18.4.2019

Walmart ist mit 11.348 Filialen das größte Einzelhandelsunternehmen der Welt. Pepsi verkauft Produkte in mehr als 200 Ländern und erzielte im vergangenen Jahr einen Jahresumsatz von 64,7 Milliarden US-Dollar. In beiden Konzernen sind Roboter mit unterschiedlichen Fähigkeiten im Einsatz. Das Ziel ist jedoch gleich: Steigerung von Effektivität und Profit.

Beginnen wir mit Walmart. Dort erledigen in rund 5000 Filialen Roboter untergeordnete Arbeiten wie Böden schrubben , Kartons scannen , LKWs entladen und Regalbestände auffüllen. Doch in letzter Zeit kommen auch Multifunktions- Roboter zum Einsatz. Sie entladen die Kartons aus den Lieferwagen, befördern die Ware an ihren Lagerort und scannen die Kartons. Seine Probezeit hat dieser Robot erfolgreich absolviert. Nun wird er demnächst in über 1.100 Verkaufsstellen eingesetzt.

Aus der Sicht von Walmart CEO Doug McMillon führt diese Art der Automatisierung dazu, dass die Mitarbeiter nun mehr Zeit haben, sich um die Kunden zu kümmern. Beides trage dazu bei, das sich Effizienz und Umsatz verbessern und die Mitarbeiterfluktuation sinke. Dies hätten Tests in Hunderten Geschäften bewiesen.

Der Einsatz der Roboter wird noch verständlicher vor dem Hintergrund eine Studie die von Bossa Nova Robotics in Auftrag gegeben wurde. Anmerkung: Bossa Nova produziert Inventarisierungsroboter für Walmart und andere Einzelhändler. Eine Umfrage bei 100 Führungskräften aus dem Einzelhandel mit einem Umsatz von mehr als 500 Millionen US-Dollar, erbrachte folgende Ergebnisse:

Nach Berechnungen von 87% der Befragten verursachen ungenaue Bestände mehr Umsatzeinbußen als Diebstahl. 92% gaben an, dass ihre Filialen mehr Zeit damit verbringen, Bestandsprobleme zu identifizieren, als Lösungen implementieren. 76% gaben an, dass die Einführung von Robotern in den Filialen die Produktivität der Mitarbeiter verbessern würde.

Auch PepsiCo hat erkannt , dass die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen Wettbewerbsvorteile bedeuten. Das Lebensmittelunternehmen hinter Marken wie Pepsi, Gatorade, Tropicana, Lipton, Frito-Lay und Quaker verkauft Produkte in mehr als 200 Ländern und erzielte im vergangenen Jahr einen Jahresumsatz von 64,7 Milliarden US-Dollar. Welchen Anteil dabei der Einsatz von Robotern und maschinelles Lernen hat, wird noch nicht offengelegt. Da er jedoch sehr erfolgreich ist, kann man davon ausgehen, das er in immer mehr Geschäftsbereichen zum Einsatz kommt. Hier nun eine Auswahl zu den aktuellen Aktivitäten:

Snack Delivery Roboter

das sind sechsrädrige mobile Roboter, die rund um die University of the Pacific mit PepsiCo-Snacks und Getränken von Hello Goodnes ausgestattet sind. Hinzu kommt eine gesündere Produktlinie, die SunChips, Baked Lay’s und sprudelndes Mineralwasser umfasst.

Diese selbstfahrenden Roboter mit dem Namen Snackbot sind eine Partnerschaft zwischen Robby Technologies und PepsiCo. Die Studenten können ihre Snacks über die Snackbot-App bestellen, und der Roboter liefert sie dann an mehr als 50 Plätze auf dem Campus, ohne eine Liefergebühr zu verlangen. Die Roboter haben eine Reichweite von 20 Meilen mit einer einzigen Batterieladung, und sie können sogar nachts, bei Regen oder auf Bordsteinen navigieren, dank der integrierten Scheinwerfer und der Allradantriebssysteme. Es gibt drei bis fünf Snackbots auf dem Campus, um der Nachfrage gerecht zu werden.

Fertigung mit maschinellem Lernen

Die Frito-Lay (eine Tochtergesellschaft von PepsiCo) profitiert ebenfalls vom maschinellen Lernen. Dazu wird ein Laser auf Chips gerichtet. Sobald die Strahlen auf die Chips treffen, entstehen je nach Textur unterschiedliche Geräusche. Die werden „abgehört“. Dabei entspricht jede Textur einem Algorithmus. Auf diese Weise läßt sich die Qualitätskontrolle für die Chip-Verarbeitungssysteme von Frito-Lay automatisieren.

Shameer Mirza, Senior Research and Development Engineer bei PepsiCo, hat bereits mehrere Anwendungen des maschinellen Lernens realisiert. So entwickelte er ein maschinelles Lernmodell, das mit einem Visionssystem verwendet werden kann, um das Gewicht der zu verarbeitenden Kartoffeln vorherzusagen. Dies führte zu erheblichen Einsparungen für das Unternehmen, da es nicht mehr 300.000 US-Dollar pro Linie (allein 35 in den USA) für Wägeelemente ausgeben musste.

Ein weiteres, noch in der Entwicklung befindliches Projekt , würde den prozentualen Anteil von Schalen einer Kartoffel nach dem Schälvorgang bestimmen. Nach Auswertung der Daten und dem Einsatz von deep learning soll das Kartoffelschälsystem von Frito Lay optimiert werden. Allein durch dieses Projekt wird das Unternehmen schätzungsweise mehr als 1 Million Dollar pro Jahr allein in den Vereinigten Staaten einsparen können.

Vera optimiert den Einstellungsprozess

PepsiCo nutzte den Roboter Vera zum ersten Mal, um Kandidaten für offene Positionen im Vertrieb, als Fahrer und zur Besetzung von Werksvakanzen in Russland zu prüfen. Vera wurde von dem russischen Startup-Unternehmen Stafory entwickelt und ist in der Lage, 1.500 Kandidaten in neun Stunden zu interviewen, ein Job, der Menschen neun Wochen dauern würde.

Fortschrittliche Spracherkennungssoftware und Tools des russischen Technologieunternehmens Yandex von Amazon, Google, Microsoft ermöglichen es Vera, Anrufe zu tätigen und Kandidaten für offene Stellen wie Gabelstapler, Fabrikarbeiter und Vertriebsmitarbeiter zu prüfen. Die Software kann Lebensläufe scannen, um festzustellen, ob ein potenzieller Kandidat die richtige Erfahrung für die Stelle hat, auf Ja- und Nein-Antworten mit Folgefragen reagieren Es kann auch Abschriften eines Anrufs an einen menschlichen HR-Spezialisten zur weiteren Überprüfung weiterleiten.