Умный магазин что это
Умный магазин – будущее розничной торговли
В условиях высокой конкуренции на рынке розничной торговли ритейлерам необходимо искать способы автоматизации бизнес-процессов и повышения качества обслуживания покупателей. Решить данные задачи позволяют умные магазины. iot.ru рассказывает, чем умные магазины могут быть полезны в розничной торговле, кто занимается производством специализированных IT-решений для умных магазинов и где подобные решения уже внедрены.
Что надо знать об умных магазинах
Умный магазин (англ. Smartstore) – это концепция, описывающая принцип автоматизации розничных торговых площадок с помощью технологий Интернета Вещей (IoT). Для автоматизации могут использоваться RFID-метки, POS-терминалы, умные тележки, видеокамеры, технология Big Data и многое другое. В результате, ритейлеры получают широкие возможности по оптимизации бизнес процессов и повышения качества обслуживания своих клиентов. Например, с помощью RFID-меток и специализированного ПО можно в режиме реального времени контролировать: какие товары были сняты с полки, какие из них были погружены в тележки, какие были оплачены на кассе, когда заканчивается срок годности товаров и т.д.
С полным перечнем функциональных возможностей умного магазина можно ознакомиться, изучив картинку ниже из нашего предыдущего обзора.
Умные магазины дают розничным торговым сетям следующие преимущества:
Возможность значительно сократить штат сотрудников;
Уменьшить расходы на заработную плату;
Уменьшить размеры очередей на кассах за счет более быстрого обслуживания клиентов;
Повысить лояльность покупателей за счет высокого качества обслуживания и подготовки персональных скидочных предложений;
Оптимизировать затраты на логистику в торговых залах – ритейлеры получают возможность точно знать, в каких точках торгового зала и в каком количестве выкладывать тот или иной товар;
Снизить вероятность ошибок и злоупотреблений персонала.
Среди основных недостатков концепции можно выделить следующее:
Существенные расходы на переоборудование торговых залов;
Сложность разработки эффективных методов защиты товаров от воровства и вандализма;
Большие затраты на техническое обслуживание умных решений;
Невозможность полностью обезопасить умные решения от внешнего вмешательства (проблема киберугроз);
Высокая зависимость от электроники, которая в любой момент может выйти из строя.
Обзор рынка
Ключевым рынком IoT-решений для розничной торговли является Латинская Америка. К 2025 году доля доходов Латинской Америки составит более 12% в структуре общемировых продаж. Высокие темпы роста покажет также и Азиатско-Тихоокеанского регион. APAC продемонстрирует огромный рост благодаря экономической стабильности, увеличению количества смартфонов среди пользователей и высоким темпам распространения сети Интернет.
По мнению Grand View Research, взаимоотношения между разработчиками умных решений и ритейлерами будут в основном строятся по следующим принципам: программное обеспечение как услуга (SaaS) и платформа как услуга (PaaS). При этом эксперты выделяют следующие факторы, которые могут негативно повлиять на развитие отрасли:
Отсутствие единых технологических стандартов;
Невозможность полностью обезопасить умные решения от внешнего вмешательства.
Отметим, что потенциальная уязвимость умного магазина для кибератак может стать реальным препятствием для интенсивного развития отрасли. Умные IoT-устройства, их аппаратные компоненты и программные приложения могут быть в любой момент атакованы киберпреступниками и нарушить работу всех магазинов, что вызывает озабоченность у руководителей розничных торговых сетей.
Кто занимается производством?
Ключевыми игроками рынка сейчас являются такие компании, как Intel Corporation, Impinj Inc., RetailNext Inc., Allerin Tech Pvt. Ltd., and Losant IoT Inc.
Однако в последние годы на рынке появилось большое количество профильных стартапов, продукция которых зачастую ничуть не уступает IT-гигантам по качеству.
В октябре 2016 года CB Insights выпустила карту, где представлены ведущие стартапы на рынке IoT-решений для розничной торговли.
Карта разделена на следующие разделы:
Внутренняя аналитика на основе датчиков и сенсоров. Поставщики этой группы разрабатывают аппаратно-программные решения, нацеленные на отслеживание товаров, оптимизацию рабочего времени персонала, контроль скидок/акций и т.д. Так, решение стартапа Euclid Analytics следит за посетителями и определяет, как рекламные скидки/акции влияют на посещаемость магазина.
