Магазини впроваджують штучний інтелект і робототехніку: як технології рятують святкову логістику від колапсу

У час пікового попиту під час святкових розпродажів глобальні рітейлери, такі як Amazon, Walmart та Target, все більше покладаються на штучний інтелект (ШІ) та робототехніку. Ці технології стають осердям їхньої інфраструктури, трансформуючи процеси логістики та управління запасами. Вони допомагають прискорити доставку товарів, зменшити кількість помилок та забезпечити безпеку працівників, зайнятих фізично важкою працею.

Штучний інтелект у святкових операціях

Для великих рітейлерів успіх у святковий період дедалі більше залежить від систем на базі ШІ, здатних прогнозувати попит і координувати тисячі елементів у реальному часі. У Walmart, наприклад, освітлена мережа управління, керована ШІ, об’єднує моделі прогнозування, алгоритми маршрутизації та агентів прийняття рішень, що допомагає компанії досягати рекордно швидких термінів доставки. Ця система постійно аналізує історичні дані продажів, локальні патерни попиту, погодні умови та транспортні обмеження, щоб розмістити запаси ближче до споживачів ще до того, як замовлення будуть оформлені.

Коли попит зростає, інструменти ШІ динамічно перерозподіляють маршрути доставки, налаштовують час виїздів і перенаправляють водіїв у відповідності до змінюваних умов. У Walmart стверджують, що ці моделі функціонують як цифрові помічники, допомагаючи водіям без ручного втручання адаптуватися до несподіваних перешкод. У результаті зменшується кількість затримок, а строки доставки стають більш передбачуваними у найнавантаженіші тижні року.

Amazon також інтегрує робототехніку з ШІ, щоб підтримувати стабільність під час свят. Технічний директор Amazon Robotics Тей Брейді зазначив, що компанія “потужно підсилює найбільший у світі парк роботів за допомогою ШІ”, свідомо намагається усунути “нудні та повторювані” завдання на складах.

Роботи: гаранти фізичної безпеки

У складах робототехніка все більше виконує найбільш фізично виснажуючі роботи. Дослідження MIT показують, що автономні роботи тепер без допомоги людей розвантажують вантажівки, піднімаючи ящики вагою до 50 фунтів та розміщуючи їх на конвеєрах. Ці системи використовують машинне бачення, датчики та моделі генеративного ШІ, щоб визначати об’єкти, регулювати силу захоплення та безпечно працювати в людних складських приміщеннях.

Така автоматизація надає двояку вигоду: з одного боку, роботи дозволяють складам обробляти більші обсяги товарів під час короткочасних піків попиту без значного збільшення числа працівників. З іншого боку, вона знижує ризик травм для співробітників, які традиційно виконують важкі фізичні завдання. Рітейлери підкреслюють, що роботи стають союзниками, а не замінами, оскільки люди контролюють виняткові ситуації, контроль якості та нагляд за системами в цілому.

ШІ: новий підхід до повернення товарів та обману

Святковий сезон не закінчується на доставці; повернення товарів стає черговим викликом для логістики, особливо у січні, коли їх обсяги різко зростають. Як ідеться у повідомленнях, платформа повернення, що належить UPS, вже впроваджує ШІ для виявлення потенційно шахрайських повернень, порівнюючи зображення повернених товарів з оригінальними продуктами. Хоча менше 1% повернень з позначкою, ця система допомагає рітейлерам зменшити збитки під час сплеску повернень.

Крім того, ШІ сприяє рітейлерам у реагуванні на швидко змінювані споживчі тренди. Target, приміром, використовує ШІ для аналізу сигналів із соціальних мереж, даних продажів і модних трендів, що дозволяє швидше коригувати асортимент товарів. Завдяки стратегічним запасам сировини та прогнозним моделям, рітейлер прагне скоротити час між появою тренду та доступністю продукції, зменшуючи ризик зниження цін та підвищуючи продажі під час пікового попиту.