買い物客は既にインターネットを使って店舗を移動したり、特別なオファーに案内するのに慣れています。小売業者はまた、棚の在庫を保ち、商品を顧客に提供するためにインターネットを使用する。次のステップでは、エッジコンピューティング、画像認識、センサーを「レスポンシブルリテール」エクスペリエンスに使用します。

「スマート小売業者は、接続コスト、範囲、信頼性、速度、機能の適切なバランスを決めるために、IoTの使用事例をマッピングします」とRigadoのEMEAディレクター、Pete Horwat氏は考えます。 「接続性が複雑になり、オプションも増え続けているため、Bluetooth 5、Zigbee、Thread、Wi-Fiなど、さまざまな接続オプションを提供するゲートウェイを見つけることで、IoTソリューションを将来的に証明することをお勧めします。追加します。

同社のVesta IoTゲートウェイは、LinuxとZephyr OSを実行し、Bluetooth 5、802.15.4、Wi-Fi、およびEthernetをサポートしています。セキュアなエッジコンピューティングのために、同社はIoT用に設計されたCanonialのUbuntu Core OSとスナップと呼ばれる安全なLinuxアプリケーションパッケージを実行する組み込みデバイスを追加しました。スナップにはトランザクション更新機能があり、複数のアプリケーションを1つのゲートウェイで実行できます。ゲートウェイは安全なブート機能と暗号化されたファイルシステムを備えており、不正なコードのロードを防止するだけでなく、コードとデータの完全性を保護します。

Horwat氏は次のように述べています。「完全にコンテナ化されたエッジOSで、ソフトウェアとハ​​ードウェアの両方にセキュリティ制御機能が組み込まれているため、デバイスのセキュリティ脆弱性を守ります。さらに、脆弱性が知られるようにエッジを更新してパッチを当てるための統合されたサービスとしてのセキュリティのアプローチは、小売店舗を継続的に現場で保護するのに役立ちます。

先月、Rigadoはセキュリティを管理し、自動化するサブスクリプションサービスを導入しました。 Cascade Edge-as-a-Serviceには、Bluetooth 5、Zigbee、Thread、Wi-Fi、およびLTEを備えたCascade 500 IoTゲートウェイが含まれます。脆弱性や脆弱性が発見された場合に自動的にOSとセキュリティの更新を提供するEdge Protectサービスであり、Edge Directツールでアラートの設定やセキュリティIDと更新の管理が可能です。最後に、Edge Connect接続とコンピューティング・プラットフォームがあり、OSとスナップがあり、エッジにアプリケーションを維持します。また、API呼び出しを使用してIoTセンサーやビーコンとの接続が容易になると同社は述べています。

Horwat氏は、「ローカル・デバイス制御のレイテンシを削減してデータを前処理することから、真のエッジ・コンピューティング環境を構築し維持することは、IoT開発コストの20〜50％を簡単に消費することができます。彼は、これにより市場投入までの時間が遅れ、コストが増加し、生産のために意図されていないコードが使用され、セキュリティとメンテナンスのリスクが発生する可能性があると警告しています。

あらかじめ構築されたIoTインフラストラクチャをサービスとして使用することで、開発者は価値を付加するアプリケーションの構築に集中できます。この方法論を適用している小売業者は、開発期間が4〜6か月間を要しません。

自動小売

昨年、インテルはロボット工学、AI、IoT自動化に1億ドルの投資を発表しました。このシステムは、スマート・シェルフ、ロイヤルティ・スキーム、スマート・デジタルサイネージ、在庫管理用に2,000個のセンサーを使用して60店舗で採用されています。 1つの例は中国にあり、オンライン小売業者JDはショップアシスタントを雇用していない店舗を開店した。

D-Martストアは、同社のエレクトロニクス、食料品、衣料品の一部を販売し、エッジコンピューティング、デジタルサイネージ、POS（Point of Sale）機器を含むインテル対応技術を使用しています。

顔認識および動き感知は、店舗へのアクセスを可能にするために使用される。内部に入ると、動きの追跡は製品配置のための主要なサイトを特定するのに役立ち、ソフトウェアの更新は在庫レベルを維持します。バイオメトリック認識は、セルフサービス・チェックアウトでの安全な支払いのために使用されます。

