Perakendeciler, Stok Takibi İçin Yapay Zeka ve Robotlardan Nasıl Yararlanıyorlar?
- Perakende ve tüketim ürünleri alanında görüntü tanıma teknolojisine odaklanan girişim şirketi Trax, mağaza raflarını sürekli olarak gözetim altında tutan, ürün stoğu azaldığında bunu otomatik olarak tespit eden ve bununla ilgili olarak yönetime ve mağaza çalışanlarına uyarı gönderen bir yapay zeka geliştiriyor.
- Bu yapay zeka, mağazanın tedarikçilerine satış verilerini gönderebiliyor ve bu şekilde gerçek zamanlı olarak rafta hangi ürünlerin yer aldığını ve belirli mağazalarda hangi ürünlerin satıldığını bilebiliyorlar.
- Çin’deki en büyük eczane zinciri olan Watson, dünyanın en büyük üçüncü perakendecisi olan Tesco ve İsrail’in en büyük süpermarket zinciri olan Shufersal ile iş birliği yapan Trax, bu ayın başlarında da perakende mağazalardaki her ürünü dijitalleştirmek için Google ile ortaklık yaptığını duyurdu.
- Trax’ın kurucu ortağı Dror Feldheim, bu yapay zeka sayesinde, perakende sektöründe günümüzün en büyük sorunlarından biri olan iş gücü maliyetlerini düşürdüklerini ifade ederken Trax ise teknolojisinin %96 oranında doğruluk sağladığını belirtiyor.
- İlgili Yazı: Yapay Zekanın Pazarlamada Kullanılacağı 5 Alan
Perakende mağazalarında çalışanlar, raflarda her bir ürün çeşidinden müşteriler için yeterli miktarda olmasını sağlamak için büyük bir mesai harcıyorlar. En iyi ihtimalle çalışanların raftaki ürün stoğunun azaldığını ya da bittiğini fark etmeleri, birkaç saat sürebiliyor. Kötümser senaryoda ise stokları tükenmiş ürünleri birkaç gün boyunca farkedilmeyebiliyor ve bu da binlerce dolarlık satış kaybına neden oluyor.
Fortune’un internet sitesinde paylaştığı yazıya göre, bilgisayar görüntüsüne odaklanan bir girişim olan Trax, perakende şirketlerine bu sorunun üstesinden gelmeleri için yardımcı olmayı amaçlıyor. Perakende ve tüketim ürünleri alanında görüntü tanıma teknolojisine odaklanan yazılım şirketi, mağaza raflarını sürekli olarak gözetim altında tutan, ürün stoğu azaldığında bunu otomatik olarak tespit eden ve bununla ilgili olarak yönetime ve mağaza çalışanlarına uyarı gönderen bir yapay zeka geliştiriyor.
Bunların yanı sıra bu yapay zeka, mağazanın tedarikçilerine satış verilerini gönderebiliyor ve bu şekilde gerçek zamanlı olarak rafta hangi ürünlerin yer aldığını ve belirli mağazalarda hangi ürünlerin satıldığını bilebiliyorlar. Trax’ın kurucu ortağı Dror Feldheim, bu yapay zeka sayesinde, perakende sektöründe günümüzün en büyük sorunlarından biri olan iş gücü maliyetlerini düşürdüklerini ifade etti.
Trax’ın geliştirdiği bir rafın kenarına monte edilebilen, küçük, batarya ile çalışan kablosuz kameralar, insan yüzlerinin yer aldığı fotoğrafları silerek saatte sekiz görüntü gönderiyor. Veriler önce tesis içi görüntü işleme için yerel sunuculara, daha sonra da Trax’ın teknolojisinin üç boyutlu görsel veriler oluşturduğu bir bulut veri merkezine gidiyor. Büyüklüğüne bağlı olarak bir mağazanın 500 ila 600 kameraya ihtiyacı olabiliyor. Bu tür bir kurulumla, Trax, teknolojisinin %96 oranında doğruluk sağladığını ifade ediyor.
Trax, Hangi Şirketlerle İş Birliği Yapıyor?
2018 yılında, Trax teknolojisini birkaç ülkede uygulamaya başladı. Çin’deki en büyük eczane zinciri olan Watson, en hızlı dönüşüm kategorilerinden ikisi olan saç bakımı ve güzellik ürünleri için Trax’ın teknolojisi ile çoklu mağaza testi yapıyor. Trax, Birleşik Krallık’ta ise dünyanın en büyük üçüncü perakendecisi olan Tesco ile şarap, bira ve alkollü içkiler içeren ürün kategorileri üzerinde birlikte çalıştı. İlk sonuçlardan memnun olan Tesco, geçen yıl bu teknolojiyi sadece iki mağazasında test ederken bu yıl içerisinde daha fazla mağazasında test etmeyi planlıyor.
