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人工智能在实体零售的典型应用:RFID机器人

德国服装零售商Adler Modemarkte 正在通过标签读取机器人系统扩展其RFID技术的应用,目前该系统可以跟踪其20家门店的库存,计划到2019年9月将部署到45个门店——约占该零售商门店总数的三分之一。该系统由一个名为TORY的机器人组成,它配备一个内置的超高频RFID阅读器和天线阵列,可以在整个门店的盘点过程中收集RFID数据。这项技术由RFID技术公司MetraLabs提供。

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Adler是德国最大的零售连锁店之一,在德国、奥地利、卢森堡和瑞士也有分店。它主要为女性、男性和儿童销售自有品牌,但约有25%的产品来自外部品牌。多年来,该公司一直将UHF RFID标签应用于其自有品牌产品和外来品牌,以便更好地管理通过配送中心和门店时的商品库存,从而降低商品在某个门店缺货的风险。员工每周要走遍177家门店,通过手持阅读器定期读取EPC UHF RFID标签信息,从而定期更新公司库存数量。

Adler部署RFID的目标是提高其库存的准确性,并避免货物在其门店内错位。Adler的CIO Patrick Schiller表示,虽然公司已经利用员工跟踪库存并将商品放置到门店货架和陈列架上合适的位置,但这会影响到他们完成销售业绩和接待顾客的首要工作。

Adler公司于2015年开始与Metralabs合作,当时他们就开始测试TORY担任销售助理扫描标签以识别门店商品库存和位置的能力。不过,当时仅在少数几家门店对机器人进行试点测试。

“在试点阶段,RFID技术的物理挑战是首要考虑因素。”Schiller说。TORY的第一个版本高达30英尺,配备11根天线,读取范围超过7米(23英尺)。他认为这是很常见的,该版本可以穿过墙壁读取到标签信息;也就是说,库存计算的软件算法必须定期进行调整。因此,零售商已经用RFID屏蔽漆粉刷了仓库的墙壁。

这个TORY机器人配有现成的UHF RFID阅读器、一系列内部研发的贴片天线以及激光和相机传感器,用来识别其路径和当前位置。它的直径是50厘米(19.7英寸),而中间的天线塔可以延伸到7英尺以上。用正常速度行走时,机器人的一般读取速度约为0.5~1米(1.6~3.3英尺),每秒约250个标签。然而,Metralabs的联合创始人和执行合伙人Johannes Trabert说,这取决于它在任何给定时间内看到的标签数量。机器人的内置内存可以存储超过一百万个标签读取,并能通过Wi-Fi或有线连接将收集到的数据传输到服务器。

根据Trabert的说法,天线阵列的设计“在典型的零售场景中,无论是很高或很低的货架、装满商品的箱子,还是由于金属货架而导致的多路径传输问题,都能实现很高的精确度和读取率。”机器人的最初版本只有11根天线,迭代到最新版本的有16根,因而扩大了读取区域,同时有了更快、更灵敏的读取速度。

为了启动机器人的库存跟踪功能,每个门店的工作人员需要设置机器人的路线或覆盖区域。这可以通过一个临时连接在机器人上的触摸屏或者通过Wi-Fi远程PC连接来实现与其机载软件的通信。该软件可以在触摸屏上显示指令,以指导用户设置新的“扫描区域”。

零售商根据自身的数据库软件存储的数据,指示机器人应该在每个陈列架或货架上找到哪些库存。如果机器人无法在指定位置上捕获到预期项目的标签ID号,它可以返回到该标签所属的区域再一次尝试读取。它还可以在标记物品密集堆积的区域中向后转圈进行第二次读取,这就意味着遗漏读取标签的可能性很高,然后机器人会通过Wi-Fi传输所有丢失物品的数据。Trabert报告说,根据零售商进行的用户试验,机器人完成库存盘点任务的速度大约要比人工手动盘点快10倍,而且准确率比手持阅读器更高。

Schiller表示,想要实现从试点过渡到更多门店的正式部署,需要对机器人正在收集的大量库存数据进行修改和管理。“在推出过程中,挑战在于每天晚上产生的数据量,必须在RFID系统和ERP中进行处理和记录。在TORY操作的门店内,我们每晚都要进行一次全面的库存盘点,而以前我们是每年进行一次。”

Schiller坦言,除了更好的库存可视性,Adler的主要目标之一是减少缺货事件的发生率。此外,该公司希望从解决方案中获得分析结果,帮助其制定未来计划。“我们还希望能够跟踪商品在门店中的移动路径,从而优化空间。”他说。

Adler计划到2021年可以为旗下175家门店各配备一台TORY机器人。Schiller解释说:“我们的目标是进一步提高库存安全性,避免商品被错误放置。此外,我们的员工可以充分利用从销售工作中腾出的更多额外时间。这也是商业案例的基础。”他指出,通过使用TORY系统,公司可以显著减少库存差异。“由于我们的门店占地面积广,我们可以通过RFID搜索生成有针对性的补充建议。”根据Trabert的说法,Adler正在以每周两个新机器人的速度落地该系统。


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