Come questo rivenditore utilizza l’apprendimento automatico e la visione artificiale per mantenere le sue scaffalature piene
Come questo commerciante utilizza l'apprendimento automatico e la visione artificiale per mantenere il suo stock costantemente rifornito
Lo staff di The Home Depot utilizza la visione artificiale per trovare prodotti sugli scaffali.
Quando sei uno specialista di miglioramento per la casa con migliaia di punti vendita in tutto gli Stati Uniti, può essere difficile tenere traccia dei prodotti tra i negozi e i magazzini. Aggiungi la complicazione del Black Friday e di un periodo di festività frenetico e la sfida sembra quasi insormontabile.
Eppure The Home Depot sta affrontando questa sfida utilizzando un mix di machine learning (ML) e tecnologia di visione artificiale per aiutare lo staff a trovare prodotti per i clienti in modo rapido ed efficace.
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Hari Ramamurthy, technology fellow di The Home Depot, spiega a ENBLE in un’intervista video come questa implementazione di tecnologie emergenti sia molto comune per il gigante del commercio al dettaglio.
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“Siamo un’azienda molto focalizzata sulla tecnologia,” dice. “Cerchiamo modi per sfruttare le tecnologie più recenti e migliori per migliorare in modo significativo l’esperienza per il nostro staff e, in definitiva, per i nostri clienti.”
Ramamurthy dice che The Home Depot ha sviluppato un’app basata su ML, chiamata Sidekick, per aumentare la produttività dello staff.
L’app, che utilizza anche la visione artificiale, è installata sui “hdPhones”, dispositivi mobili utilizzati dallo staff di The Home Depot. Questi dispositivi sono stati sviluppati in collaborazione con Zebra Technologies, HPE e Aruba.
Sidekick è stato lanciato all’inizio del 2023 e Ramamurthy afferma che l’app è solo l’ultimo passo in una serie di iniziative basate sui dati in tutta l’azienda.
“Tecnologie come il machine learning o l’intelligenza artificiale hanno un enorme potenziale per ottenere i risultati giusti per i nostri collaboratori e i nostri clienti,” afferma.
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Per quanto riguarda lo sviluppo di Sidekick, The Home Depot ha creato un sistema personalizzato che utilizza un algoritmo ML basato su cloud per consentire allo staff – che Ramamurthy chiama associati – di assegnare priorità a compiti importanti.
L’app assicura che gli associati concentrino la loro attenzione sui prodotti più richiesti e li aiuta a localizzare gli articoli in posizioni difficili da trovare, come gli scaffali superiori.
“Volevamo essere sicuri che ai nostri associati fosse sempre assegnato il compito di maggior valore in relazione al luogo in cui si trovano, così da poter essere produttivi nelle attività che svolgono,” dice. “Stiamo utilizzando segnali multipli generati da fonti dati interne per informare il nostro algoritmo.”
Il modello ML prende dati dai sistemi transazionali, inclusi le tecnologie punto vendita e le piattaforme di gestione delle scorte.
Tuttavia, il modello va oltre le tradizionali fonti strutturate di dati nel settore del commercio al dettaglio e trae spunti da fonti semi-strutturate, come i flussi di video delle telecamere che mostrano il movimento dei visitatori nei negozi.
L’app utilizza anche la visione artificiale, in cui gli associati catturano immagini tramite l’app Sidekick sui loro hdPhones.
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I membri dello staff scattano foto di varie posizioni nel negozio. The Home Depot utilizza i dati per scoprire ulteriori dettagli sui prodotti disponibili sugli scaffali.
“La visione artificiale è un buon esempio di dati provenienti da un sistema non transazionale che informa i nostri algoritmi,” afferma Ramamurthy.
“È una tecnica molto eccitante perché possiamo vedere che ci sono molte informazioni che arrivano attraverso questo flusso per integrare le nostre fonti di dati. Ciò significa che possiamo creare un insieme più completo di segnali e ottenere i compiti appropriati generati e consegnati ai nostri collaboratori.”
