該公司已完成了對Simbe的Tally理貨機器人解決方案（Tally是世界上第一個完全自主的店內零售智能解決方案）的試點項目，利用一臺能夠無線捕獲有關庫存水平、貨架錯誤擺放或定價錯誤信息的機器人。

經過一年多的試點項目，美國雜貨零售商Wakefern Food Coop正在部署一種基于激光和計算機視覺技術的人工智能和機器人解決方案，用于其ShopRite商店的貨架庫存和定價管理。Simbe Robotics的Tally機器人系統利用其機載攝像頭識別貨架上的商品，檢測貨架錯誤擺放或缺貨情況，以及價格標簽是否有誤。該機器人還配備了UHF RFID讀寫器和天線陣列，而Wakefern目前只利用計算機視覺技術。明年，該零售商計劃進行RFID功能的試點項目，以根據RFID標簽讀取信息識別每一份商店的保質日期以及臨期情況，并及時反饋這些情況到云端，設計促銷方案。

與此同時，該零售商已在20多家商店完成了對Simbe技術的測試。這一試點項目有助于確定系統是否能夠提供庫存管理和見解，以防止缺貨事件的發生，同時確保商品擺放在正確的貨架上，并附有正確的價格標簽。

Wakefern是美國最著名的零售商合作社超市集團，其ShopRite商店分布在美國東北地區，共有280家，每周為數百萬客戶提供雜貨商品。為了更好地管理貨架上的商品供應情況，并減少人工貨架審核所需的時間，這家零售連鎖店于2022年1月在5家商店開始測試Simbe的機器人技術。根據測試結果，同年9月，試點項目擴展到了20家商店。“通過這個過程，我們確定Tally是我們會員的最佳解決方案，并與Simbe合作制定了全面的擴展計劃，”Wakefern的創新技術戰略副總裁查爾斯·麥克維尼表示。該零售商在其大多數ShopRite商店永久安裝了這一解決方案。

Tally理貨機器人在商店過道中巡航，同時掃描貨架，利用人工智能來識別缺貨事件、錯放的物品以及貨架上的錯誤定價，Simbe的聯合創始人兼首席執行官布拉德·博戈萊亞表示。

大多數采用這項技術的零售地點通常只需要一個Tally機器人，該單元每小時可以掃描15,000到30,000個商品。Bogolea解釋說，Tally通常每天會對特定商店進行兩到三次的審核，早上一次，用以驗證前一晚的補貨數據，早下午一次，以更新可能在當天發生變化的庫存信息，然后晚上再進行一次，提供當晚或第二天的補貨建議。

“這種日常數據收集以及它所提供的洞察力是我們在ShopRite試點項目中的重點，”博戈萊亞說，“這樣，各個ShopRite商店可以最好地看到Tally理貨機器人在優化店內運營和庫存管理方面提供的長期價值。”

每臺機器人都配備了多個攝像頭，掃描貨架，利用計算機視覺和機器學習，識別整個商店貨架上的商品，并將這些數據與適當的貨架存貨進行比較，同時檢查貨架級別的定價信息。它不僅可以確定貨架上是否擺放了錯誤的商品，還可以確定適當的商品是否缺貨。該系統甚至可以通過區分商品的標準或無脂版本等方式來識別商品的種類。“它還可以讀取價格標簽，自動進行價格和促銷信息的審核，”博戈萊亞說。

這些機器人的數據使商店能夠自動識別貨架上的問題，從而節省了之前員工在過道中檢查庫存和價格標簽所花費的時間。

Wakefern將在未來幾個月開始將機器人部署到更多的ShopRite商店。該零售商報告稱，目標是在接下來的六到十二個月內在大多數ShopRite商店中使用Tally。

在ShopRite商店，Tally在正常營業時間內運行，麥克維尼表示：“早上，我們讓Tally在每個位置穿梭，為商店團隊提供有關貨架狀況的見解，幫助他們應對購物日的開始；早下午，為商店團隊提供見解，以備晚間高峰期；晚上，為夜班工作人員提供見解。”