Trax, aynı zamanda İsrail’in en büyük süpermarket zinciri olan Shufersal ile tuzlu atıştırmalıklar, mısır gevreği ve kahve gibi ürün kategorileri üzerinde çalışıyor. Trax teknolojisini sadece üç Shufersal mağazasında kullanıma sundu, ancak bu yıl içerisinde 15 mağazada daha kullanıma sunulması planlanıyor. Trax’in kameraları yerleştirilmeden önce, Shufersal’in bazı temel ürünleri, yeniden stoğa girmeden önce 45 saat boyunca stok dışı olabiliyordu. Trax’in teknolojisi kurulduktan sonra, gecikme 30 dakikaya kadar düştü ve bu da belirli ürün kategorilerinde %3 ila %5 arasında bir satış artışı sağladı.
Bunların yanı sıra bu ayın başlarında Trax, perakende satış mağazalarının raflarındaki her ürünü dijitalleştirmek için Google ile ortaklık yaptığını duyurdu. Trax’in Google ile birlikte yapmayı amaçladığı şey, temel olarak fiziksel nesneleri çevrim içi görsel verilere dönüştürmek. Bu sayede ürünler, Trax’ın teknolojisi ile daha kolay bir şekilde takip edilebilecekler. Google’ın Edge isimli bilgi işlem sistemi; Trax’ın görüntüleri işlemesine, bir araya getirmesine ve ardından analiz edilebilecek verilere dönüştürmesine yardımcı olacak ve böylece Trax, müşterilerine envanterlerini bildirebilecektir.
Büyük Perakende Şirketleri, Benzer Teknolojileri Test Ediyor
Perakendede yapay zeka ile birleştirilmiş bilgisayar görüntüsünün kullanımı henüz başlangıç aşamasında, ancak bu teknoloji sadece küçük kameralarla değil, aynı zamanda market raflarındaki stoğu takip etmek için reyonlar arasında devriye gezen robotlarla da dikkat çekiyor. Birkaç büyük perakende mağaza zinciri halihazırda bu teknolojiden faydalanıyor.
Daha önce sizlere ABD’li perakende devi Walmart‘ın azalan stok probleminin üstesinden gelmek için raf tarama robotları test etmeye başladığından söz etmiştik. Bu robotlar, raflardaki ürün stokları azaldığında bunları tespit etmek ve bu ürünlerin stoğunu tamamlamak üzere programlanmış. Walmart’ın bildirdiğine göre robotlar, bu işi market çalışanlarından %50 oranında daha iyi yapıyorlar. Perakende devi, şu anda ABD genelindeki 50 mağazasında raf taraması yapan bu robotları test ediyor.
Aynı zamanda ev dekorasyonu alanına odaklanan perakende mağaza zinciri Lowe’s de benzer şekilde işlev gören robotlar ve raf kameraları geliştirdi ve şu anda bunları test ediyor. Bloomberg’in aktardığı bilgiye göre ise bir başka perakende şirketi Kroger’s, ürünleri takip eden bir sensör ağının yanı sıra, reklamları gösterebilen ve fiyatları anında değiştirebilen dijital raflar meydana getirmek için Microsoft ile iş birliği yaptı.
Başka Girişim Şirketleri de Envanter Takibi Teknolojileri Üzerinde Çalışıyor
Trax’in yanı sıra, bazı girişim şirketleri de kendi kamera tabanlı envanter takibi sistemleri üzerinde çalışıyorlar. Örneğin bunlardan bir tanesi, bir Silikon Vadisi girişimi olan Simbe Robotics. Robotik şirketinin geliştirmiş olduğu Tally isimli raf tarama robotları, Target’in mağazalarında test ediliyor.
Anheuser-Busch isimli bira üreticisi ise marketlerdeki ürün envanterini takip etmek için Focal Systems adındaki girişim ile birlikte çalışıyor. San Francisco’da bulunan Standard Cognition adlı girişim de Japonya’nın en büyük paketlenmiş tüketim ürünleri toptancısı olan Paltac’ın yanı sıra, ABD’deki birçok isimsiz perakende şirketiyle birlikte çalışıyor.