Маркетинговые исследования на основе датчиков. Решения данной группы также отслеживают перемещения клиентов, однако используют эти данные в более маркетинговых целя. Например, Estimote отправляют на телефоны покупателей, находящихся недалеко от магазина, уведомления о продуктах или рекламных акциях. Датчики Kimetric визуально отслеживают возраст покупателей, их пол и стиль одежды, чтобы сформировать индивидуальное маркетинговое предложение
Аналитика и маркетинговые исследования на основе датчиков. Решения данной группы нацелены на корреляцию внутренней аналитики и маркетинговых исследований.
Внутреннее картографирование. Эти стартапы создают подробные карты магазинов и торговых центров. Это позволяет помочь пользователям найти нужные товары и получить информацию о действующих скидках/акциях
Слежение за товарами. Относящийся к данной группе стартап QueueHop разрабатывает специальные датчики, которые призваны защитить товары от краж. Датчики автоматически отлепляются от товаров после их покупки. Другой стартап, Cosy, разрабатывает роботов, которые следят за товарами, используя специализированное программное обеспечение со встроенным картографированием.
Предотвращение потерь. Относящийся к данной группе стартап Gatekeeper разрабатывает RFID-метки с функцией автоматической блокировки колес, чтобы не выпустить из магазина тележки без оплаченных покупок.
Сервисные роботы. Стартапы Simbe Robotics и Fellow Robots разрабатывают роботов, которые помогут клиентам быстро находить товары и обеспечат постоянную наполненность полок. Fellow Robots планирует уже к осени запустить робота LoweBot в 11 магазинах.
Умные гардеробные комнаты. Oak Labs создали интерактивное зеркало с сенсорным экраном, которое позволяет покупателям запрашивать у персонала новые вещи и настраивать освещение в примерочных. С помощью RFID-меток зеркало может определить, какие товары покупатель принес в комнату и порекомендовать ему похожие товары. Стартап уже успешно работает с торговой сетью Polo Ralph Lauren.
Высокая производительность при обработке больших объемов данных без замедления скорости работы платформы дает возможность клиентам Rightech IoT Cloud воплотить в жизнь самые амбициозные проекты, связанные с автоматизацией бизнес-процессов в области ритейла.
Применение на практике
В настоящий момент наиболее известные умные магазины внедрены в компаниях WalMart, «Metro Group Future Store» и BGN (Boekhandels Groep Nederland). Магазины Walmart уже используют технологии, позволяющие сразу сканировать все коды товаров покупателя и выдавать конечную стоимость покупки. Расплатиться на выходе можно через приложение, а не дожидаться своей очереди перед кассой.
Крупнейший интернет-ритейлер Amazon собирается в ближайшее время запустить умный магазин Amazon Go, который будет полностью построен на принципах самообслуживания. В полки магазина будут встроены датчики компьютерного зрения и глубокого обучения. Таким образом, система будет понимать, когда товары берут с полки, а когда – ставят обратно. По мере сбора покупок все они будут отмечаться в виртуальной корзине. Как только покупатель выйдет из магазина – деньги автоматически спишутся с его счета.
Специалисты всего мира уже всерьез заговорили о том, что Amazon Go станет прототипом умных магазинов ближайшего будущего. Для обслуживания торговой зоны площадью от 10 до 40 тысяч квадратных футов ритейлерам понадобится не более 6 человек. В начале февраля о возможном запуске в России умного магазина по примеру Amazon упомянул директор по информационным технологиям Х5 Retail Group Фабриcио Гранжа.
«Я обсуждаю это с одной междугородной компанией, чтоб сделать подобный пилот в России, но это пока фаза обсуждения. Мы изучаем технологии, продемонстрированные в проекте Amazon Go, но говорить о планах внедрения идентичных решений сейчас преждевременно», — рассказал он.
Как мы уже сообщали в нашем предыдущем обзоре отечественные ритейлеры постепенно перенимают успешный опыт западных компаний по части внедрения умных решения в розничную торговлю. Так «Техносила» уже успешно опробовала использование электронных ценников.
