Merevolusi Pengiriman Belanjaan dengan IoT Industri: Manajemen Inventaris Pintar On-Demand
Sistem belanjaan yang diusulkan melacak inventaris produk, memberitahu konsumen ketika stok produk menipis, dan menawarkan opsi pembelian yang tersedia dari berbagai pemasok.
Teknologi edge yang awalnya dikembangkan untuk lantai produksi manufaktur segera dapat membantu Anda berbelanja online di bisnis pengiriman belanjaan favorit Anda.
Itu adalah inti dari presentasi dan paper yang dipresentasikan di konferensi IEEE Edge Computing terbaru oleh tim peneliti dari University of Arkansas. Tim, dipimpin oleh S. M. Nahian Al Sunny, mengusulkan pendekatan yang memanfaatkan teknologi edge computing dari sektor manufaktur untuk mendasari pengiriman dan dukungan rantai pasok back-end dari pesanan belanjaan online.
Sunny dan rekan-rekannya mengatakan teknologi komunikasi alat mesin yang diterapkan di setting industri juga mungkin membuka jalan ke pengiriman belanjaan on-demand yang lebih cepat dan efisien. Protokol industri, MTComm, dikembangkan untuk menyediakan layanan pemantauan dan operasi jarak jauh atas mesin manufaktur melalui Internet.
Lihat juga: Apa yang Diinginkan Perusahaan Sekarang dari Industri IoT
Berdasarkan data IoT yang diperoleh melalui perangkat edge yang terhubung melalui MTComm, sistem belanjaan yang diusulkan melacak inventaris produk, memberitahu konsumen ketika produk belanjaan menipis, dan menawarkan opsi pembelian yang tersedia dari berbagai pemasok. Pemasok dapat menghubungkan robot gudang mereka menggunakan perangkat edge ke cloud dengan menerbitkan kemampuan pemantauan dan operasi mereka dan melakukan pengiriman produk secara jarak jauh menggunakan robot mobile otonom. Ini memungkinkan pengguna untuk memantau, mengelola, dan mengoperasikan sumber daya mereka baik secara lokal maupun jarak jauh.
"Karena pembelian belanjaan paling sering dilakukan berdasarkan kebutuhan, IoT membantu layanan belanjaan online dengan memungkinkan konsumen untuk melacak item belanjaan, mengatur pengingat untuk tanggal kedaluwarsa, dan bahkan memesan langsung dari antarmuka bawaan," kata peneliti. "Di sisi lain, pemasok dan penjala ritel menggunakan teknologi IoT untuk meningkatkan manajemen dan distribusi produk serta mempromosikan pengalaman berbelanja yang lebih baik. Inovasi dalam robotika, kecerdasan buatan, machine learning, dan transportasi telah menjadikan pengiriman produk dari gudang ke rumah oleh robot dan drone otonom menjadi kenyataan."
Menggunakan protokol MTComm memberikan beberapa keuntungan dibandingkan teknologi yang saat ini digunakan dalam pengaturan pengiriman belanjaan, menurut peneliti. "Itu memungkinkan layanan cloud untuk berinteraksi dengan pengguna dan sumber daya mereka dengan cara yang seragam. Konsumen dapat melacak item belanjaan mereka melalui perangkat IoT dan pemasok dapat memantau dan mengoperasikan mesin gudang mereka secara jarak jauh. [Sistem berbasis MTComm] menyediakan pencocokan berbasis data konsumen dan pemasok berdasarkan kebutuhan dan kemampuan mereka. MTComm memungkinkan komunikasi dua arah berbasis XML yang efisien antara cloud dan sumber daya IoT melalui perangkat edge."
Dalam satu eksperimen yang mensimulasikan skenario berbelanjaan belanjaan hipotetis, sebuah lemari es dan dua sensor digunakan. "Karton susu penuh setengah galon ditempatkan pada timbangan berat di awal. Logika diatur sehingga ketika beratnya kurang dari 25 persen dari berat awalnya, akan dianggap sebagai stok rendah. Ketika karton yang hampir kosong ditempatkan, cloud mendeteksi insiden ini dan memberitahu pengguna tentang itu bersama dengan opsi pemesanan yang tersedia melalui aplikasi android." Saat pesanan untuk lebih banyak susu ditempatkan, instruksi dikirim, melalui cloud, ke ruang belakang, yang memfasilitasi pesanan, secara otonom melalui robot, untuk memindahkan karton susu tambahan ke depan lemari es.
Tim University of Arkansas memperingatkan bahwa masih banyak pekerjaan yang perlu dilakukan untuk mengatasi mekanisme keamanan dan privasi dalam sistem, dan untuk meningkatkan performa dengan analitik big data dan machine learning. Usulan ini mengilustrasikan bagaimana inovasi dalam IoT atau teknologi edge yang dikembangkan dalam satu sektor industri dapat dialihkan ke jenis bisnis lainnya.
