BizNews

Poznański startup stworzył inteligentną półkę

Surge Cloud - inteligentna półka  Foto: materiały prasowe Surge Cloud

Wysyłamy zdalnego łazika na Marsa, a żeby sprawdzić czy produkt jest na półce, zrobić inwentaryzację, musi jechać człowiek – mówi Marcin Dąbrowski – jeden z założycieli Surge Cloud. Poznańska firma wzięła sobie za cel cyfryzację handlu stacjonarnego, tak by uzyskać pełną kontrolę nad kosztami oraz czasem jaki jest poświęcany na działania związane z merchandisingiem, czy logistyką produktów w sklepie.

Ilość produktów na półce, sposób ustawienia towaru, ciągła informacja o sprzedaży i zainteresowaniu danym produktem, czy kategorią. To przykłady danych jakie bada handlometria (retailmetry, z ang.) – nowe podejście w zarządzaniu sprzedażą w sklepach, niezależnie od ich formatu. Twórcą idei jest startup z Poznania, Surge Cloud.

Przez ponad 3 lata szukaliśmy technologicznego rozwiązania, mamy za sobą kilka prób, a także porażek. Teraz stoimy przed wdrożeniem gotowego produktu i usługi w największych sieciach handlowych w naszym kraju – dodaje Dąbrowski.

Podstawą rozwiązania jest „handlometria” (idea zarządzania) oparta na pozyskiwaniu danych oraz informacji dzięki urządzeniom internetu rzeczy (IoT z ang.). Jest to produkt końcowy. Nie mógłby jednak istnieć bez narzędzia do zbierania danych. Tym są inteligentne półki – opracowane przez dział R&D Surge Cloud składający się z doświadczonych pracowników naukowych.

Zaimplementowane w półkach czujniki zbierają dane w czasie rzeczywistym, m.in. o tym co stoi na półce, jak jest ustawione, czy jest podnoszone przez klientów, sprzedawane itp. „Stały podgląd pozwala na pełną inwentaryzację w trybie natychmiastowym.

Wiemy nie tylko, że na regale stoi sok marki X, ale także z jakiej jest partii produkcyjnej. W tej sytuacji zarządzanie FIFO (first-in-first-out, z ang.) czy wycofywanie tzw. czerwonych alertów (produkt z wykrytą wadą/nieprawidłowością) staje się o wiele łatwiejsze.” – komentuje Tomasz Napierała, CTO projektu.

Taka wiedza pozwala na szybką reakcję: uzupełnienie braków towarowych, kontrolę facingu (tzw. ekspozycja produktu), informację o przeterminowanych produktach, automatyzację dostaw, a w konsekwencji złożone analizy i predykcje w oparciu o sztuczną inteligencję i zachowanie klientów.

Motywatorem do stworzenia takiego rozwiązania były dane o kosztach obsługi zatowarowania oraz stratach w sprzedaży z powodu braku danej kategorii na półce. A bezpośrednią inspiracją sam AmazonGo. Według badań jednej z wiodących polskich sieci handlowych 20% produktów niedostępnych na półce powinno się sprzedać. Dla firmy, której roczny obrót przekracza 6 mld złotych, a braki na półce stanowią 5% produktów, straty w sprzedaży można oszacować nawet na 50 – 60 mln złotych rocznie.

Drugie tyle kosztuje utrzymanie narzędzi badań, monitoringu i kontroli. „Kluczem jest czas. Czas, który jest potrzebny by pracownik sklepu zauważył brak danego produktu na półce, a następnie go dołożył. Drugą stroną są producenci, chcą sprawdzać czy ich produkty znajdują się tam gdzie powinny ponoszą ogromne koszty. Przedstawiciele handlowi jednej dużej marki napojów odwiedzają 50-60 tysięcy sklepów tygodniowo.” – Marcin Dąbrowski.

Pilotaż inteligentnej półki, które startuje lada chwila, obejmie wszystkie formaty sklepów obecne na rynku (od tzw. convenience, po hipermarkety). Surge Cloud współpracuje w tym celu z partnerami technologicznymi: Orange Polska, które odpowiada za łączność infrastruktury, a NXP dostarcza rozwiązania radiowe.

Użyte w artykule zdjęcia: materiały prasowe Surge Cloud

Koronawirus

1 komentarz

kliknij by dodać komentarz

  • czy towar permanentnie leżący na paletach w wąskich alejkach sklepowych i na drogach ewakuacyjnych Stonki też będzie liczyć? Bo to są polskie realia.

Kalendarium

Pogoda w Poznaniu

°C
___
______
  • Low Temp. ___°C
  • High Temp. ___°C
___
______
Listopada 25th 2020, środa
°C
   ___
  • TEMPERATURE
    °C | °C
  • HUMIDITY
    %
  • WIND
    m/s
  • CLOUDINESS
    %
  • SUNRISE
  • SUNSET
  • CZW 26
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %
  • PT 27
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %
  • SOB 28
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %
  • NIE 29
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %
  • PON 30
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %
  • WT 1
    °C | °C
    Cloudiness
    %
    Humidity
    %