Около года назад компания Philips «Световые решения» внедрила в магазине «Виктория» в г. Москва интеллектуальную систему управления освещением. По словам участников проекта, данная система позволила магазину сократить затраты на освещение почти на 38%. В период с 16-00 до 22-00, когда наблюдается большой наплыв посетителей, яркость освещенности стеллажей с товарами автоматически повышается на 25%. С 22-00 до 16-00 яркость света понижается в соответствии с заданными стандартами розничной сети. Во время низкой покупательской активности автоматически включается режим «Отслеживание», когда датчики присутствия реагируют на посетителей и плавно повышают уровень освещенности в той зоне, куда направляется покупатель. В отделе с алкогольной продукцией предусмотрено автоматическое приглушение света в часы, когда вступает в силу запрет на ее продажу.
Интеллектуальное освещение в магазине «Виктория», г. Москва. Источник: philips.ru
«Мы решили реализовать уникальный световой проект в супермаркете «Виктория» на Балаклавском проспекте. Магазин открыт круглосуточно, поэтому было необходимо создать максимально комфортные условия для покупателей в любое время дня и ночи, когда они совершают покупки, обеспечив максимальную экономию при использовании энергоресурсов» – комментирует ситуацию Олег Жуников, руководитель дивизиона «Виктория» ГК «ДИКСИ».
«Освещение супермаркета «Виктория» на Балаклавском проспекте – уникальный для нас проект. Появление «умных» магазинов – закономерный этап в развитии городов будущего. Мы рады констатировать факт, что отечественные ритейл-компании не только следят за последними разработками в мире торговли, но и активно внедряют инновационные решения», – говорит Марина Тыщенко, генеральный директор Philips «Световые решения» в России и СНГ.
IoT и ритейл: как сделать «умный» магазин и не разориться на этом
Директор по развитию бизнеса компании Kauri
Недавно Microsoft исследовал то, как используют интернет вещей (IoT) в разных отраслях. Оказалось, что у 85% компаний во всем мире уже есть хотя бы один IoT-проект. Одной из самых перспективных отраслей для новых технологий стал ритейл.
По данным Sparklabs, к 2020 году в ритейле будут использовать больше пяти миллиардов подключенных устройств.
Директор по развитию бизнеса в компании Kauri Екатерина Черкасова рассказала, какие гаджеты делают магазин «умным» и почему дорогие технологии никак не отразятся на стоимости товаров.
Что такое IoT?
Интернет вещей — это цепочка устройств, которые передают друг другу информацию и команды. Взаимодействие можно поделить на четыре части:
Какие технологии есть для ритейла?
Технологий и решений очень много — ежегодно разработчики презентуют умные зеркала/тележки/холодильники. Мы собрали решения, которые уже успешно протестировали различные компании и не разорились. Да, это точно работает.
RFID-технологии: следим за каждым товаром
RFID — радиочастотная идентификация — система из невесомой этикетки с чипом и считывателя (например, антенна). На этикетку заносится информация о товаре: страна-производитель, цена, срок годности. Когда товар появится в зоне видимости RFID-антенны, она считает все данные. Одна антенна может каждую секунду собирать информацию с сотни движущихся объектов в радиусе 300 метров.
Данные с антенны поступают на мобильное приложение сотрудников. Так происходит мгновенная онлайн-инвентаризация: система учитывает, где закончился товар, у каких продуктов истекает срок годности и оповещает работников зала.
Крупнейшая в мире торговая сеть Walmart давно маркирует абсолютно все товары. В 2007 году компания заявила, что решение позволит всей сети ежегодно экономить 287 млн долларов за счет оптимизации работы склада и торгового зала. Неизвестно, подтвердились ли прогнозы Walmart, но они продолжают использовать RFID-технологию до сих пор.
Скоро маркированные товары появятся во всех магазинах в России, и дело не в популярности технологии, на этом уже настаивает правительство.
Внесение изменений в федеральный закон «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» обязывает всех производителей маркировать товары. Пока это касается только парфюмерии, табачной продукции и одежды. А с июля этого года начался эксперимент по маркировке молочной продукции.
Умные ценники
1 января владелец гипермаркета решил поднять цену каждого товара на 5%. Теперь придется рассчитать и перепечатать каждый ценник, а сотни мерчендайзеров будут бегать по торговому залу, чтобы успеть все поменять до открытия. И вечером того же дня десятки недовольных бабушек будут кричать на кассе: «Мне пробили гречку не по той цене!».
Приятного мало, но ситуация типичная для ритейла. И изменить ее могут электронные ценники — легкие экраны, которые крепятся на полку вместо бумажек. Экран мгновенно поменяет цену на товар, более сложные версии позволяют вывести на ценник информацию о скидках и спецпредложениях.