隨著機器人（每家商店一臺）在過道中穿行，它們從底部貨架到頂部貨架，以及貨架兩側收集數據。激光雷達和計算機視覺數據在邊緣和云端進行管理。博戈萊亞表示：“Simbe與領先的云服務提供商合作，并利用NVIDIA GPU平臺來運營數據。”因此，當Tally機器人收集數據時，它會實時在機器內部處理和過濾這些數據，然后將其發送到云端。機器人還利用邊緣計算來更好地穿越商店并了解周圍環境。

Tally的數據可以通過員工的手持設備和零售商可能已經使用的專有應用程序訪問。博戈萊亞表示，它不需要任何新的基礎設施或對現有工具的更改。一旦機器人分析和綜合了所收集的數據，ShopRite可以自定義直接發送給員工的警報，比如首先需要補貨的商品，需要從倉庫重新訂購的商品，以及哪些貨架可以忽略，因為沒有新商品需要擺放。

這一解決方案被設計成易于推廣，博戈萊亞表示：“一旦進入商店，Tally非常容易設置，不需要員工培訓。”他補充說，從第一天開始，Tally可以提供貨架狀況的實時圖像，以開始了解每個貨架應該放置什么商品，并在連續工作七天內對每個貨架的拜訪情況的記錄達到最佳的準確度水平。他說：“總體來說，我們發現我們的大多數零售合作伙伴在利用我們的解決方案后的60天內獲得了3到4倍的投資回報率。”

博戈萊亞表示，通過確保商品有貨、正確放置和定價準確，商店可以利用這項技術為顧客創造一致、愉快的購物體驗。然而，隨著時間的推移，Tally還有望幫助Wakefern做出更明智的業務決策并了解購物者的習慣。通過數據分析，可以逐漸減少缺貨和貨架上商品不足的情況。

Wakefern使用這項技術的目標之一是提高其工作效率。“對于雜貨零售商來說，獲得和保留勞動力一直是一個重大挑戰，”麥克維尼表示。“在測試了幾種承諾可以幫助我們進行庫存管理的系統后，我們發現Tally提供了一套完整的智能系統，用于執行繁瑣但重要的審核和掃描過程，這對該公司的計算機生成訂貨和供應鏈系統至關重要。”他說：“Tally使零售員工能夠從事更具影響力的面向客戶的工作。”

該零售商預計推廣將快速且無縫進行。麥克維尼評論說，早期的安裝“基本上是拿來就能用的。那些有權訪問門戶的人可以幾乎在實時中‘走過過道’，看到貨架上的產品。”

到目前為止，ShopRite的商店團隊發現Tally可以讓他們的工作更輕松，并表達了對Tally作為隊友的感覺，這是該零售商發現的。至于顧客，他們很快適應了機器人的存在。“起初，顧客覺得Tally是一種新奇，對它非常好奇，但隨著時間的推移，它已經成為商店環境的一部分。”

ShopRite表示，他們將使用這個系統來改進其計算機生成訂貨系統，以獲得更好的數據，以確保定價和促銷按計劃執行。Tally的數據將使ShopRite能夠跟蹤每個商店的平面圖符合情況（以確保商品在每個地點都按預期陳列），并隨著時間的推移完成其他數據分析項目。

一些零售商在其Tally系統中使用RFID來進行更精確的庫存盤點，并通過了解基于RFID標簽讀取的每個特定產品所在的位置，來全面跟蹤商店內的產品。機器人還可以使用RFID來查找和計算隱藏的產品，比如在一堆襯衫中的一件T恤，博戈萊亞表示。

Wakefern計劃在2024年在商店內準備的易腐商品中試驗啟用RFID的創新技術，Tally將成為該努力的一部分。與此同時，麥克維尼說：“我們的目標是讓大多數我們會員的商店都擁有Tally。”