Les gares japonaises vont déployer un outil de gestion de l’IA dans 6000 distributeurs automatiques

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Hivery, un fournisseur d’intelligence artificielle basé en Australie, déploiera sa solution de gestion de distributeurs automatiques basée sur l’IA sur 6000 machines dans les gares de East Japan Railway, selon un communiqué de presse.

Les deux sociétés collaborent depuis 2017, tirant parti de la technologie d’intelligence artificielle de Hivery pour optimiser l’assortiment de produits et l’espace des colonnes pour les distributeurs automatiques individuels au Japon. Les résultats validés de la preuve de concept ont augmenté les ventes de 5,27 % au total, jusqu’à un maximum de plus de 50%, ainsi que la réduction des tournées de réapprovisionnement et l’amélioration de la productivité opérationnelle.

Hivery Enhance a permis à JR East Water Business de rationaliser les opérations et de réduire la fréquence des tournées d’approvisionnement en recommandant automatiquement l’assortiment et la quantité de produits optimaux pour les DA.

Pour ce faire Hivery Enhance exploite la puissance des données de point de vente d’IA et de JR East Water Business pour déterminer automatiquement quels produits doivent être stockés dans quel distributeur automatique, ainsi que le moment optimal pour échanger les produits contre des machines individuelles. Cela permet à l’opérateur de faire efficacement les bons choix d’assortiments de produits qui mèneront à un résultat rentable.

Les avantages comprennent:

  • La sélection des produits susceptibles de se vendre . En analysant la grande quantité de données sur les ventes de la flotte complète de distributeurs automatiques, il identifie les modèles dans les données de vente et identifie les produits susceptibles de bien se vendre dans un endroit particulier.
  • L’optimisation de l’assortiment de produits . En comprenant la demande de produits individuels et les effets de la cannibalisation de la demande entre les produits dans chaque emplacement, il peut déterminer quels produits doivent être insérés et lesquels doivent être retirés, pour aboutir au résultat optimal.
  • La réduction des voyages de réapprovisionnement . À partir des prévisions de la demande de produits dans n’importe quel endroit, il peut calculer le nombre de jours avant que chaque produit ne soit susceptible de sortir de stock et recommander la quantité optimale et l’allocation des colonnes pour maximiser le temps entre les voyages de réapprovisionnement, réduisant ainsi les coûts de main-d’œuvre.
  • Optimiser un groupe de distributeurs automatiques. Plutôt que de se concentrer uniquement sur les distributeurs automatiques individuels, il peut également évaluer un groupe de distributeurs automatiques en batterie dans la même zone en même temps et optimiser les produits pour l’ensemble de la zone comme s’il s’agissait d’un seul grand distributeur automatique.
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