了一個「廣泛可擴展」的系統，可以使用先進的計算機視覺、專利申請中的人工智能（AI）和無人機查看和了解店內貨架上的商品，方便品牌和零售商自動並系統地跟進店內庫存。

「一萬億美元的盲點」

根據IHL Group的研究，缺貨可能會給零售商造成近1萬億美元的損失。這種缺貨情形包括貨架空空如也或者消費者找不到想要的商品。

對於品牌和零售商來說，庫存可見性是一個由來已久的問題，隨著電子商務和實體店購物的結合，這個問題只會變得更嚴重。行業研究報告稱，貨架上有近十分之一的商品因漏放或放錯位置而導致收入損失、顧客不滿或庫存過剩。

為解決店內庫存這一價值「一萬億美元的盲點」，Pensa Systems的設計初衷是向零售商和品牌通報當前貨架上的商品情況——在任何時間、任何地點、任何地點的所有門店。

這項技術首次使用計算機視覺來「看」，利用專利申請中的人工智能來學習，以及靈活自主的無人機充當移動的眼睛自動操作高價值的視覺任務。

這些小型無人機自動在商店內巡邏，掃描貨架和代碼 ，報告缺貨、平面圖等信息，提供「前所未有的戰略可見度」。無人機系統可以收集每小時和每天的缺貨和實際庫存的數據，準確率達98%。

蒙特利爾的嘗試

目前，加拿大蒙特利爾的IGA Extra Beck商店已經成功地完成了新的庫存可見系統的試點。

Pensa基於無人機的系統設置時間不到90分鐘，可以每天每小時收集啤酒區缺貨和實際庫存的數據。

在為期兩周的時間內，Pensa的系統掃描了多種產品類型(如罐頭、瓶子、包裝)的乾貨架和冷卻器，在200次飛行(共計2英里的行程)中捕捉了1590萬SKU圖像，其持續學習的準確率已經達到98%，可以進行缺貨檢測。

Pensa Systems的CEO Richard Schwartz介紹：「在整個試驗(以及其他試驗)中，零售商和品牌積極報告了該系統的實際好處，如改善庫存、確保與陳列圖的一致性、保護貨架的完整性，以及商店環境中該系統的部署和運行的順暢性。」

「總的來說，根據我們在現場商店試行的經驗，該系統可以在幾天內安裝並運行，不需要集成到零售商的基礎設施或軟件接口中。第一個數據可以在每個存儲的基礎上在90分鐘內收集。」

「此外，這一方法對於缺貨的檢測非常精確(98+%)。我們認為這是對比市場上其他系統能力的一個重大飛躍。這部分要歸功於無人機的自主視覺捕捉，實際上就如同有多達100個固定錄影頭聚焦在每一個貨架上的每一個位置上的每一個產品，還有一部分原因是雲計算後端的認知性人工智能。」

Schwartz說，這項技術在了解真實產品和貨架狀況方面「非常有效」，而且比任何其他手動或自動方法都要便宜。

「Pensa通過將一架輕型、低成本的無人機與強大的人工智能結合在一起，像人一樣處理輸入並學習，從而突破了以往嘗試的複雜性和局限性。」

「我們把這種組合稱為‘自主感知系統’，這是我們取得突破性成果的核心。」

「具體地說，我們的系統能夠看到每一個單獨的產品，識別缺失的項目和位置錯位和其他平面圖錯位。這一系統還可以不斷學習、進化，並變得更準確。」

「因此，我們提供了完整的庫存和條件的實時可行數據，包括缺貨(當前和預測)、錯位和陳列圖錯位以及實際的貨架份額。」

更廣泛的潛力

一旦一個商店引入了該技術，經營者可以開始調整系統著重注意其他問題——小到端帽，大到新產品相對於其他產品的業績，大品牌與競爭對手之間的比拼如缺貨、貨架面積和其他影響營收的貨架條件。

Schwartz表示：「換句話說，我們讓零售商和品牌對貨架上正在發生的事情有一個共同的、零滯後的看法——跨越任何時間、任何商店、任何產品類別。」

「正因為如此，我們認為這一系統完全有資格消除1萬億美元的零售庫存盲點，所以像百威英博這樣的品牌和零售商可以將缺貨控制在最小化，優化產品規劃並且增加收入。」

文章來源：

Rachel Arthur, AB InBev trials drones and AI in store to improve inventory visibility