计算机视觉正在改变零售行业

零售企业主经常面临库存管理问题，这阻碍了长期客户关系的发展。

在零售库存管理中采用计算机视觉是一种开创性的解决方案，可以构建满足业务目标的稳健运营。

零售业受到客户需求的显著影响，这就需要在改善消费者体验方面进行投资。计算机视觉在零售业的应用为加强库存管理(零售业的一个关键方面)提供了一个理想的解决方案，因为它需要几个相互依赖的过程来导致最终的产品交付。在这个过程中，任何微小的差异都可能危及客户满意度和企业的整体声誉。

计算机视觉在零售库存管理中的好处

计算机视觉是人工智能(AI)的一个领域，其复制人眼，使计算机能够识别和处理物体。其可通过无人机、机器人和安装在百货商店和仓库的摄像头收集的图像和视频来实时生成数据。通过分析这些数据，可以满足运营需求，增加销售产出，改善消费者体验。根据RIS第29次年度零售研究，超过40%的零售商将在未来两年内采用计算机视觉技术进行业务运营。在零售库存中使用计算机视觉有多种好处，例如:

提高货架可用性

将计算机视觉技术应用于零售库存管理，为降低缺货率、提高货架可用性和优化整体消费者体验提供了可行的解决方案。对货架上产品的无效管理可能会导致零售商的重大收入损失，因为客户可能会因为不满意的体验而转向竞争供应商。为了克服这些挑战，由软件监控的人工智能计算机视觉摄像头可以进行质量检查，识别缺陷，预测产品需求，并防止损坏的商品到达最终用户手中。此外，这些系统可以向供应商订购需求产品，进一步简化库存管理流程。

库存跟踪

零售业经常面临劳动力短缺的问题，需要对人力资源进行优化和合理配置。为了解决库存跟踪任务，零售商可以实现支持计算机视觉的摄像头，该摄像头利用条形码读取和库存移动跟踪来识别产品的存放位置。通过计算机视觉进行库存跟踪还有助于防止物品放错位置，这可能会延迟产品交付，并需要商店员工额外的时间来定位。通过利用计算机视觉技术，零售商可以准确地跟踪产品并降低相关成本。

库存审计

零售商可以利用计算机视觉技术在百货商店进行库存审计。商店员工可以被指派捕捉货架的图像，这些图像将由启用设备上的计算机视觉处理。分析结果数据可以为商店管理人员提供洞察力和分析，使其能够审核店内货架并识别任何不一致之处，并采取适当的纠正措施。

减少库存过剩

实现更精确和一致的产品预测可能会导致库存过多的问题，从而产生额外的成本和风险，例如存储成本增加和潜在的库存过时。零售商可以利用计算机视觉技术来缓解这些挑战，该技术依赖于先前收集的数据来提高预测准确性。

随着技术的不断创新，计算机视觉在零售库存管理中的应用正变得越来越友好、经济、准确。这鼓励零售企业主利用技术来促进业务，而无需对业务运营进行重大改变。在计算机视觉的帮助下，零售企业主可以提高销售额，建立长期的客户关系，并无缝地优化其运营。

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