Nerede O Eski Tüketiciler?
Bundan çok değil yaklaşık 2 yıl önce dijitale “güvensiz” gerekçesi ile mesafeli olan tanıdıklarımız hatta belki de arkadaşlarımız vardı. Bunu her ne kadar güvensizlik başlığı altında aktarsam da aslında biraz […]
0 
Reader Interactions
Bir cevap yazın
Yapay Zekanın İş Dünyasının Geleceğini Etkileyebileceği 4 Yol
Yapay zeka, iş dünyasını hızlı bir şekilde dönüştürüyor ve etkisi önümüzdeki yıllarda daha da artacak gibi görünüyor. İş yerinde yapay zekanın yükselişi, işlerin bazı yönlerini iyileştirme potansiyeline sahip. Ancak kamuoyundaki tartışmaların çoğu, yapay zekanın çalışanları işlerinden etme potansiyeline ve bunun geçim kaynakları üzerinde yaratabileceği ciddi etkilere odaklanmış durumda.
Daha az tartışılan ancak aynı derecede önemli bir diğer nokta ise yapay zekanın çalışanları eğitmek, becerilerini geliştirmek ve onları işe hazırlamak için de etkili olarak kullanılabileceği.
Dünya Ekonomik Forumu'nun 2020 İstihdamın Geleceği Raporu, otomasyon arttıkça insanlar ve makineler tarafından iş yerinde görevler için harcanan sürenin 5 yıl içinde eşit olacağı ortaya konuldu. Rapora göre, 2025 yılına kadar 26 ülke ve 15 sektörde 85 milyon iş yerinden edilecek. İşverenlerin %80'inden fazlası uzaktan çalışmayı daha geniş bir alana yaymayı ve iş süreçlerini dijitalleştirmeyi planlıyor.
Bu anlamda insanlığın önündeki zorluk, iki nedenden dolayı daha da büyük olacak gibi görünüyor: Birincisi, corona virüs küresel ekonomiye büyük bir zarar vererek, 2020'nin ikinci çeyreğinde çalışma saatlerinin tahmini %14'üne ve yaklaşık 400 milyon tam zamanlı işin kaybına neden oldu. İkincisi, otomasyon teknolojileri, pandemi sırasında artan bir hızla geliştirilmekte ve ticarileştirilmekte birlikte artan miktarlarda veri, bilgi işlem gücü ve deneyimden yararlandıkça sürekli artan kapasitesiyle sabit kalmaktan çok uzak.
Yapay zeka yenilikçilerinden oluşan yeni bir grup, dünyanın dört bir yanındaki çalışanların yalnızca yapay zekanın sunduğu riskleri değil, aynı zamanda faydalarını da görmeleri için harekete geçti ve yapay zekanın çalışma hayatını olumlu etkileyebileceği 4 yolu paylaştı.
1. Yeniden Beceri Kazandırma ve Becerilerin Geliştirilmesine Yatırım Yapın
Bazı yapay zeka girişimleri, bugünün çalışanlarını gelecekte teknolojinin yaratacağı fırsatlara hazırlamak amacıyla çalışanların mevcut becerilerini temel alan kişiselleştirilmiş eğitim programları oluşturmak için yapay zeka algoritmalarını kullanarak çalışanları doğrudan yeniden eğitmeye ve becerilerini geliştirmeye odaklanıyor. Örneğin, Kaliforniya merkezli EdCast, çalışanların becerilerinin ayrıntılı bir değerlendirmesini gelecekteki işgücü piyasası ihtiyaçlarının veriye dayalı analiziyle birleştirerek, kullanıcıların gelecekteki potansiyel işleri belirlemelerine ve bunları güvence altına almak için ihtiyaç duydukları beceri ve nitelikleri kazanmalarına olanak tanıyor.
2. Öğrenimi Günlük Aktivitelere Dahil Edin
Diğer yenilikçiler, çalışanların becerilerini sürekli olarak geliştirmeleri ve gelecekteki iş gücü ihtiyacını karşılamak için kapasitelerini genişletmeleri amacıyla öğrenmeyi günlük iş faaliyetlerine yerleştirmeye odaklanıyor. Örneğin, Kanadalı girişim Axonify, çalışanların vardiya başına 3-5 dakika harcadıkları ve bir yapay zeka algoritması ile bireysel ihtiyaçlarına uygun öğrenme ve performans iyileştirme için oluşturulan "mikro öğrenme" fikrine öncülük etti.
