机器人已经进入零售业，从六英尺高的自由移动机器发现大型食品店的溢出物到检查沃尔玛库存的自动货架扫描仪。在Lowe's家装连锁店中，部分门店的“LoweBots”可以回答简单的问题，例如物品定位、协助库存监控等。这些机器人可以将工人从日常工作中解放出来，大概可以让人类有更多时间与客户互动——但这仅仅是个开始。零售机器人的真正好处是有机会捕获有关货架上的商品和客户如何购买的更精细的数据，这可以提高库存管理的效率和准确性。关键是将零售机器人用作物联网中的数据收集器，最好将物联网视为连接设备、对象和传感器的复杂网络，以收集在云中或通过边缘计算分析的大量数据，并使用附近的服务器进行分析，实现更低的延迟。从制造到航运再到零售，物联网创造了一个智能数字生态系统。结合人工智能和机器学习的先进功能，物联网将有助于推进第四次工业革命的承诺，改变我们生活、工作、开展业务以及购买所需商品和服务的方式。借助商店中的机器人，零售商已经开始采用整体物联网解决方案。例如，欧洲大型杂货零售商AuchanRetailPortugal正在其超市和大卖场推出使用机器人的自动货架监控技术。当机器人在商店四处移动时，它们会拍摄每个货架和过道的照片，然后将这些照片数字化并转换为关于缺货商品和定价的指标和见解。如此详细的数据对零售业来说是无价的，因此了解和预测消费者需求至关重要。例如，StitchFix为居家购物者提供StitchFix以适合您的服装选择，它已将数据科学从产品推荐、库存管理和时装设计等多个方面引入其商业模式。然而，对于传统零售商而言，仅仅跟踪消费者的购买行为并不能说明全部情况。零售商真正的竞争优势是知道他们不能买但想买的东西。这就是过道中的机器人应该发挥作用的地方。在营销渠道顶部收集数据一个在商店漫游的机器人根据货架上的商品在“渠道顶部”收集数据。他们的连续扫描提供了客户零售体验的更完整画面。例如，货架库存可以显示有多少存货、什么减少供应以及什么没有库存，所有这些都表明了消费者的偏好和行为。在不久的将来，机器人可以做的不仅仅是报告库存水平和执行价格检查以确保准确性和一致性。考虑一个假设场景，其中零售机器人扫描杂货店的过道并检测到不加糖花生酱的供应正在以正常花生酱速度的两倍减少。然后，这一实时发现会触发自动订单，向特定商店发送更多无糖花生酱。通过检测突然和意外的库存变化，机器人将在没有人为干预的情况下迅速做出反应。这与高频交易中发生的情况没有什么不同，高频交易使用算法来检测和利用股票价格的微小、瞬时差异，随着时间的推移，这些差异可以累积成巨额利润。对于零售商而言，现在要赚钱的是避免这些导致缺货的库存失常，而缺货的代价是高昂的——据行业估计，全球库存高达1万亿美元。除了销售损失外，客户还因缺货而感到沮丧，从而导致购物者的忠诚度降低。在Covid-19大流行期间，卫生纸和清洁用品等家庭必需品基本上缺货。零售商最终将限制每次访问的购买量，但在面临长期空荡荡的货架之前不会这样做。但是，如果零售商能够及早获得卫生纸等产品被大量购买的迹象，会怎样呢？如果过道中的机器人检测到厕纸供应意外下降，这可能会在早期改善库存管理，从而增加仓库出货量和采购量，从而限制囤积量。使用物联网改进其他行业低库存和缺货情况的早期检测，还可以提高其他行业的效率和客户体验，例如航空旅行。例如，意外的飞机维护可能会延误航班，这不仅是因为突然需要维修，而且还因为所需的零件或组件不可用。使用物联网方法进行飞机维护将意味着更好地管理零件和其他用品的库存，并且可能能够在飞机停止服务之前发出信号进行维修或更换。在水系统的制造应用中，传感器和人工智能已经被用于预测建模和维护。多年来，机器人技术已进入许多行业，从汽车装配操作到在仓库中举起重物的机械臂。在一些酒店，机器人可以处理行李并充当数字礼宾员。由于大流行，机器人已经进入医院用于非手术应用，例如对走廊和房间进行消毒以及运送用品，包括要在实验室进行测试的血液样本。自主机器人清洁器也正在进入商业空间，从办公楼到机场。直到最近，零售机器人大多在幕后工作。例如，亚马逊在其履行中心使用机器人来提高效率和安全性（移动沉重的托盘不会伤害机器人）；亚马逊表示，这些机器人帮助它在其中心存储了超过40%的库存。与此同时，美国最大的杂货零售商Kroger正在推出一个自动化仓库网络，该网络使用机器人技术和数字技术来提高其满足客户需求的能力。重新思考零售业在竞争激烈的行业中，利润受到实体、在线和全渠道竞争对手的挤压，零售商必须继续依靠创新和技术来实现差异化并提高生存机会。零售创新的早期浪潮之一是电子商务。虽然这还不是一种新趋势，但随着大流行病让更多的顾客留在家中并更频繁地在线购物，电子商务肯定会取得进展。事实上，这场大流行病可能使实体店向数字购物的转变加速了长达五年之久。零售创新者也一直在重新考虑实体店来展示产品并让消费者体验新产品。现在，通往更大创新之路的最新一步是推动零售商更深入地进入物联网，以改进库存管理和预测模型。随着产品周期的加快，零售商将需要变得更加敏捷，以识别消费者行为的微观趋势，以便生产、分销和交付客户现在需要的商品和服务。这一切的关键可能是机器人自由移动，将数据从商店过道中的消费者接触点带到云端的数据管理系统。
