结合AI和机器学习，物联网创建智能数字生态系统

机器人已经进入零售业，从六英尺高的自由移动机器发现巨人食品商店中的溢出物，到检查沃尔玛库存的自动货架扫描仪。在Lowe‘s的家装连锁店中，某些商店中的“ LoweBot”可以回答一些简单的问题，例如查找物品和协助进行库存监控。这些机器人可以使工人从日常工作中解放出来，大概可以给人类更多的时间与客户互动-但这仅仅只是开始。

零售机器人的真正好处是有机会捕获有关货架产品和客户购买方式的更细粒度的数据，这可以提高库存管理的效率和准确性。关键是将零售机器人用作物联网中的数据收集器，最好将其视为由连接的设备、对象和传感器组成的复杂网络，以收集在云中或通过边缘计算分析的大量数据，并使用附近的服务器来进行分析，实现较低的延迟。

从制造到运输再到零售，物联网创建了一个智能数字生态系统。结合AI和机器学习的先进功能，物联网将有助于推动第四次工业革命改变我们生活、工作、开展业务以及购买所需商品和服务的方式的承诺。

借助商店中的机器人，零售商已经有了整体物联网解决方案的开端。例如，欧洲大型杂货零售商欧尚零售葡萄牙正在推出自动货架监控技术，该技术在其超市和大卖场中使用机器人。当机器人在商店中移动时，它们会捕获每个货架和过道的照片，然后将其数字化并转换为有关缺货商品和定价的指标和见解。

这样的详细数据对于零售业来说是宝贵的，因此了解和预测消费者需求至关重要。例如，STItch Fix为在家中的购物者提供了适合您的服装选择的STItch Fix，将其数据科学从其产品推荐、库存管理和时装设计等多个方面推向了商业模式。但是，对于传统零售商而言，仅跟踪消费者的购买行为并不能说明全部情况。零售商真正的竞争优势在于知道他们无法购买但想要购买的东西。那是过道中的机器人应该发挥作用的地方。

在营销漏斗模型顶层收集数据

机器人漫游商店会根据货架上的内容在“漏斗顶部”收集数据。他们的连续扫描可以更全面地了解客户的零售体验。例如，货架库存可以显示大量库存，什么供应减少以及什么都没有库存，所有这些都表明了消费者的喜好和行为。

在不久的将来，机器人可以做更多的事情，而不是报告库存水平并执行价格检查以确保准确性和一致性。考虑一个假设的场景，即一个零售机器人扫描杂货店的过道并检测到无糖花生酱的供应量以正常花生酱率的两倍减少。然后，该实时发现会触发自动订单，将更多无糖的花生酱发送到特定的商店。通过检测库存的突然变化和意外变化，机器人将迅速做出响应，而无需人工干预。这与高频交易中的情况没什么不同，高频交易使用算法来检测并利用股票价格的微小瞬时差异，这些差异会随着时间的流逝而累积成丰厚的利润。

对于零售商而言，现在要赚钱的是避免这些库存畸变导致库存不足，而库存畸形的代价巨大-据行业估计，全球库存高达1万亿美元。除了销售损失之外，客户对缺货也感到失望，导致购物者的忠诚度下降。

在Covid-19大流行期间，诸如厕纸和清洁用品之类的家庭必需品已经大量缺货。零售商最终会限制每次访问的购买量，但在面对长期空置的货架之前就没有限制。但是，如果零售商能够早日获得大量购买卫生纸等产品的迹象怎么办？如果过道中的机器人检测到卫生纸供应意外下降，这可能会导致早期改善库存管理，导致仓库发货量增加以及限制囤积的采购量。

使用物联网改善其他行业

提前发现低库存和缺货的情况还可以提高其他行业（例如航空旅行）的效率和客户体验。例如，意料之外的飞机维护会延误飞行，这不仅是因为突然需要维修，而且还因为没有所需的零件或组件。使用物联网方法进行飞机维护将意味着更好地管理零件和其他供应品的库存，并可能使飞机具备在飞机停止使用前发出维修或更换信号的能力。在水系统的制造应用中，已经在使用传感器和AI进行预测性建模和维护。

多年以来，机器人技术已涉足众多行业，从汽车装配 *** 作到将仓库中的重物抬起的机器人手臂。在某些酒店中，机器人可以搬运行李并充当数字礼宾服务。由于这种大流行，机器人已经进入非手术应用的医院，例如对走廊和房间进行消毒并运送用品，包括要在实验室测试的血液样本。自主的机器人清洁器也正在进入从办公楼到机场的商业空间。

直到最近，零售机器人大多在幕后工作。例如，亚马逊在其配送中心使用机器人来提高效率和安全性（移动沉重的托盘不会伤及机器人）；亚马逊表示，机器人帮助它在其中心存储了40％以上的库存。同时，美国最大的杂货零售商克罗格（Kroger）正在启动一个自动化仓库网络，该网络使用机器人技术和数字技术来提高其满足客户需求的能力。

重新思考零售

在这个竞争激烈的行业中，实体、在线和全渠道竞争者的利润都受到挤压，零售商必须继续依靠创新和技术来脱颖而出并提高生存机会。零售创新的早期浪潮之一是电子商务。尽管现在还不是一种新趋势，但由于大流行使更多的顾客呆在家里并以更高的频率在线购物，因此电子商务确实在进一步普及。实际上，这种流行病可能已经加速了从实体商店向数字购物的转变长达五年之久。

零售创新者也一直在重新思考实体店以展示产品并允许消费者体验新产品。现在，迈向更大创新之路的最新一步是推动零售商更深入地进入物联网，以改善库存管理和预测模型。

随着产品周期的加快，零售商将需要变得更加敏捷，以识别消费者行为的微观趋势，以生产，分销和提供客户现在想要的商品和服务。这一切的关键很可能是机器人自由移动，将来自商店过道中消费者接触点的数据带入云中的数据管理系统。
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