Senaryo: İnsansı Robotlar Süpermarket Yeniden Stoklamasında
Modellenmiş bir senaryo: insansı robotların bir Avrupa süpermarket zincirinin dört pilot mağazasında rafları yeniden stoklaması ve envanter taraması.
Motion1 Inc. ·
Süpermarket Zinciri - Raf Yenileme ve Envanter Tarama
Modellenmiş bir senaryo: Bu makale, belirli bir müşteri etkileşimine dair bir rapor olmaktan ziyade, sektörün tipik operasyonel modellerinden yola çıkarak oluşturulmuş temsili bir dağıtımı açıklamaktadır. Rakamlar, bu şekilde bir dağıtımın neler başarabileceğine dair açıklayıcı tahminlerdir.
Zorluk
120'den fazla mağazası bulunan Avrupalı bir süpermarket zinciri, kalıcı bir operasyonel sorunla karşı karşıyaydı: çalışma saatleri boyunca rafları dolu tutmak. Raf yenileme genellikle iki zaman diliminde gerçekleşir - mağaza açılmadan önce sabah erken saatlerde ve öğleden sonraki sakinlik sırasında. Ancak müşteri trafiği modelleri değişti ve birçok mağaza artık gün boyunca sürekli müşteri akışı görüyor, bu da kesintisiz raf yenileme için çok az zaman bırakıyor.
Sonuç olarak, yoğun alışveriş saatlerinde raflarda gözle görülür boşluklar oluşuyor ve bu durum satışları doğrudan etkiliyordu. İç analizler, stokta olmayan raf konumlarının zincire mağaza başına potansiyel günlük gelirin %3 ila %5'i arasında bir maliyeti olduğunu tahmin ediyordu. El tipi bir tarayıcıyla koridorlarda dolaşarak boşlukları tespit etmeye yönelik manuel envanter taraması zaman alıcı ve tutarsızdı.
Çözüm
Zincir, dört mağazada insansı robotları pilot olarak denedi ve mağaza başına iki robot konuşlandırdı. Robotlar iki temel işlevi yerine getirdi:
- Raf yenileme. Robotlar ürün kasalarını arka depodan satış alanına taşır ve tek tek ürünleri belirlenen raf konumlarına yerleştirir. Raf yenileme öncelikleri, mağazanın yönetim sisteminden gelen gerçek zamanlı envanter verileriyle belirlenir.
- Envanter taraması. Robotlar, boş raf konumlarını, yanlış yerleştirilmiş ürünleri ve fiyatlandırma tutarsızlıklarını tespit etmek için görüntü sistemlerini kullanarak planlanmış koridor taramaları yapar. Tarama sonuçları doğrudan mağazanın envanter yönetim platformuna aktarılır.
Filo yönetim platformu, bölge yöneticilerinin dört pilot mağazadaki robot operasyonlarını merkezi bir gösterge panosundan izlemesine olanak sağladı. İş akışları, yerleşim farklılıkları için küçük ayarlamalarla mağazalar arasında standartlaştırıldı.
Dağıtım Zaman Çizelgesi
- Ay 1-3: Bir pilot mağazada detaylı mağaza haritalaması ve navigasyon testi. Müşteri yoğunluğu olan alanlardan kaçınmak için robot yolları tanımlandı. Robot-müşteri etkileşimi için güvenlik protokolleri oluşturuldu (robotlar müşterilere yol verir ve minimum boşluk mesafelerini korur).
- Ay 4: İlk pilot mağazada iki robot konuşlandırıldı. İlk operasyon, mağaza açılmadan önce sabah erken saatlerdeki raf yenileme ile sınırlıydı.
- Ay 5-6: Robotlar çalışma saatleri içinde faaliyete başladı. Müşteri etkileşim protokolleri, ilk geri bildirimlere göre iyileştirildi.
- Ay 7-9: Üç ek mağazaya daha yayıldı. İlk mağazadaki iş akışı şablonları yeniden kullanılarak kurulum süresi yaklaşık %60 oranında azaltıldı.
Modellenmiş Sonuçlar (Dört Mağazada İlk 9 Ay)
- Raf bulunabilirliği: Çalışma saatleri boyunca ortalama raf bulunabilirliği %91'den %97'ye yükseldi.
- Gelir etkisi: Geliştirilmiş raf bulunabilirliğine atfedilebilen mağaza başına tahmini %2,1 gelir artışı.
- Envanter doğruluğu: Envanter tarama doğruluğu, manuel taramada %94 iken, %99,2'ye ulaştı.
- Tarama sıklığı: Robotlar, önceki günde bir yapılan manuel taramaya kıyasla, günde üç kez tam mağaza envanter taraması tamamladı.
- İşgücü yeniden tahsisi: Daha önce raf yenilemeye ayrılan mağaza personeli, zincirin personel eksikliği yaşadığı alanlar olan müşteri hizmetleri ve taze gıda hazırlığına kaydırıldı.
- Müşteri geri bildirimi: İlk anketler, müşterilerin %78'inin robot varlığına karşı nötr veya olumlu olduğunu gösterdi. Olumsuz geri bildirimler, başlıca raf yenileme sırasındaki koridor sıkışıklığıyla ilgiliydi ve bu durum, raf yenileme programları ayarlanarak giderildi.
Temel Çıkarımlar
İnsansı robot dağıtımını düşünen perakendeciler için bu pilot çalışma, birkaç pratik ders sunmaktadır:
- Kısıtlamanın insan gücü değil, zaman olduğu yerden başlayın. Raf yenileme pencereleri, tüm gün süren müşteri akışı nedeniyle daralmıştı. Robotlar, insanları satış alanından çekerek değil, çalışma saatleri boyunca raf bulunabilirliği ile haklı çıkarıldı.
- Yazılım katmanına yatırım yapın. Filo yönetim platformu, donanım kadar önemliydi. İlk pilot mağazadaki iş akışı şablonlarının yeniden kullanılması, sonraki üç mağazada kurulum süresini yaklaşık %60 oranında azalttı ve bölge yöneticilerine dört mağaza genelinde tek bir gösterge panosu sağladı.
- 3-6 aylık bir hızlanma süreci planlayın. İlk mağaza, bir robot tek bir kasayı taşımadan önce üç ay haritalama ve navigasyon testi gerektirdi. Zamanı ve sabrı buna göre bütçelendirin.
- Önemli olanı ölçün. Raf bulunabilirliği ve gelir artışı manşet rakamlarıydı, ancak tarama doğruluğu, tarama sıklığı ve müşteri memnuniyeti daha eksiksiz bir hikaye anlattı. Dağıtımın tam değeri, kasadan çok daha ötesine uzanmaktadır.
- Personelin yanı sıra müşterileri de dahil edin. Bir mağazada, halk robotla aynı alanı paylaşır. Anket geri bildirimleri, koridor sıkışıklığını azaltmak için ayarlanan raf yenileme programları da dahil olmak üzere somut değişikliklere yol açarken, mağaza personeli müşteri hizmetleri ve taze gıda hazırlığına geçti.
Bu zincirin pilot çalışması, perakendede insansı robot dağıtımının mevcut teknolojiyle pratik, faydalı ve ulaşılabilir olduğunu göstermektedir. Anahtar, bunu bir teknoloji satın alımı olarak değil, çalışma saatleri, müşteri konforu ve ikinci mağazayı birinci mağazadan daha hızlı hale getiren şablonlar etrafında planlanmış bir mağaza operasyonları değişikliği olarak ele almaktır.