COVID-19 新冠肺炎如何改變購物方式和加速零售業自動化

people shop online while robots fulfill their order

COVID-19 新冠肺炎對社會與經濟帶來的影響,是我們全體必須承受的後果。為了維護個人健康,消費者增加在線上購物,並減少到店內與人互動。零售業者必須想辦法滿足增加的消費者需求,同時為客戶及其員工實施全新的安全舉措,特別是在疫情高峰期間營業的必要商家。

在疫情期間,不只持續會有購物需求,極短期間內也會有極大成長,因為消費者會先搶購以儲備大宗商品,然後發現他們在家中花掉像是去酒吧和餐廳等商家的支出。由於仍須持續保持社交距離,因此商家若有辦法支援讓消費者在店外購物的方法,則可吸引到較大部分的這類支出。線上購物方法的範例為 BOPIS (線上購買門市自取)、路邊交貨配送,或直接出貨給消費者。採用這些服務交付模型的公司可從中獲益,其他無能為力的公司則會在財務方面受到沉重打擊,許多商家因此倒閉。

從零售業者的觀點來看,COVID-19 新冠肺炎加速自動化方面的投資,以獲得營運效率和降低勞力成本。在 COVID-19 新冠肺炎爆發之前,具前瞻性的組織已著手調查創新技術 (如機器人揀貨與自動化庫存管理),規劃要在 3 至 5 年內實行。但因為 COVID-19 新冠肺炎對零售商店的員工帶來健康風險,而使提高自動化的時程急劇縮短。傳統上是以「人海戰術」的方式解決需求激增 (節慶季節購物) 情形,但這在目前的疫情期間變得極度困難,人人都對上班工作感到恐懼。

康耐視就在最前線看到這種情況發生,我們的物流營運客戶因為仰賴工業自動化技術,才得以維持營運步調。由於諸多 COVID-19 新冠肺炎應對方式所奠立的創新基礎,將在未來數年間不斷迴響,值得回顧一下疫情如何改變零售業,以及康耐視技術如何促成轉型。

下載物流業解決方案指南

現在讓我們來看一下,零售業者如何發展以克服疫情困境。

零售店鋪轉型

隨著自動化在傳統零售上更形重要,店鋪逐漸轉型為配送中心 (DC)。像是深度學習與機器人等新一代工具,有助於將複雜活動自動化,例如從紙箱取出包裝盒,然後放到貨架上。薄利多銷的雜貨業正在試驗自動化發貨策略。一些範例如下:

兩家大型連鎖雜貨店正在其直營店鋪專門履行交貨和取貨的後場,試驗小型的自動化「微型發貨中心」。Albertsons 在其中兩間雜貨店鋪,使用機器人為客戶的訂單備貨,加快揀貨流程[1]

新冠肺炎自動化 - 人工到自動化

另一個範例是,使用支援貨到人或貨到機器人揀貨且體積小巧的機器人自動化儲存與擷取系統 (ASRS)。在德州擁有超過 400 間店鋪的大型連鎖雜貨店 H.E.B 正使用這項技術,支援推行微型發貨工廠[2]  

和以人工從店鋪貨架取下貨品相比,使用機器人與深度學習,提供相當可觀的成本與速度優勢,特別是目前因為 COVID-19 新冠肺炎疫情,促使線上購物需求激增,而雜貨零售業者希望保護其工作人員的健康,同時快速發貨以滿足客戶持續湧現的需求。

康耐視技術促成 COVID-19 新冠肺炎後期零售業務

在自動化程度漸升的零售環境中,每項產品都需要唯一的識別碼,務必從製造廠商的運送集貨站至客戶前門,全程準確地予以追蹤。採用像是康耐視所開發的先進機器視覺相機、讀碼器及感測器,即可全部實現。

康耐視協助零售業者改造下列四個關鍵技術類別:

讀碼。條碼與其他唯一的產品識別碼皆是零售業物流的唯一依靠。掃碼裝置可迅速、準確地擷取條碼中的資料,並提交至自動化配送系統,在配送路途上的每個關鍵步驟予以追蹤。

新冠肺炎自動化 - 讀碼速度飛快

物流工廠必須擴大規模,才能滿足增長的需求。其中一種因應方法就是增加處理量 (讀取率)。無論其狀態為何,或位在包裝或品項上的何處,讀碼系統必須要準確地讀取條碼。使用 Hotbars and PowerGrid 讀碼技術中可見的康耐視專利一維與二維演算法,康耐視 DataMan 圖像式讀碼器提供同類產品中最佳的讀碼性能與即時監視功能,分析漏讀的根本原因,以便未來進一步最佳化。

機器視覺。專為工業自動化構建的數位相機可擷取二維三維圖像,協助確保將品項與包裝分揀到正確的物料處理系統,並準確地發貨。先進的掃碼通道結合多項視覺系統與讀碼器,將包裝的各面視覺化,進行即時檢測,以及允許將受損包裝發送到適當的維修或替換區域。

新冠肺炎自動化 - 機器視覺

為零售業配送中心開發和提供複雜機器視覺解決方案,我們擁有十多年的經驗。這些解決方案使用存在與否檢測,協助提高分類盤效率,以及擷取尺寸資料用來解決配送工廠內的許多不同應用,例如驗證入倉產品的貨單,判斷品項是紙箱或塑料包裝 (適當處理),並預估運送成本與最佳的包裝解決方案。

深度學習。讀碼器與機器視覺相機提供大量數位資料,以供深度學習視覺系統分析,將變化性高的流程自動化。

有鑑於消費者的購物方式已因 COVID-19 新冠肺炎改變,使得零售配送與電子商務工廠更迅速評估採用深度學習,以不需要讀取條碼的方式正確識別物件。此功能在自動化庫存管理應用中有其價值。

新冠肺炎自動化 - 深度學習分類

這樣就不需要依賴人工執行這項工作,並允許工廠全天候持續執行這些流程,確保能以接近即時的方式更新線上庫存數量。

許多零售業者現在正試驗自動化庫存機器人,結合使用深度學習、讀碼及 OCR 技術,以執行庫存管理。

機器人。配送中心的發貨階段通常需要人員揀選產品並放入箱內,以出貨給購買者。這項工作在形狀、尺寸及重量上有許多變數,使其極為難以自動化。

新冠肺炎自動化 - 雜貨機器人

雖然現今機器人可在配送中心內移動產品,但仍需要以人工從貨架上取下並包裝到箱中,或是從搬運箱中取出品項,並在次日的訂單發貨之前補充庫存。最後一個新領域是將整個發貨流程自動化:訓練學習演算法超越肉眼,以及訓練機器人握爪以達到如手與手指般靈活。康耐視的工業視覺系統與深度學習軟體對於將機器人帶入此階段,至關重要。

記取零售上的 COVID-19 新冠肺炎教訓

消費者迅速適應線上配送與路邊取貨的 COVID-19 新冠肺炎疫情應對舉措。零售業者與物流團隊同時深入鑽研全新流程與政策。

對所有人而言,共同點都是公共衛生緊急事件揭露更好的業務經營與客戶取悅方式。我們可以合理推論,於 2020 年所習得的全新習慣將會持續數年。

隨著消費者與零售業者順應自動化與機器人方面的創新,康耐視技術將始終隨伺在側。

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[1] 雜貨商店在冠狀病毒疫情期間改用採用機器人,2020 年 4 月 7 日,www.cnn.com

[2] H.E.B 推行微型自動化店鋪,2020 年 9 月 15 日。WinSight Grocery Business

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