3. İşçileri Yeni Fırsatlara Uyumlayın
Yapay zeka odaklı yeniden beceri kazandırma, çalışanları aksamalara karşı hazırlamaya yardımcı oluyor. Ancak aynı zamanda çalışanları yaratılan yeni fırsatlara uyumlamak gerekiyor. Yapay zeka bu noktada da yardımcı olabiliyor; SkyHive ve Kalido gibi girişimler, çalışanları bireysel becerilerine, kariyer hedeflerine ve eğitim ihtiyaçlarına göre mevcut organizasyonlarının içindeki ve dışındaki yeni fırsatlara uyumlanmalarını sağlayan yapay zeka odaklı platformlar yarattı.
4. Yeni Nesil İşçileri Hazırlayın
Yapay zeka yalnızca bugünün çalışanlarını geleceğe hazır hale getirmek ve onları yarının fırsatlarına uyumlamak için değil, aynı zamanda yeni nesil işçileri teknolojiyle kesintiye uğramış ve dönüştürülmüş bir geleceğe hazırlamak için de kullanılıyor. Örneğin, Yeni Delhi merkezli girişim ConveGenius, her öğrencinin öğrenme ihtiyaçlarını değerlendirmek ve işçi ve vatandaş olarak başarılı olmak için ihtiyaç duydukları eğitim içeriğini sunmak için yapay zekayı kullanarak kaliteli eğitime en sınırlı erişime sahip Hindistan'daki 100 milyon öğrenciyi hedefledi.
PepsiCo, Dijital Yatırımlarını Artırıyor
Pepsi yöneticileri, Reklamcılık Haftası’nda canlı olarak yayınlanan bir tartışma sırasında, corona virüs salgını ilerledikçe PepsiCo’nun pazarlama yatırımlarını doğrusal medyadan uzaklaştırarak akış ve dijital platformlara kaydırmaya hız verdiğini söyledi. Kablolu televizyonların […]
0
Adidas, Yeniden Kullanılabilir Maske Satmaya Başladı
Pek çok ülkede sokağa çıkma yasakları yavaş yavaş gevşetiliyor. Ancak karantina bitse de, salgın henüz sona ermediği için sokağa maskesiz çıkmamız mümkün olmayacak. Bu yüzden bazı giyim markaları da kendi markalarını taşıyan maskeler satışa çıkarmaya hazırlanıyorlar ve Adidas da bu markalardan biri.
Design Taxi'nin yaptığı habere göre, Adidas karantina sonrası dönem için yeniden kullanılabilir bir yüz maskesi tasarladı. Bu yeniden kullanılabilir maske, "Primegreen" olarak bilinen yüksek performanslı geri dönüştürülmüş kumaş kullanılarak üretildi.
Bu yüz maskesi, esnek malzemesi ve gerilebilir bantları sayesinde nefes alabilir ve rahattır. Ayrıca maskenin üzerinde yeniden kullanılabilirliği vurgulamak için "Yıka. Kurut. Yeniden Kullan." şeklinde bir yazı yer alıyor. Adidas yaptığı basın açıklamasında bu yeniden kullanılabilir yüz maskelerini üretmek için tasarım ve tedarik zinciri süreçlerini nisan ayında buna göre ayarladığını ifade etti.
Adidas'ın üçlü paketler halinde satışa sunulan bu yüz maskeleri, şu anda Kuzey Amerika, Avrupa ve Çin'de satılıyor. Bu satışlardan elde edilen gelirin bir kısmı "Save The Children" adlı vakfın "Küresel Corona Virüs Yanıt Fonu"na gidecek. Satılan her 16 dolarlık yüz maskesi pakedi için Adidas, Save The Children vakfının corona virüs yardım çabalarını desteklemek için 2 dolar tutarında bağış yapacak.
Microsoft’un Görme Engelliler İçin Geliştirdiği Seeing AI Uygulamasının Türkçe Sürümü Yayında
Microsoft Türkiye Erişilebilirlik Ekibi, teknolojiyi ve yapay zekâyı kullanarak engellilerin sosyal, iş ve eğitim hayatını iyileştirmek üzere farklı çalışmalar yürütüyor. Akıllı telefonların kamerası aracılığıyla görselleri tanıyarak görme engelliler için sesli […]
0
DeepMind’ın Yeni Yapay Zekası, 57 Atari Oyununda İnsanları Yenebiliyor
Yapay zekaları geliştirmek için genel olarak oyunlar kullanılıyor. Bir yapay zekaya spesifik bir oyun öğretiliyor ve daha sonra bu yapay zeka, test amaçlı olarak bir insan rakiple karşılaştırılıyor ve ondan insan rakibini yenmesi bekleniyor. Geçtiğimiz yıllarda, bazı yapay zekaların bu konuda son derece başarılı olduklarına şahit olduk.