中国B2Cの電子商取引は、無人機での配信で他の新興テクノロジーも採用しています。最大の無人機配送システムインフラストラクチャを持つと報告されており、自律型トラックを使用してロボットとドライバーレスの配送サービスをテストしています。

カスタマイズされたチョコレートの選択

イメージ認識は、ロイヤリティ・スキームの一部である顧客を識別するために使用できます。これは、北米の職人の菓子会社、Lolli&Popsによって、アシスタントが忠実なメンバーをリアルタイムで認識できるようにするために使用されています。これらの顧客の嗜好にアクセスすることで、分析ソフトウェアは、顧客の既知の好みに合わせたパーソナライズされた推奨事項を作成することができます。

インテルのレスポンシブル・リテール・センサーは、店舗の「神経系」として、業務エリアの接続、データの収集と処理、データ分析を使用した在庫の監視と制御を行っています。これまでオランダの衣料品会社G-Starがこれまでに20店舗以上で使用しています。センサは、データを収集して処理し、RIOTデータ分析および小売管理ソフトウェアと統合され、販売されているラインと補充が必要なラインを小売業者に提供します。このデータは、在庫切れの商品によって販売が失われるのを防ぎ、過剰在庫を避けることができます。

シェルフスタッカー

インテルは、カメラと画像認識ソフトウェアがどのように陳列棚を確保するのに役立つかを示すことで、Carnegie Mellon大学の研究者と協力して、自動シェルフスタッカーであるAndyVisionを開発しました。一部の店舗では、通路の端や中間の棚など、主要な小売店舗に商品を置くためにサプライヤにプレミアムが課せられます。店舗の地図を使用して、ロボットは棚やエリアに適切な物品が保管されていることを確認します。

AndyVisionは、製品上の無線RFIDタグを使用して在庫を追跡する代わりの方法です。低消費電力Intelプロセッサ上で動作する画像処理アルゴリズムを組み合わせて画像をキャプチャします。カーネギーメロン大学の電気・コンピュータ工学教授であるPriya Narasimhan氏は、RFIDタグ付けよりも実装は簡単ですが、ロボットが邪魔になる可能性があり、棚の画像をキャプチャしながら買い物客と混じっている可能性があることを認めています。

また、店舗周辺の天井や棚に既存の監視カメラやセンサーを設置するだけでなく、動き回っても目立たないように画像を収集するショッピングカートに適したカメラを探しています。画像ベースのシステムは、クラウドを介して毎日ブランドを更新して、商品の配置が正しいことを確認したり、新製品が導入されたときや、スペースがあまりにも少なすぎたり小さすぎたりするとロボットの店舗マップを更新することもできます。

移動して

ストックが適切な時期に適切な場所にあることを確認することが重要ですが、多くの買い物客も特別なオファーで欲しいと思っています。個人の好みや購入習慣に合わせて調整されたモバイルクーポンは、店舗で使用するために電話に配信できます。

「これらのクーポンは、デジタル世界と物理的な店舗の間のリンクとして使用されている」と語る。多くの小売業者は店舗のキオスクに2D画像リーダーをインストールしている。モバイルクーポンを読む。チェックアウトや個人情報がIDカードからスキャンされる場所では、データがインターネット経由で送信される前に暗号化されていることが重要です」とHussey氏は言います。

より安全な取引のために、個人の識別可能な情報を露呈させるデータ解釈リスクを容易にするためのクラウドへの接続が2D画像リーダー内のIDカードから抽出される一方で、Husseyはキオスクデータ用のCMシリーズコンパクト2Dイメージングモジュールオペレーション。それは電話スクリーンまたは紙クーポンのための1Dおよび2Dバーコードスキャナを有する。 Husseyは、キオスクに簡単に組み込むことができるように設計されており、標準的なマイクロUSBケーブルコネクタを使用して垂直または水平に取り付けることができます。

北米の場合、EasyDLオプションは運転免許証からインターネット経由で情報を送信することなく情報を抽出します。

賢明に使用された場合、達成可能な顧客プロファイリングは、好み、購入履歴、または利用可能な在庫に基づいて関連するオファーを顧客に提供することができます。 「CMシリーズのコンパクト2Dイメージャモジュールなどのデバイスは、最も訓練を受けた顧客サービスの従業員とほぼ同等のキオスクで顧客サービスを提供するために使用できます」とHussey氏は期待しています。