Если систему «умный ценник» подключить к другим данным (загруженность магазина, остаток на складе, спрос на конкретный товар), то программа самостоятельно рассчитает оптимальную цену на продукт.
Американская сеть магазинов электроники Best Buy внедрила такую систему динамического ценообразования. Это освободило 40 часов рабочего времени в неделю, которые раньше тратились на замену ценников в одной торговой точке. Решение позволило сэкономить сети 10 млн долларов в год.
Магазин без кассиров
Следующий шаг после RFID-технологий — избавление от постоянных очередей и кассиров. Все просто: если на каждом продукте есть RFID-метка, а на выходе из магазина стоит считыватель, то система сама определит стоимость всех продуктов в пакете клиента и выставит ему счет. Первые магазин без касс открыли Amazon — далее технология появилась в сетях Wallmart и Wheelys.
Как система узнает, кто именно совершил покупку? Есть несколько технологий:
В магазинах Amazon Go покупатели прикладывают на входе к турникетам личный QR-код из мобильного приложения. Дальше они выбирают любые вещи, кладут в сумку и просто идут домой.
Здесь работает не только RFID, но и умная видеоаналитика: в каждом магазине более сотни камер распознают, какой товар взял клиент. И если вы передумали покупать продукт и положили его обратно на полку, система это учтет. Как только вы выйдите из магазина, деньги автоматически спишутся с банковской карты, привязанной к приложению.
Примеры из российской практики
Не слишком ли дорого?
Сделать smart-магазин (от полок и до касс) — действительно не самое дешевое удовольствие. Но отдельное решение под конкретную проблему как правило бюджетное и быстро окупается за счет решения этой проблемы.
Например, если магазин тратит большие деньги на эксплуатацию помещения, то система контроля позволит в среднем в год экономить до 30% всех ресурсов.
Опыт Walmart показал, что внедрение IoT-решений никак не повлиял на стоимость продуктов: магазин потратился на технологии, но зато больше не платит зарплаты кассирам, охранникам и мерчендайзерам и забыл про ошибки, вызванные человеческим фактором.
Как получить максимум от технологии
Фото на обложке и в материале: Unsplash
Будущее без кассиров и очередей: как развиваются «умные» магазины
Первый «умный» магазин без продавцов предложила компания Amazon, начав тестировать этот формат в Сиэтле в 2016 году среди своих сотрудников. Продажи осуществляются через приложение от Amazon, в котором покупатель получает персональный QR-код для входа в магазин. Товары можно брать с полок и уносить с собой. Благодаря камерам с машинным зрением, нейросеть распознаёт поведение покупателей: система сама «видит», когда товар взяли, вернули обратно или поместили «в корзину», а главное, «понимает», кто его взял. В итоге, покупатель просто выходит из магазина через специальный турникет, система считает сумму и списывает со счета Amazon или привязанной в приложении карты.
В январе 2018 Amazon Go (так компания назвала «умные» магазины) открылся для массового потребителя, а осенью появилась информация, что компания намерена к 2021 открыть 3 тысячи таких точек. Однако к 2020 году сеть разрослась только до 26 магазинов в США.
Немецкий Kaufland (также присутствует в Польше и Чехии) позволил покупателям использовать как магазинные сканеры, так и смартфоны с установленным на них приложением. И если раньше в Европе система присутствовала только в крупных сетях, в условиях пост-пандемии почти все ритейлеры добавили решения по самообслуживанию.
Сложности возникали с взвешиванием товаров, сканированием свежих фруктов и овощей. Также, в сети до сих пор значительная доля расчётов происходит наличными. Вместо мобильных технологий, в Walmart решили продвигать сервис моментальной покупки с ассистентом: сотрудник в торговом зале сканирует товар, платежную карту клиента и выдает ему чек, тем самым, исключая необходимость проходить через кассу. Но далеко не каждый ритейлер может себе позволить нанять персонал под такую задачу.
«Умные» магазины в России
Возможность покупать товары без участия живого кассира появилась в России с 2013 года и началась с касс самообслуживания в сетях METRO и Ашан, а позже и в некоторых торговых точках X5 Retail Group (Пятерочка, Перекресток). Сегодня каждая крупная сеть имеет несколько магазинов с кассами самообслуживания или устройствами self-scan, это норма отрасли.
