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人工知能 (AI) と機械学習を使用して小売業の従業員と業務執行の課題に対処する方法

Jun 03, 2023 am 10:05 AM
AI 機械学習

人工知能 (AI) と機械学習を使用して小売業の従業員と業務執行の課題に対処する方法

Zebra Technologies Greater China テクニカル ディレクター、Cheng Ning 氏

#需要の増大に直面して、小売チームの人員の数と具体的な業務の実行をタイムリーに一致させることができるかどうかが、小売業者が直面しなければならない課題になりつつあります。小売チームのスタッフが不足すると、店舗の通常営業が困難になります。店舗マネージャーが限界に達していると、従業員に新しいスキルをトレーニングしたり、従業員が既存のスキルセットを向上させるのを支援したり、店舗内でより良い方法でスキルを活用する方法を見つけたりする時間がない可能性があります。店舗マネージャーは、既存の従業員のスケジュールを効果的に調整することが難しい場合もあります。今日の顧客と従業員の期待はこれまで以上に高まっており、各チーム メンバーのスケジュール設定と空き状況を追跡することが困難になる場合があります。

# ただし、店長にとっては士気を高く維持できることが重要です。従業員が店舗に付加価値を与えていないと感じると、燃え尽き症候群を経験したり、現在の責任に不満を抱いたり、より良い労働環境を望んだりする可能性があります。店舗やチームの人員が不足し、従業員が過重労働を感じている場合、競争の激しい労働市場を利用して別の仕事を見つける可能性があります。

#したがって、小売業者にとって今こそ、店舗マネージャーが従業員と店舗のニーズのバランスをとる方法を模索する方法として、スマートな従業員管理テクノロジーを検討する良い機会です。

半分の労力で 2 倍の成果をもたらす従業員管理

インテリジェントな従業員管理ソフトウェアは、AI と機械学習を活用して、過去の労働力傾向と現在の需要状況を要因に基づいて分析します。地理的地域、店舗の特徴、販売データなど、従来のモデルよりも多くの変数を考慮した、より適合性の高いモデルを作成します。その結果、管理者はより正確な従業員予測を迅速に生成し、従業員の変動が大きい時期に従業員に大きな柔軟性を提供することができます。特に小売業者が通常よりも多くのサプライチェーンや在庫のギャップに直面している場合、このようなスケジューリング ソリューションにより、既存のスタッフが最大限に活用されることも保証されます。

#インテリジェントな人員管理を通じて人員支出を最適化し、適切な人員配置を確保し、困難な時期に成功を収めるためにはどうすればよいでしょうか?小売業者は、選択した従業員管理テクノロジーが次の 6 つのことを実行できることを確認する必要があります:

#1. スケジュール プロセスを自動化します。 # インテリジェントな従業員管理ソリューションは、最適化されたスケジュールを数分で生成することで、手動スケジュールで発生する可能性のあるエラーを排除します。このソリューションが統合され、正しく使用されれば、店舗マネージャーは従業員のトレーニングや顧客のサポートに毎週時間を割くことができ、予期せぬ出来事に対処する余裕がさらに広がります。

#2. より正確な労働予測とスケジュールを作成します。店舗マネージャーは、見積もりが正しいかどうか、またはプロジェクトの成功に影響を与える追加の作業負荷やその他の重要な変数を考慮しているかどうかについて心配する必要はありません。小売業者は、すべての計算を自動的に行うスマートな従業員管理ソリューションを選択できます。従業員が休暇を申請したり、業務上のニーズが変更になった場合、店舗マネージャーはスケジュールを大幅に変更するために時間を無駄にする必要はなく、必要に応じてモバイルまたはデスクトップ デバイスから微調整を行うことができます。

3. 顧客のトラフィックとニーズの急速な変化に対応します。小売業者は、AI と機械学習を活用して、直面する課題に基づいてマイクロトレンドとクラスターを迅速に特定できるソリューションを必要としています。このソリューションは、従業員を倉庫から配送サイトにリアルタイムで移動させるなど、具体的な人員配置の推奨事項を生成するため、店舗マネージャーは、いつ、どこで店内の人員配置レベルを増減する必要があるかを判断できます。

4. 労働力のニーズを理解するためにシナリオをシミュレーションします。 店舗マネージャーはシナリオ シミュレーションを実施して、店舗の従業員の課題を解決するためのより良いオプションを見つけることができます。インテリジェントな従業員管理ソリューションを使用すると、シミュレーションの目標とパラメーターをカスタマイズし、人員配置の状況をシミュレーションし、その結果に基づいて AI による推奨事項を受け取ることができます。この機能は、シミュレーションをモデル化して、どの従業員が新しいスキルの相互トレーニングを必要とするか、雇用する従業員の数と種類を明らかにできるため、従業員の最適化に不可欠です。また、店舗マネージャーに従業員の勤務時間を調整する方法を示すこともできます。人件費を最適化するため。

5. 最前線の従業員にセルフサービス機能を提供します。 従業員の空き状況の変化に基づいてシフトを追跡しスケジュールすることは、店舗マネージャーにとってストレスになる場合があり、個々の従業員のシフト要求を追跡することも同様に困難です。しかし、AI を活用した従業員管理テクノロジーで従業員のセルフサービスが実現すれば、従業員はモバイル デバイスで自分のシフトを簡単に管理できるようになり、店舗マネージャーはシフト変更リクエストや空き状況の変更をリアルタイムで把握できるようになります。従業員が休暇申請を提出するか、その他の変更を行うと、店舗マネージャーに警告が送信され、申請を承認して、代わりのスタッフに連絡することができます。

#6.小売業者が労働法や規制を遵守できるよう支援します。 # 手動でスケジュールを設定すると、刻々と変化する政府の労働規制に確実に準拠することが困難になります。インテリジェントな労働力管理ソフトウェアは、従業員の好み、ニーズ、顧客のトラフィックに合わせて人員配置モデルを調整し、適用される労働規制に準拠できるため、スケジュールの作成が容易になり、バランスの取れた準拠した方法で労働力を自動的に割り当てることができます。

以上が人工知能 (AI) と機械学習を使用して小売業の従業員と業務執行の課題に対処する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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