Sanırım bunun ilk örneği, 1997 yılında gerçekleşen bir satranç oyununda, IBM'in geliştirdiği "Deep Blue" adlı yapay zekanın, efsanevi satranç oyuncusu Garry Kasparov'u alt etmesiydi. 2016 yılına geldiğimizde ise Google'ın geliştirmiş olduğu "AlphaGo" adlı yapay zeka, Asya'da popüler bir strateji oyunu olan go'da, dünyanın en iyi go oyuncularından biri olan Lee Sedol'ü yenmeyi başardı. 2017'de de OpenAI adlı yapay zeka şirketinin geliştirdiği yapay zeka, "Dota 2" adlı video oyununda, dünyanın en yetenekli oyuncularını yendi.
Ancak şimdiden önümüzdeki yılların bu alanda çok daha fazla olaya gebe olduğunu rahatlıkla söyleyebiliriz. Zira bir yandan yapay zeka alanında çalışmalar hızla sürerken bir yandan da oyunlarda insanları yenmeyi başaran yapay zekalar hakkında yeni haberler gelmeye de devam ediyor. Bu alandaki yeni bir haber ise Google cephesinden geldi.
The Next Web'in paylaştığı habere göre, Google'ın bünyesinde bulunan yapay zeka şirketi DeepMind, 57 klasik Atari oyununda ortalama bir insanı yenebilen Agent57 adlı yapay zekasını tanıttı. Sistem, bir yapay zekanın farklı yaklaşımları deneyerek ve hatalarından öğrenerek kararlarını iyileştirmesine yardımcı olan bir makine öğrenimi tekniği olan derin takviye öğrenimi kullanarak bu başarıyı elde etti.
Belirtilene göre DeepMind, profesyonel go ve Starcraft 2 (strateji türünde bir video oyunu) oyuncularını yenmek için de aynı tekniği kullandı. Ancak bu sefer Agent57, sistemlerini çok çeşitli oyun stilleri ve stratejilerine karşı test etmek için oluşturulan Atari57 koleksiyonundaki her oyuna hakim olmayı başardı.
Önceki sistemler özellikle dört oyunla mücadele etti: Montezuma’s Revenge, Pitfall, Solaris, and Skiing. Montezuma’s Revenge ve Pitfall, oldukça zor; çünkü yapay zeka, bu iki oyunda, bir dizi farklı stratejiyi deneyerek bunların içinden işe yarayan bir tane bulmak zorunda. Solaris ve Skiing'de ise bir kararın sonuçlarının ortaya çıkması biraz zaman alıyor ve bu da yapay zekanın oldukça uzun bir süre boyunca bilgi toplaması gerektiği anlamına geliyor.
Agent57, farklı bilgisayarların oyunların ayrı yönlerini incelemelerini sağlayarak bütün bu zorlukların üstesinden geliyor. Daha sonra topladığı bütün bu bulguları, en iyi stratejiyi belirlemek için hepsini analiz eden tek bir denetleyiciye gönderiyor. Sonuç olarak Agent57, bir dizi farklı görevin üstesinden gelebilen çok yönlü bir sistemdir.
Bununla birlikte DeepMind, Agent57'nin hala geliştirilebileceğini kabul ediyor. Londra merkezli şirket, yapay zekanın idare etmesi gereken muazzam hesaplama gücünü azaltmayı planlıyor. Ayrıca şirket, mevcut yapay zekasının koleksiyondaki bazı daha basit oyunlarda daha iyi olmasını istiyor. Zira daha az karmaşık olan yapay zeka sistemleri, söz konusu oyunlarda hala daha iyiler.
Netflix Şifrenizi Arkadaşlarınızla Paylaşmanızı Sağlayan Uzantı
Yapay zeka uygulamaları tasarlayan şirket DoNotPay; Disney Plus, Netflix ve diğer ücretli abonelik isteyen hizmetler için giriş bilgilerinizi arkadaşlarınızla ve sevdiklerinizle özel olarak paylaşmanızı sağlayan yeni bir ürün yayınladı. DoNotPay’ın […]
0