В 2018 году в России начали появляться беспилотные магазины от стартапа Briskly – размером с павильон у дома, с наклейкой в виде QR-кода. Его нужно отсканировать, чтобы скачать приложение и открыть дверь. Первым был магазин-«контейнер» у IQ-Park, а в 2020 году формат стал более компактным: компания продаёт умные микромаркеты. Их устанавливают в офисах, торговых центрах, институтах. С недавних пор торговые точки стали возникать в подъездах жилых домов. В процессе набора корзины можно отслеживать итоговую сумму, применять скидки, удалять ненужные товары. Модуль управления следит за безопасностью и понимает, кто и когда совершает покупки: без авторизации в приложении дверь просто не откроется.
Следующий этап – внедрение оплаты без очередей в больших магазинах. Мы начали реализовывать этот формат совместно с «Улыбкой Радуги», запустив оплату через B-Pay (приложение). Все по стандарту: вход через QR-код на двери магазина или по геолокации, сканирование штрихкодов смартфоном и оплата картой. Причем сделать это также можно через Apple Pay или Систему быстрых платежей. Проект будет масштабироваться во все регионы присутствия «Улыбки Радуги».
Особенности развития и перспективы
В России покупатели тратят в таких магазинах от 300 до 500 рублей за раз. Однако магазины с кассой в смартфоне посещают чаще, чем обычные: доходит до 35 покупок в месяц.
С такой тенденцией в зале могут остаться только консультанты. Уменьшаются затраты и на обслуживание кассовых аппаратов, платежных терминалов, инкассацию. Доходность самих магазинов может увеличиться благодаря сокращению очередей: сейчас 86% американцев отказываются от покупок, если приходится долго ждать обслуживания. В России лояльность к магазину у человека снижается в среднем на седьмой минуте пребывания в очереди, а спустя 10 минут он просто уходит. По статистике, россияне тратят 27 часов в году на ожидание на кассе супермаркета.
С помощью кассы в смартфоне покупатели не только экономят время, но и сразу видят итоговую сумму в процессе сбора корзины. Скидка применяется в моменте и это повышает средний чек на 15%. Поэтому, ритейлеры видят потенциал таких систем для лояльности потребителей.
Более того, одна из главных категорий потребителей сегодня – это поколение Z, которое неразрывно связано с гаджетами, ценит свое время и инновации. Из тех, кто уже подключен к B-Pay, 80% ожидают, что оплата товаров должна занимать не более 2 минут. И несмотря на то, что совершать покупки даже поколение Z хочет офлайн, оплачивать все больше людей надеются именно онлайн, а кассами самообслуживания и терминалами электронной очереди хотя бы раз воспользовались больше 40% российских потребителей.
Но несмотря на то, что аудитория готова к новым магазинам без кассиров, традиционный формат полностью они не заменят. Для бюджетных сетей расходы на внедрение технологии будут превышать потенциальную прибыль. Кроме того, для некоторых людей поход в магазин – элемент социализации.
Вероника Климова, директор по маркетингу Briskly
Для New Retail
IoT для бизнеса: как умные устройства снижают затраты в ритейле, медицине и на производстве
Расскажем, как можно использовать интернет вещей в разных сферах и покажем реальные кейсы компаний, которые уже оптимизировали бизнес-задачи с помощью умных устройств.
Примеры IoT в ритейле: контроль остатков на складе, защита от воров и магазины без продавцов
Контроль товарных остатков на полках и складах. Есть три основных способа контролировать наличие товаров с помощью IoT:
Например, в магазинах Levi’s Plaza в Сан-Франциско работает IoT-система. К каждому товару крепятся RFID-метки, данные с них передаются в облако — там они обрабатываются, чтобы было понятно, сколько осталось товара, что и когда покупают, какие позиции нужно докупить, а каких еще много в наличии.
Умные ценники. Это небольшие цифровые дисплеи вместо обычного ценника. Цена на них меняется автоматически, если изменилась цена в базе — больше никаких проблем с неправильными ценниками и волокиты с их постоянной сменой и распечаткой.
