有意思的是，零售业如何同时应对两种截然相反的挑战？一方面，传统零售超市不得不应对大宗采购的快速增长以及消费旺季，由此带来的供应链和库存问题。与此同时，非食品零售店则多次被迫关门歇业，长期面临收入微薄甚至无收入的困境。显然，这是两个截然不同的问题。我们如何解决这两个问题？首先要弄清楚这一点，需要挖掘两个挑战的根源……食品和零食超市的游戏规则发生了变化大流行导致家庭杂货销售自1994年以来增长最快。从2020年3月到5月，销售额增长了14.3%。根据研究，购物趋势也发生了变化，人们在一天中的不同时间购物，但他们也在远离大型零售超市。一般家居用品的销售额上升，以弥补人们在工作或外出就餐时通常需要的食物。除了比以往任何时候都更加繁忙，超市也面临着盗窃事件的增加。2020年，英国零售商因客户盗窃损失了7.7亿英镑。为了应对不断变化的需求，零售商需要更深入地了解其库存。结合坚如磐石的防损技术，零售商可以大大减少盗窃、浪费和任何其他库存损失。基本公式是：库存可见性+防损技术=减少浪费哪种防损技术最有效？利用机器视觉的高级防损解决方案可以深入了解库存并通过条形码检测产品级损失。这些解决方案可以集成到安全摄像头中，并利用机器学习算法来处理信息并检测可疑行为。因此，在自助结账时未扫描的产品会立即被检测到。此类技术使超市能够获得更准确的库存水平数据，并防止过度收缩，以确保产品库存在可能出现的任何意外高峰期间保持稳定。那么非杂货零售店呢？对于非杂货领域的其他实体零售商来说，由于去年大部分时间商店关闭，收入受到影响，尤其是那些没有在线平台的商店。根据英国零售商协会的数据，零售商在2020年遭遇了有记录以来最糟糕的年度销售业绩，非食品销售额下降了约5%。即使在高峰期-圣诞节，也没有喘息的机会，因为他们在旺季被迫关闭。虽然政府向一些零售商提供了救助资金，但在许多情况下还不够。对于这些零售商来说，重点将放在省钱和寻找可以减少开支的方法或领域上。可以获得成本效益的一个领域是能源消耗。许多这些商店在关闭时仍在消耗能源，无论是保持商店橱窗亮着的灯还是从未关闭的资产。事实上，空置的商店仍然消耗了大约84%的典型能源需求。零售数字化——应对两大挑战的解决方案借助最新的技术进步，商店可以通过创建智能建筑基础设施来解决能源浪费问题。利用物联网传感器的能源监控解决方案可以连接到商店中的任何资产以分析其性能，实现自动响应并最终提高效率。使用机器学习和人工智能的解决方案可以分析从传感器发送的数据，以识别模式并发现资产性能异常。如果一项资产耗电过多，则表明存在更广泛的问题，这意味着可以开始进行预测性维护。但是，对于关闭商店的零售商来说，这使他们能够远程控制他们的资产并关闭它们以节省能源。该过程甚至可以完全自动化；在不需要时调暗灯光，或在特定时间关闭资产。这些效率在未来可以继续优化，即使商店重新开张。
