初創(chuàng)公司Wisy的人工智能平臺，通過跟蹤庫存來緩解供應鏈問題

來源：ScienceAI

為了讓商店更容易跟蹤庫存，初創(chuàng)公司 Wisy 開發(fā)了一個 AI 平臺，該平臺使用圖像識別來檢測哪些產品缺貨或庫存不足，以及那些可用但尚未展示的產品。
「我們不僅要解決客戶體驗問題，還要解決可持續(xù)性問題。」Wisy 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Min Chen 說，「所有那些因為沒有展示而沒有售出的產品都被扔掉了。WisyAI 使商店員工能夠快速獲取有關庫存的信息、減少損失并更有效地銷售 [產品]。」
這家總部位于舊金山的初創(chuàng)公司贏得了 2022 年的 CCU（Compania Cervecerias Unidas）智利的 Innpacta 全球開放式創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽。競爭對象是為消費品和零售行業(yè)設計技術的初創(chuàng)公司。Wisy 正在使用 CCU 試用其 AI 平臺。該公司還包括在創(chuàng)業(yè)加速器智利全球風險投資公司的創(chuàng)業(yè)投資組合中。
不可靠的云服務
Chen 是一名軟件工程師，她于 2006 年創(chuàng)立了她的第一家公司 Alcenit。咨詢業(yè)務與組織合作，幫助他們管理其 IT 部門。Alcenit 的一個客戶是一家連鎖超市，該連鎖超市在尋找可靠的服務來幫助跟蹤產品何時用盡或缺貨時遇到了問題。
Chen 發(fā)現(xiàn)，雜貨店并不是唯一一個特別關注庫存的客戶。
「我們有石油和天然氣行業(yè)的客戶以及建筑公司處理類似的問題。」她說， 她和她的三位同事在 2016 年決定推出 Wisy 以開發(fā)解決方案。
Chen 表示，Wisy 決定為超市開發(fā)這項技術，因為他們使用的跟蹤過程導致了「足夠大、足夠重復、足夠復雜，可以使用 AI 解決」的問題。
為了了解問題所在，Wisy 進行了現(xiàn)場觀察，并就他們跟蹤產品的過程采訪了員工。
「通常咨詢公司會這樣做。」Chen 說，「但我們認為作為平臺開發(fā)人員這樣做對我們來說很重要。」
他們發(fā)現(xiàn)雜貨店員工使用基于云的平臺手動跟蹤店內的產品。員工對每件產品進行計數(shù)，并將信息記錄在平臺上。
Chen的團隊發(fā)現(xiàn)，人工清點產品和填寫信息是一個緩慢的過程，員工容易出錯。她說，雜貨店經常使用的云提供商不可靠，而且他們的系統(tǒng)經常由于技術問題而停機。Chen說，緩慢或不可用的互聯(lián)網連接帶來了另一個問題。
「我們不僅要解決客戶體驗問題，還要解決可持續(xù)性問題。」
「如果員工沒有良好的互聯(lián)網連接，他們將無法看到結果，直到重新建立連接。」她說，「如果他們的連接速度很慢，那么獲得結果的速度就會很慢。」
增加商店的挑戰(zhàn)是工人短缺。
「這對我們的客戶來說是一個相當大的挑戰(zhàn)，因為他們的職位空缺很多，所以他們現(xiàn)在必須用更少的人做更多的工作。」Chen說，「培訓員工如何使用某些平臺也需要時間——在員工流失率高的情況下更是如此。」
解決供應鏈中斷
Chen 說她知道 Wisy 的平臺必須「可用、可靠、快速和靈活」。它還必須為大公司和小店服務，并且沒有互聯(lián)網連接。
Wisy 開發(fā)了一個平臺，該平臺使用人工智能來處理數(shù)據，無論是否可以訪問互聯(lián)網。
服務本身有能力在幾毫秒內處理數(shù)據并產生結果。在手機或平板電腦上工作的 WisyAI 是使用 Flutter 開發(fā)的，F(xiàn)lutter 是谷歌創(chuàng)建的開源軟件開發(fā)工具包。
每個貨架和產品的圖像以及它們的條形碼都會上傳到平臺。員工為展示的產品拍照，人工智能根據照片記錄信息。它需要不到一秒鐘。
WisyAI 使用公司目前使用的軟件來管理其供應鏈運營。它收集有關庫存的歷史數(shù)據，并跟蹤單個產品的交付數(shù)量。在商店之前的產品跟蹤平臺上收集的信息可以集成到 WisyAI 中。
如果商店中的某種產品缺貨，WisyAI 會通知商店員工。如果平臺檢測到產品缺貨或庫存不足，它會提示員工訂購更多。
它還可以跟蹤產品的交付時間——例如，如果客戶正在搜索特定的洗發(fā)水，但它不在貨架上，這會很有幫助。員工可以使用 WisyAI 來查明洗發(fā)水是否在商店的存儲區(qū)域中，或者實際上是否缺貨。
該平臺使用收集到的數(shù)據，根據商品的受歡迎程度預測商品何時交付以及何時缺貨。
4 月，Wisy 發(fā)布了該平臺的試點，目前正在全球 20 家超市進行測試。

公司官網：

https://wisy.ai/

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