Так, X5 Retail Group давно внедряет технологии IoT — умное освещение, кассы самообслуживания, умные холодильники. Недавно компания начала тестировать магазин без персонала, который объединяет сразу несколько умных устройств:
Так выглядят кассы самообслуживания в магазине без персонала. Источник
Борьба с воровством. Магазины серьезно страдают от шоплифтеров — профессиональных воров, которые регулярно выносят товары. Если их поймают, они платят штраф — а потом снова приходят воровать. Магазин может вести базу лиц таких шоплифтеров и внедрить систему распознавания лиц. Как только шоплифтер войдет в магазин, камера оповестит охранника, чтобы он внимательно следил за неблагонадежным покупателем.
Интернет вещей в промышленности: предотвращение поломок и контроль брака
Предиктивная аналитика для предотвращения поломок и сбоев. На оборудование устанавливают датчики, которые следят за разными физическими показателями: давлением, силой тока, перепадами напряжения, частотой движений и так далее.
Например, для каждого станка устанавливается норма — предположим, что это 200 движений в минуту. Если станок не соблюдает норму, то есть делает 190 движений или меньше — датчик отправляет сигнал, что с ним что-то не так. Он еще не сломался, но стал работать хуже, значит, его пора чинить. Это помогает предотвратить сложные поломки и простои.
Потом собранные данные можно проанализировать, чтобы понять, когда ломается станок, как часто нужно заменять детали. С этими данными можно работать — например, заранее планировать ремонт и расходы.
Быстрая реакция на поломки. Эта схема тоже основана на отслеживании физических показателей, но она фиксирует критические значения. Например, если сила тока на станке слишком высокая, это может прямо сейчас вызвать поломку, привести к браку или даже спровоцировать аварию. В таком случае датчик подает сигнал, чтобы станок отключили или скорректировали его работу. Можно настроить даже автоматическое отключение — что-то вроде предохранителей, но с множеством сложных условий.
Анализ работы оборудования. Это сложная схема с использованием машинного обучения. Сначала IoT-систему учат — станок выпускает детали, а человек сортирует их — «говорит» станку, что брак, а что нет. После этого станок учится распознавать бракованные детали, и отправляет их в утиль или на доработку.
Кроме того, после обнаружения брака система смотрит на работу станка — анализирует показатели датчиков, чтобы понять, где именно произошла ошибка, какую деталь станка или контролирующий датчик нужно заменить.
Контроль и проверки оборудования. IoT также помогает контролировать работу оборудования. Например, на Смоленской АЭС инженеры каждый день обходят рабочее оборудование и проверяют каждую деталь. Раньше это занимало почти весь рабочий день.
Чтобы сократить затраты, сотрудникам стали выдавать специальные устройства. Они рассчитывают оптимальный маршрут осмотра и сразу передают данные об оборудовании в дата-центр. Там данные автоматически анализируют и отправляют операторам, чтобы они решили, нужно ли что-то ремонтировать. Это помогло компании сэкономить 45 миллионов рублей в год.
Данные от осмотрщиков попадают сразу к специалистам в такой дата-центр. Источник
Умные перевозки и логистика: построение оптимальных маршрутов, беспилотный транспорт и контроль за водителями
Оптимизация маршрутов. В автомобиль устанавливают датчик GPS. Он фиксирует маршрут водителя и передает эти данные на сервер. Там данные можно проанализировать, оценить, насколько маршрут оптимальный и составить новый, с меньшими затратами бензина и износом транспорта.
Отслеживание грузов. Груз снабжают специальной меткой, например GPS-маячком, а потом в режиме реального времени отслеживают его перемещение. Так можно вовремя обнаружить, если груз потерялся, или понять, на какой части маршрута он движется медленнее или быстрее всего.
Немецкие исследователи Alethia разработали систему датчиков для грузовых поддонов и складов. Она помогает контролировать расположение грузов и отслеживать температуру и влажность в транспорте и на складе, чтобы грузы не испортились в пути.
Контроль водителей и транспорта. В автомобиль устанавливают датчики давления, температуры, скорости и положения. После этого можно отслеживать несколько параметров, например:
Например, компания Raxel Telematics разработала систему из датчиков и мобильного приложения. Она умеет отслеживать манеру вождения: разгон и торможение, скоростной режим, использование телефона за рулем. Датчики ставят в машину при покупке полиса КАСКО, потом стоимость полиса рассчитывается в зависимости от поведения водителя: снижают цену для аккуратных и повышают для лихачей.
Предотвращение аварий. В транспорт устанавливают датчики, которые следят за составными частями автомобиля, например, износом двигателя или давлением в колесах. Если показатели становятся слишком низкими, можно отремонтировать деталь еще до поломки, избежать дорогостоящей замены или простоя.
