


Comment relever les défis liés à la main-d'œuvre et à l'exécution du commerce de détail grâce à l'intelligence artificielle (IA) et à l'apprentissage automatique
Cheng Ning, directeur technique de Zebra Technologies Greater China
Face à la demande croissante, il est difficile de savoir si le nombre d'employés de l'équipe de vente au détail et l'exécution d'opérations spécifiques peuvent être adaptés en temps opportun devenir une nécessité pour les détaillants confrontés à des défis. Le manque de personnel dans les équipes de vente au détail rendra difficile le fonctionnement normal des magasins. Lorsque les directeurs de magasin sont surchargés, ils n’ont peut-être pas le temps de former les employés à de nouvelles compétences, de les aider à améliorer leurs compétences existantes ou de trouver comment mieux exploiter leurs compétences dans le magasin. Les gérants de magasin peuvent également avoir des difficultés à planifier efficacement les employés existants. Les attentes des clients et des employés étant aujourd'hui plus élevées que jamais, il peut être difficile de suivre les préférences de planification et la disponibilité de chaque membre de l'équipe.
Cependant, il est important pour les gérants de magasin de pouvoir garder le moral au plus haut. Si les employés estiment qu’ils n’apportent pas de valeur ajoutée au magasin, ils risquent de souffrir d’épuisement professionnel, d’être frustrés par leurs responsabilités actuelles ou d’aspirer à un meilleur environnement de travail. Si un magasin ou une équipe manque de personnel et que les employés se sentent surchargés de travail, ils peuvent profiter du marché du travail compétitif et trouver un autre emploi.
C'est donc le bon moment pour les détaillants de se pencher sur la technologie intelligente de gestion des employés comme moyen d'explorer comment les directeurs de magasin peuvent équilibrer les besoins des employés et du magasin.
Gestion des employés avec deux fois plus de résultats avec moitié moins d'effort
Un logiciel intelligent de gestion des employés exploite l'IA et l'apprentissage automatique pour analyser les tendances historiques de la main-d'œuvre et les conditions de la demande compte tenu des facteurs actuels. Il crée des modèles mieux adaptés qui prennent en compte davantage de variables que les modèles traditionnels, telles que la région géographique, les caractéristiques des magasins et les données de ventes. À leur tour, les managers peuvent générer rapidement des prévisions d’effectifs plus précises et offrir aux employés une plus grande flexibilité pendant les périodes de forte variabilité des effectifs. Particulièrement lorsque les détaillants sont aux prises avec davantage de ruptures de chaîne d'approvisionnement ou de stocks que d'habitude, de telles solutions de planification garantissent également que le personnel existant est pleinement utilisé.
Comment pouvez-vous mieux optimiser vos dépenses en main-d'œuvre grâce à une gestion intelligente des effectifs pour vous assurer que vous disposez d'un personnel approprié et que vous réussissez pendant les périodes difficiles ? Les détaillants doivent s'assurer que la technologie de gestion des employés qu'ils choisissent peut effectuer les six choses suivantes :
1. Automatiser le processus de planification. La solution intelligente de gestion des employés élimine les erreurs qui peuvent survenir lors de la planification manuelle des équipes en générant des horaires optimisés en quelques minutes. Si cette solution est intégrée et utilisée correctement, les gérants de magasin peuvent libérer du temps chaque semaine pour former les employés et aider les clients, et avoir plus de marge pour faire face aux imprévus.
2. Créez des prévisions et des horaires de main-d'œuvre plus précis . Les gérants de magasin n’ont pas à se soucier de savoir si les estimations sont correctes ou si elles tiennent compte d’une charge de travail supplémentaire et d’autres variables clés qui ont un impact sur la réussite du projet. Les détaillants peuvent choisir une solution intelligente de gestion des effectifs qui effectue tous les calculs à leur place. Lorsqu'un employé demande un congé ou que les besoins opérationnels changent, les directeurs de magasin n'ont pas besoin de perdre du temps à modifier radicalement leurs horaires. Ils peuvent plutôt apporter des ajustements mineurs si nécessaire, et cela peut être fait à partir d'un appareil mobile ou de bureau.
3. Répondre aux changements rapides du trafic et des besoins des clients . Les détaillants ont besoin de solutions capables de tirer parti de l’IA et du machine learning pour identifier rapidement les micro-tendances et les clusters en fonction des défis auxquels ils sont confrontés. La solution génère des recommandations spécifiques en matière de personnel, telles que le déplacement des employés des entrepôts vers les sites de traitement des commandes en temps réel, afin que les directeurs de magasin puissent déterminer quand et où ils doivent augmenter ou diminuer les niveaux de personnel en magasin.
4. Simulez des scénarios pour comprendre les besoins en main-d'œuvre. Les directeurs de magasin peuvent exécuter des simulations de scénarios pour trouver de meilleures options pour relever les défis de main-d’œuvre de leur magasin. Grâce aux solutions intelligentes de gestion des effectifs, vous pouvez personnaliser les objectifs et les paramètres de simulation, simuler des situations de dotation en personnel et recevoir des recommandations basées sur l'IA basées sur les résultats. Cette capacité est essentielle pour optimiser la main-d'œuvre, car elle peut modéliser des simulations pour révéler quels employés ont besoin d'une formation polyvalente dans de nouvelles compétences, ainsi que le nombre et le type d'employés à embaucher, et peut montrer aux directeurs de magasin comment ajuster les horaires des employés. optimiser les dépenses de main d’œuvre. 5 Donnez aux employés de première ligne des capacités de libre-service. Le suivi et la planification des quarts de travail en fonction de la disponibilité changeante des employés peuvent être frustrants pour les directeurs de magasin, et le suivi des demandes de quarts de travail individuelles peut être tout aussi difficile. Mais si la technologie de gestion des employés basée sur l'IA offre un libre-service aux employés, les employés peuvent facilement gérer leurs propres équipes sur des appareils mobiles, et les directeurs de magasin seront informés des demandes de changement d'équipe et des modifications de disponibilité en temps réel. Lorsqu'un employé soumet une demande de congé ou apporte d'autres modifications, les directeurs de magasin sont alertés et peuvent approuver la demande et contacter le personnel de remplacement disponible. Aidez les détaillants à se conformer aux lois et réglementations du travail.
La pratique de la planification manuelle rend difficile le respect des réglementations gouvernementales du travail en constante évolution. Un logiciel intelligent de gestion des effectifs peut aligner les modèles de dotation sur les préférences des employés, les besoins, le trafic des clients et se conformer aux réglementations du travail applicables, ce qui facilite la génération d'horaires et l'allocation automatique du travail de manière équilibrée et conforme.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