Anche se l’app è uno strumento che richiede molti dati e l’input dello staff per funzionare in modo efficace e produttivo, Ramamurthy dice che l’obiettivo è stato quello di assicurarsi che le richieste allo staff non siano eccessivamente gravose e che i loro contributi producano grandi benefici in termini di risultati.
“Il nostro obiettivo è far scomparire le tecnologie sullo sfondo e renderle il più possibile semplici”, dice. “I collaboratori non devono necessariamente capire tutti i fattori che sono entrati in gioco per garantire che un compito fosse generato. Il nostro obiettivo è semplicemente cercare di dare la priorità ai compiti appropriati.”
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Nella sua posizione di technology fellow presso The Home Depot, Ramamurthy è sempre alla ricerca di modi per migliorare sia l’app Sidekick che trovare altre fonti di innovazione basata sui dati.
“Il mio ruolo consiste nel fare da ponte tra i nostri vari team di prodotto, i partner commerciali e il nostro team tecnico”, dice. “Siamo costantemente alla ricerca di modi per ottimizzare il modo in cui svolgiamo determinati compiti, così come per mettere in discussione il modo in cui stiamo pensando. Ciò significa considerare l’introduzione di tecnologie e sperimentare in molti casi per sviluppare esperienze di prossima generazione che risolvano i problemi dei nostri clienti.”
The Home Depot ha sperimentato varie tecniche di machine learning e intelligenza artificiale (AI) per diversi anni, inclusa l’app Sidekick sviluppata internamente.
Optare per lo sviluppo personalizzato delle tecnologie emergenti potrebbe sembrare un rischio significativo per alcuni leader digitali.
Avivah Litan, una distinta analista VP di Gartner, ha precedentemente dichiarato a ENBLE che le tecnologie emergenti, come il machine learning e l’AI, promettono grandi aumenti di produttività, ma ci sono sfide significative da affrontare prima che gli strumenti possano portare grandi risultati in un contesto aziendale.
Nel caso di The Home Depot, Ramamurthy dice che l’azienda aveva il talento interno e gli studi di concetto per dimostrare che il machine learning e la visione artificiale potevano fare una grande differenza.
Il messaggio per gli altri leader digitali e aziendali quando si tratta di sfruttare le tecnologie emergenti è quello di concentrarsi sulla sperimentazione e perfezionare l’approccio.
“La nostra esperienza è stata molto iterativa. Internamente, pensiamo a questo come un approccio di passo, andatura, corsa per fornire valore. Abbiamo apportato miglioramenti tattici e abbiamo affrontato sfide che abbiamo dovuto superare lungo la strada”, dice.
“Ma l’approccio iterativo che abbiamo adottato ci ha davvero aiutato a garantire che siamo in grado di soddisfare le aspettative. E a questo punto, siamo soddisfatti dei risultati in termini di performance e dell’esperienza complessiva per i collaboratori.”
Ramamurthy e il suo team continuano a cercare piccole iterazioni che porteranno grandi miglioramenti all’app Sidekick.
Crede che l’azienda possa fare molto di più non solo per garantire che generi i compiti appropriati per il personale, ma anche per concentrarsi su fattori che riguardano ogni aspetto del negozio, che si tratti di analizzare i dati dai punti vendita o considerare la disposizione del piano di vendita.
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“Questi sono tutti settori da esplorare ulteriormente”, dice. “Inoltre, continuiamo a cercare di migliorare i nostri modelli statistici di machine learning e la qualità di alcuni dei compiti che generiamo, specialmente quando vengono integrati con altri segnali.”
Ramamurthy dice di essere anche desideroso di utilizzare le informazioni ottenute dall’app Sidekick per garantire che i collaboratori abbiano le giuste competenze e risorse durante lo svolgimento dei loro compiti.
“Penso che questi siano campi, sia in termini di generazione di compiti che in termini di consegna di compiti, in cui c’è l’opportunità di un ulteriore perfezionamento”, dice.
