Edge Computing расширяет возможности розничной торговли в магазинах

Используя открытые решения для периферийных вычислений, теперь можно создавать решения для розничной торговли на основе данных, которые дополняют существующие активы, а не заменяют их.

Под давлением онлайн-рынков розничная торговля в магазинах становится важной вертикалью для новых решений Интернета вещей (IoT). Интернет вещей уже начал революцию в сфере розничной торговли, предоставляя все больше преимуществ как для розничных продавцов, так и для покупателей. В настоящее время он повышает качество обслуживания покупателей и позволяет повысить эффективность магазинов, что напрямую влияет на итоговую прибыль розничных продавцов.

См. также: Почему розничная торговля должна использовать возможности периферийных вычислений

Ритейлеры осознают важность использования данных на периферии. Это ключ к раскрытию конкурентного преимущества и обеспечению мгновенного, информативного и беспрепятственного совершения покупок в магазине. Клиенты привыкли к такому опыту при совершении покупок в Интернете. Технологии Интернета вещей позволяют использовать расширенную аналитику для обработки данных магазина рядом с розничными устройствами и покупателями. Это имеет основополагающее значение для предоставления решений, которые могут соответствовать изменяющимся ожиданиям розничных клиентов.

Применительно к сектору розничной торговли граничные вычисления гарантируют, что обработка информации, сбор контента и доставка данных будут как можно ближе к покупателям и операциям магазина. С помощью периферийных вычислений розничные продавцы могут воспользоваться преимуществами интеграции новых устройств IoT и источников данных:видеокамер, систем NVR, считывателей штрих-кодов, цифровых вывесок и RFID. Преимущества внедрения передовых технологий в сочетании с розничной аналитикой с использованием новых алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) значительны.

Некоторые из новых, инновационных вариантов использования, ориентированных на розничную торговлю, которые обеспечивают Интернет вещей и периферийные вычисления, включают:

• Предотвращение потерь
• Отслеживание объектов
• Оптимизация инвентаря
• Опыт работы с клиентами
• Эффективность персонала
• Умные цепочки поставок

Розничная торговля учитывает риски

Однако основная проблема заключается в том, чтобы определить, как использовать эти новые технологии наиболее плавным и экономически эффективным способом, не нарушая текущие операции. Также важно защитить существующие инвестиции как в ИТ-оборудование, так и в OT-оборудование (например, сканеры, весовое оборудование, POS). Решения должны быть способны масштабироваться, адаптироваться и идти в ногу с быстро меняющимся розничным рынком. Розничные продавцы не хотят брать на себя риск, связанный с созданием и обслуживанием индивидуальных решений или привязкой к собственным решениям поставщиков.

Инициативы в сфере розничной торговли, такие как Open Retail Initiative (ORI) под руководством Intel и ряда крупных технологических компаний, решают эту проблему. Они позволяют ритейлерам раскрыть всю мощь данных и идей в рамках своего бизнеса за счет развертывания новых периферийных решений. Эти решения основаны на общей открытой платформе, которая обеспечивает экосистему взаимозаменяемых компонентов.

ORI выбрал платформу с открытым исходным кодом EdgeX Foundry™ от Linux Foundation в качестве эталонной платформы IoT. EdgeX может обеспечить интеграцию ряда устройств от нескольких поставщиков, которые легко добавляются в систему, создавая интегрированное решение для розничной торговли. Он может объединять все доступные данные на границе для создания единой оперативной картины. Это, в свою очередь, может поддерживать несколько вариантов использования с использованием одних и тех же наборов данных.

Например, решение может поддерживать предотвращение убытков в магазине, помогая бороться как со случайным, так и с мошенническим поведением на кассе самообслуживания. Это достигается за счет сбора данных об устройствах в режиме реального времени со сканеров и весового оборудования. Эти данные объединяются с результатами алгоритмов искусственного интеллекта, обеспечивая вывод видеокамеры для наблюдения за кассой. Затем агрегированные данные передаются в пограничные приложения, которые анализируют данные для регистрации событий и отчетов об аномалиях. Сотрудник может автоматически получать уведомления в режиме реального времени о любых подозрительных событиях. Это позволяет сотруднику предпринимать необходимые действия, не прерывая кассу покупателя.

Эти возможности были успешно продемонстрированы в рамках демонстрации Open Retail Initiative Loss Prevention на NRF 2020, приуроченной к годовщине основания ORI. Вместе над демонстрацией работали шесть участников инициативы:Edgify, Flooid, Shekel и члены LF Edge HP, IOTech и Intel. Демонстрация, предназначенная для стенда Intel, продемонстрировала ценность объединения датчиков в режиме реального времени для предотвращения убытков при самообслуживании. Данные в режиме реального времени собирались с помощью промежуточного программного обеспечения EdgeX из различных распространенных систем розничной торговли, включая журнал транзакций POS в реальном времени, обнаружение объектов на основе CV, решение для масштабирования и RFID. Все это было представлено в одном окне, чтобы проиллюстрировать, как традиционные препятствия для интеграции могут уйти в прошлое.

Обзор

Пограничные вычисления становятся все более важными для розничных продавцов в магазинах, поскольку они пытаются конкурировать со своими онлайн-коллегами.

Решения для открытых периферийных вычислений, подобные тем, которые продвигает ORI, играют ключевую роль в улучшении покупательского опыта. В то же время эти решения соответствуют меняющимся ожиданиям розничных покупателей и позволяют розничным торговцам делать магазины более эффективными.

Важно отметить, что, используя открытые решения для периферийных вычислений, теперь можно создавать решения для розничной торговли на основе данных, которые дополняют существующие активы, а не заменяют их.