자동화의 발명과 로봇 소매업은 많은 산업에 어려움을 겪었지만 특히 소매업에서는 더욱 그렇습니다. 소매업, 그 영향력은 상상을 초월합니다. AI를 탑재한 로봇은 인간보다 더 빠르게 작업을 수행해 왔습니다. 공급망 및 물류부터 백오피스 운영, 매장 운영, 마케팅 및 판매, 고객이 직면한 문제에 이르기까지 AI Robotics는 혁신을 주도하고 순익과 매출 결과를 개선하는 데 도움을 줍니다.

보고서에 따르면, 소매 산업의 로봇 자동화 19.4 년에 2018 억 달러로 추산되었으며, 144.93 년까지 2026 억 28.96 억 달러에이를 것으로 예상되며 2019 년부터 2026 년까지 연평균 XNUMX % 증가했습니다.

로봇 솔루션에 대한 주요 수요는 소매, 의료, 제조 부문에서 나올 것으로 예상됩니다. 특히 대부분의 소매업체는 비즈니스 전망을 확장하기 위해 지능형 AI 애플리케이션을 채택하고 있습니다.

• 아마존과 같은 세계 유수의 소매 업체는 주문 수요를 충족시키기 위해 전 세계 창고에 100,000 만 대의 로봇을 소유하고 있습니다.
• Lowe 's는 고객이 매장에서 제품을 찾는 데 도움이되는 'LoweBot'이라는 매장 내 로봇을 만들었습니다.
• Walmart는 소매점에 약 1500 개의 자율 선반 청소 및 바닥 청소 로봇을 배치했습니다.
• Best Buy는 'Chloe'라는 자동화 시스템을 출시하기 위해 PaR Systems와 파트너 관계를 맺었습니다.

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그리고 지금,

오늘은 최고의 패션 소매업체인 Zara가 온라인으로 제품을 주문한 고객을 위해 AI 로봇을 활용하여 창고에서 제품을 픽업하는 방법에 대해 논의하고 싶습니다.  

Zara는 온라인 주문 픽업 속도를 높이기 위해 소매업에 AI 및 로봇 공학을 도입했습니다.

유명 패션 리테일러인 자라(Zara)는 매장 내 고객 경험을 향상시키기 위해 BOPIS(Buy Online, Pick-Up in Store) 또는 Click and Collect 개념을 채택했습니다. 소비자는 온라인으로 주문한 다음 Zara의 오프라인 매장에 가서 고객 서비스나 체크아웃 대기열에서 상품을 수령할 수 있습니다.

더 많은 고객이 매장에 와서 제품을 선택하기 전에 온라인으로 주문하는 것을 선호했으며, 대기열에서 픽업하는 데 많은 시간이 걸립니다. 긴 줄을 피하고 고객의 대기 시간을 줄이기 위해 Zara는 자동화를 통해 BOPIS 프로세스를 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

Zara의 로봇은 동시에 2,400개의 패키지를 픽업할 수 있습니다.

그것은 어떻게 작동합니까?

긴 대기열에 직면하는 고객 문제를 해결하기 위해 소매점은 BOPIS 또는 "클릭 앤 콜렉트" 서비스에 대한 하이테크 솔루션을 도입하고 있습니다. 인공지능 로봇이 제품의 바코드를 가져와 스캔한 후, 바코드와 일치시켜 창고에서 픽업합니다.

온라인을 통해 주문한 구매자는 매장 내 픽업 지점에서 PIN 코드를 입력하고 바코드를 스캔할 수 있습니다. 그러면 AI 로봇은 요청된 주문을 즉시 검색하여 소비자가 수령할 수 있는 검문소로 이동합니다.

Zara는 본사 근처 스페인 매장에서 이 기술을 처음 테스트했으며 가장 효율적으로 작동했습니다.

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자라는 AI 로봇으로 매장 내 경험 소매를 창조하는 것 외에도 영국 쇼핑몰에 완전히 디지털 방식으로 강화된 매장 '팝업 스토어'를 론칭했습니다. 더 몰(The Mall)은 2,150평방피트 규모로 남성복과 여성복, 액세서리를 판매하는 매장입니다.

