背景介紹

流動(dòng)式貨架是近年來(lái)在零售業(yè)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的一種創(chuàng)新型貨架。這種貨架可以根據(jù)消費(fèi)者的需求實(shí)現(xiàn)庫(kù)存自動(dòng)化管理，以及增加盈利點(diǎn)功能。其探討人工智能和大數(shù)據(jù)的相關(guān)架構(gòu)也成為了研究熱點(diǎn)。

人工智能及相關(guān)應(yīng)用

如今，人工智能已滲透到各個(gè)行業(yè)中，零售業(yè)自然也不例外。對(duì)于流動(dòng)式貨架，人工智能可以實(shí)現(xiàn)區(qū)別商品、價(jià)格、重量和數(shù)量，從而在實(shí)際銷售中確定合適的銷售策略并實(shí)現(xiàn)對(duì)存儲(chǔ)和調(diào)度的智能化控制。在RFID標(biāo)簽、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人臉識(shí)別技術(shù)等方面的應(yīng)用能夠提高貨架的智能化和減少錯(cuò)誤率，致使其運(yùn)轉(zhuǎn)效率提高。

大數(shù)據(jù)及相關(guān)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在流動(dòng)式貨架中的應(yīng)用是以商家可用于代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。主要應(yīng)用場(chǎng)景是銷售預(yù)測(cè)和推薦算法。通過(guò)收集大量的客戶數(shù)據(jù)，商家可以分析客戶的購(gòu)物習(xí)慣，預(yù)判客戶的未來(lái)購(gòu)物行為，從而在商品推薦、銷售策略等方面進(jìn)行安排。同時(shí)，數(shù)據(jù)大幅度改善了流動(dòng)式貨架與消費(fèi)者之間的交互，尤其體現(xiàn)在閃購(gòu)等應(yīng)用下對(duì)商品的推薦和優(yōu)惠券的推送上，這一階段需要使用大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、統(tǒng)一等工作。

架構(gòu)結(jié)構(gòu)

流動(dòng)式貨架的應(yīng)用前后端涉及的技術(shù)棧無(wú)外乎html、CSS、jquery、SSM等，但是核心應(yīng)用在redis、kafka、elasticsearch、zookeeper等數(shù)據(jù)架構(gòu)與中間件設(shè)計(jì)，其中redis用于緩存基礎(chǔ)數(shù)據(jù)（例如商品、庫(kù)存等數(shù)據(jù)），zookeeper + kafka用于數(shù)據(jù)的排序、保障準(zhǔn)確性，elasticsearch用于快速分析與搜索流動(dòng)式貨架的商品數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要以HBase、Hadoop、Spark、Flume為基礎(chǔ)架構(gòu)單元。

未來(lái)前瞻

流動(dòng)式貨架的應(yīng)用在零售行業(yè)中已經(jīng)被越來(lái)越廣泛地采用，人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)滿足了大眾零售行業(yè)智能化的工具需求，也在零售行業(yè)中厚實(shí)基礎(chǔ)化和應(yīng)用化的技術(shù)布局。未來(lái)隨著5G技術(shù)的廣泛應(yīng)用，流動(dòng)式貨架將實(shí)現(xiàn)更為廣闊的應(yīng)用空間，其在智能化、數(shù)字化領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)也將進(jìn)一步得到加強(qiáng)。