Firma LPP właściciel marek: Reserved, Cropp, House, Mohito i Sinsay, wdrożyła uczenie maszynowe w magazynie do obsługi sprzedaży internetowej. Dzięki temu o 30 proc. szybciej kompletowane są zamówienia online
Rozwiązanie przyczyniło się też to do wzrostu wydajności obiektu, lepszego wykorzystania towaru w magazynie oraz znacznego przyspieszenia obsługi wysyłek e-commerce.
Wdrożenie LPP przeprowadziła wspólnie z producentem oprogramowania dla przemysłu, firmą PSI.
Ma to być odpowiedź na rosnącą liczbę zamówień online i wyraźną zmianę udziału tego kanału sprzedaży na rynku. Ale nie tylko. Tak duże firmy jak LPP musiały odczuć załamanie łańcucha dostaw związane choćby z ograniczeniami w sprzedaży przez kilka miesięcy, jak i zmniejszeniem produkcji w fabrykach w Azji. Zapytaliśmy LPP jak pandemia koronawirusa wpłynęła na rozwój technologii w koncernie.
– Sztuczna inteligencja miała dla nas duże znaczenie jeszcze przed pandemią. To zaprocentowało, gdy z powodu ograniczeń w handlu tradycyjnym zamarło funkcjonowanie sklepów stacjonarnych, a klienci przenieśli się do internetu. Wzrost zainteresowania zakupami online przyspieszył tylko, zaplanowany przez nas już wcześniej, rozwój tej technologii. W czasie, gdy na skutek pandemii sklepy stacjonarne nie mogły pracować, e-commerce był dla nas kluczowy – stwierdził Jacek Kujawa, wiceprezes zarządu LPP.
Rozwój sprzedaży internetowej, również w związku z epidemią COVID-19 powoduje, że sprostanie rosnącemu zapotrzebowaniu klientów na zakupy online jest coraz większym wyzwaniem. W ubiegłym roku udział sprzedaży internetowej w działalności LPP wyniósł 12 proc. Tymczasem pandemia sprawiła, że firma zaobserwowała 4-krotny wzrost zainteresowania klientów zakupami online.
LPP zaobserwowała 4-krotny wzrost zainteresowania klientów zakupami online
Jeśli chodzi o technologie bazujące na elementach sztucznej inteligencji to LPP stosuje je już w kilku obszarach – Jednym z nich jest wielokanałowe zarządzanie towarem w łańcuchu dostaw – twierdzi LPP.
Technologie bazujące na elementach sztucznej inteligencji wykorzystywane są także w obszarze e-commerce, gdzie stosuje się m.in. mechanizm rekomendacji produktowych dla klientów. W przypadku sklepów internetowych dedykowanych konkretnym markom, czyli w takim modelu jak LPP, szczególne znaczenie mają tzw. rekomendacje komplementarne, z których skorzystać mogą klienci dokonujący zakupów w sklepach online.
Jak czytamy w informacji prasowej zastosowanie nowego mechanizmu uczenia maszynowego, a dokładnie sieci neuronowej opartej o jednostki CNN (ang. Convolutional Neural Network), pozwala w czasie rzeczywistym generować listy produktów potrzebnych do skompletowania zamówienia, wyznaczyć najkrótszą ścieżkę i zaproponować optymalne wykorzystanie zasobów, w tym sprzętu, wózków i czasu pracowników magazynu. Dzieje się to m.in. dzięki zastosowaniu tzw. algorytmu genetycznego, który poprzez aplikację operatorów ewolucyjnych (takich jak krzyżowanie i mutacje) umożliwia stworzenie optymalnej listy kompletacyjnej.
Dzięki wdrożonemu rozwiązaniu, długość ścieżek kompletacyjnych skróciła się o 30 proc. Przekłada się to również na znaczny wzrost wydajności samego procesu kompletacji w magazynie o 12,3 proc. – informuje firma.
LPP rocznie obsługuje około 11 mln zamówień i jest jednym z liderów rynku e-commerce w Polsce i Europie.