Zara는 또한 런던의 Westfield Stratford 몰에 소매점을 두고 있어 구매자가 온라인 주문을 수령하는 데 도움을 줄 것입니다. 자동화된 매장 직원은 스마트폰을 사용하여 소비자의 구매를 지원합니다. 오후 2.00시 이전에 온라인으로 주문하신 고객께서는 당일 상품을 받아보실 수 있습니다. 오후 2.00시 이후 주문하신 나머지 고객께서는 다음날까지 기다려서 주문 후 블루투스 신용카드로 결제하시기 바랍니다.

또한 Zara 자동화는 거울과 함께 작동하는 품목 추천 시스템과 같은 놀라운 기능을 제공했습니다. 소비자는 무선 주파수 식별을 사용하여 거울 앞에서 제품을 스캔할 수 있으며, 시스템은 올바른 사이즈와 선택한 옷에 잘 어울리는 다른 제품을 표시합니다.

소매 산업에서 로봇 공학의 몇 가지 장점을 더 살펴보겠습니다.

소매 산업에서 로봇 공학의 장점

소매 부문에서 로봇 공학 사용 사례는 무한하지만 다음은 몇 가지입니다.

• AI – 창고를 더 잘 관리하는 로봇
• 매장 전체에서 고객을 탐색하고 더 나은 참여를 유도하기 위한 매장 내 소매 AI 로봇
• 더 빠른 체크아웃과 자동 송장 생성을 위해 소매업에서 자율 모바일 로봇의 사용이 증가하고 있습니다.
• AI 기반 재고 수준 추적 로봇은 소매업 최고 트렌드의 로봇 공학 중 하나입니다.
• 머신 러닝 기능을 사용하는 AI 기반 로봇 애플리케이션은 시장 상황을 분석하고 판매 데이터에서 귀중한 통찰력을 이끌어냅니다.
• 향상된 생산성은 소매 산업에서 로봇 공학의 가장 큰 장점 중 하나입니다.
• AI 로봇은 제품 이동을 실시간으로 추적할 수 있습니다.
• 간소화된 스타킹과 정확한 태깅
• 얼굴 및 음성 인식 기능을 갖춘 AI 로봇은 높은 수준의 매장 보안을 보장하고 매장 내 고객의 감정을 추적하는 데 중요한 역할을 합니다.

이처럼 리테일 분야의 로봇 활용 사례는 디지털 시장 트렌드에 맞춰 지속적으로 등장하고 있습니다. 유통업계에서도 공급망 관리와 창고 및 유통 운영 현대화를 위해 로봇공학의 등장이 확산되고 있습니다.

실제 산업 응용 사례

우리는 여기서 소매 산업의 실제 산업 응용 로봇 공학의 몇 가지 최고의 예를 논의했습니다.

• Amazon과 같은 세계 최고의 소매업체는 운영을 간소화하기 위해 전 세계 창고에 100,000대의 로봇을 보유하고 있습니다.
• Lowe's는 고객이 매장 내에서 제품을 찾고 쇼핑 경험을 향상하도록 돕는 매장 내 로봇 'LoweBot'을 만들었습니다.
• 대형 소매점인 월마트는 소매점에 약 1,500대의 자율 선반 청소 및 바닥 청소 로봇을 배치했습니다.
• Best Buy는 PaR Systems와 제휴하여 'Chloe'라는 자동화 시스템을 출시했습니다.

이는 로봇 공학을 실제 산업에 적용한 몇 가지 예일 뿐입니다. 많은 소매업체는 기능을 완전히 새로운 디지털 단계로 전환하기 위해 로봇 서비스를 도입할 계획입니다.

최종 단어

소매 산업과 새로운 AI 애플리케이션에 로봇공학이 미치는 영향은 소매업체에 잠재적인 이점과 기회를 제공할 것입니다. 로봇은 할당된 작업만 수행할 수 있지만 오류 없이 작업을 더 빠르게 수행합니다.

결론적으로, 소매업에서 인공지능과 로봇공학의 활용이 증가하고 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다. 소매점에서는 더 나은 고객 참여와 업무 효율성을 위해 AI 도구를 지속적으로 통합하고 있습니다.

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• 출처: https://usmsystems.com/robotics-in-retail/