Американская компания Union Pacific занимается железнодорожными перевозками. Из-за разных поломок вагоны иногда сходят с рельсов — это портит товар, задерживает доставку и грозит убытками в десятки миллионов долларов. Чтобы это предотвратить, компания ставит на вагоны датчики контроля целостности колес. Такой датчик предупреждает о дефекте, колесо заменяют и аварии не происходит.
Беспилотный транспорт. Сложная система датчиков, автоматических устройств и искусственного интеллекта позволяет транспорту обойтись без водителя. Транспортное средство может двигаться полностью самостоятельно либо под удаленным контролем, что позволяет экономить на персонале.
Amazon запустил доставку мелких пакетов с помощью дронов. Дроны летают по заранее проложенным маршрутам на определенной территории и доставляют пакет всего за полчаса. При этом сама такая доставка стоит компании всего доллар — дешевле, чем работа курьера. Также Amazon использует дронов и роботов на складах, чтобы быстро разгружать товары и доставлять их в зону выдачи.
Дрон Amazon с контейнером для доставки. Источник
В логистическом центре КамАЗа начали тестировать самоуправляемые тягачи, чтобы доставлять комплектующие со склада на производство. Тягачи можно отслеживать в реальном времени, чтобы узнать точное время прибытия на производство и приготовиться к приему комплектующих. Пока тягачи ездят только по стандартным отработанным маршрутам, но это уже помогает избежать простоев и упростить логистические процессы.
Примеры IoT в медицине: сбор данных для постановки диагноза и контроль за работой врачей
Контроль за здоровьем пациентов. Пациентам выдают специальные браслеты, которые регистрируют пульс, давление и температуру. Эти данные браслет отправляет врачу — на их основе он может оценить состояние пациента, поставить диагноз, понять эффективность лечения. Можно настроить тревожный сигнал — автоматически вызвать врача, если показатели упали слишком сильно.
Проверка персонала. В больницах устанавливают камеры, которые умеют распознавать действия. Эти камеры могут следить, надел ли врач халат или насколько тщательно он помыл руки. Если врач нарушает режим, камера оповещает начальство. Есть схемы и без камер — например, можно снабдить датчиком сам халат и следить, надет ли он на врача и как перемещается по больнице.
Предотвращение поломок оборудования. В больнице много устройств, от которых зависит человеческая жизнь, например, аппараты искусственной вентиляции легких. На них можно установить датчики — они еще до поломки оповестят, что аппарат работает ненормально и его нужно починить или заменить.
Удаленная медицина. Больницу можно оснастить специальными оборудованием: мониторами, камерами и роботами. Тогда какой-нибудь опытный хирург из Москвы сможет удаленно принимать пациентов из Магадана — осматривать их, назначать лечение, проводить операции, консультировать местных врачей.
В хирургии используют робототехнику — специальные сверхточные манипуляторы, которые позволяют проводить операции, где нужна особая точность. При этом хирург стоит рядом и контролирует процесс. Но можно настроить удаленное управление: один хирург сидит у пульта в одном городе, а робот и другой хирург находятся в другом. Такие технологии уже используют в некоторых российских больницах, например, Боткинской в Москве или Мариинской в Санкт-Петербурге.
Так выглядит робот-хирург да Винчи. Источник
Распределение и обслуживание пациентов. Интернет вещей может оптимизировать работу клиник. Так, медицинский центр Mount Sinai в Нью-Йорке принимает до 50 тысяч пациентов в год. Когда там стало больше 1000 коек, персонал перестал справляться с обработкой информации о пациентах. Из-за это возникали простои — койки стояли пустые, но информации об этом не было, и больница не могла никого принимать.
Тогда в центре внедрили систему IoT, с помощью которой медперсонал смог эффективнее распределять пациентов и контролировать их количество.Это позволило вдвое сократить время ожидания госпитализации для тех, кто нуждался в срочной помощи.
Улучшить обслуживание можно и с помощью камер. Например, в VK Cloud Solutions (бывш. MCS) помогли «Инвитро» разработать решение для распознавания лиц пациентов. Это упростило и ускорило регистрацию — пациент только подходит к стойке, а администратор уже видит его карту. Очереди в часы пик почти пропали, регистратура стала обслуживать клиентов гораздо быстрее.