Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorШтовба, О. В.uk
dc.contributor.authorShtovba, O. V.en
dc.date.accessioned2024-04-05T08:44:03Z
dc.date.available2024-04-05T08:44:03Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationШтовба О. В. Пріоритетні задачі смартизації шопінгу у традиційному гіпермаркеті за принципами Retail 4.0 [Текст] / О. В. Штовба // Innovation and Sustainbility. – 2023. –№ 2. – С. 8-17.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41359
dc.description.abstractRetail 4.0 is the newest approach to Industry 4.0-based retail organization. Industry 4.0 involves the industry transformation to the most robotic production, which is controlled by intelligent systems based on cyber-physical devices with usage of Internet of things, cloud information resources, big data processing, and virtual reality. The paper proposes two promising tasks for the implementation of Retail 4.0 technologies in the practices of traditional hypermarkets and supermarkets with low investments. The first task concerns the optimization of the buyer's route, and the second task concerns the optimization of the route of the store employee who completes the online order. It is assumed that the trolleys with RFID-modules and a system of radio frequency identification of the location of devices are available in a supermarket. Task of routine optimization for a buyer with a smart trolley is reduced to a generalized traveling salesman task. The possibility of dynamic adaptation of the route due to changes in the availability of aisles and stock of goods is considered. Three monetization ways of the proposed routine optimization service are proposed. They are based either on direct payment by the buyer for optimal routing service, or indirect payment through increased loyalty or the ability to promote additional products through the recommendation module. Recommendations are provided at hand, i.e. directly in the trading zone near the area of visibility to the recommending product. The second task concerns the optimal completion of online orders by store employees. In addition to the possibility of dynamic adaptation of the route, to save time, it is additionally suggested to complete two similar small orders at the same time. The principles by which it is possible to identify the most similar pairs of orders from the point of view of their picking routes have been formulated.en
dc.description.abstractRetail 4.0 – це новітній підхід до організації роздрібної торгівлі на основі впровадження технологій Індустрії 4.0. Індустрія 4.0 передбачає перехід на максимально роботизоване виробництво, яким управляють інтелектуальні системи на основі кіберфізичних пристроїв та інтернету-речей, з використанням хмарних інформаційних ресурсів, технологій обробки великих даних та віртуальної реальності. У статті запропоновано дві перспективні задачі із впровадження технологій Retail 4.0 у діяльність традиційних гіпермаркетів та супермаркетів, які не потребують великих інвестицій. Перша задача стосується оптимізації маршруту покупця, а друга – оптимізації маршруту працівника магазину, який комплектує інтернет-замовлення. Передбачається наявність в магазині возиків з RFID-модулями та відповідної системи радіочастотної ідентифікації місцезнаходження пристроїв. Оптимізація маршрутизації покупця зі смарт-возиком зведена до узагальненої задачі комівояжера. При цьому враховано можливість динамічної адаптації маршруту через зміну доступності проходів та запасів товарів. Також запропоновано 3 варіанти монетизації для магазину від надання таких послуг клієнтам. Вони базуються або на прямій оплаті покупцем послуг системи оптимальної маршрутизації, або опосередкованій оплаті через збільшення лояльності чи за рахунок просування додаткових товарів рекомендаційним модулем. Рекомендації надаються «під руку», тобто безпосередньо в торговому залі в околі зони візуальної досяжності товару. Друга задача стосується оптимального комплектування інтернет-замовлень працівниками магазину. Окрім можливості динамічної адаптації маршруту, для економії часу додатково запропоновано одночасно комплектувати два схожих невеликих замовлення. Сформульовано принципи, за якими можна виявити найбільш схожі пари замовлень з точки зору маршрутів їх комплектування.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofInnovation and Sustainbility. № 2 : 8-17.en
dc.relation.urihttps://ins.vntu.edu.ua/index.php/ins/article/view/175
dc.subjectRetail 4.0en
dc.subjectRFIDen
dc.subjectроздрібна торгівляuk
dc.subjectгіпермаркетuk
dc.subjectсупермаркетuk
dc.subjectсмарт-возикuk
dc.subjectкомплектування замовленняuk
dc.subjectоптимізація маршруту покупцяuk
dc.subjectузагальнена задача комівояжераuk
dc.subjectretailen
dc.subjecthypermarketen
dc.subjectsupermarketen
dc.subjectsmart trolleyen
dc.subjectorder completionen
dc.subjectbuyer's route optimizationen
dc.subjectgeneralized traveling salesman problemen
dc.titleПріоритетні задачі смартизації шопінгу у традиційному гіпермаркеті за принципами Retail 4.0uk
dc.title.alternativeRetail 4.0 principles-based priority tasks of smartizing the shopping in a convencional hypermarketen
dc.typeArticle
dc.identifier.udc339.372
dc.relation.referencesLee C.K.H. (2017). A GA-based optimisation model for big data analytics supporting anticipatory shipping in Retail 4.0. International Journal of Production Research, 55 (2), pp. 593-605. https://doi.org/10.1080/00207543.2016.122116en
dc.relation.referencesЧміль Г.Л., Полевич К.В. (2021). Імплементація тренд-технологій концепції «індустрія 4.0» в організацію діяльності ритейлу. Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. 290 (1), С. 313-319. http://doi.org/10.31891/2307-5740uk
dc.relation.referencesЛісіца В.В. (2021). Тенденції розвитку мережевого ритейлу в Україні в період пандемії COVID19. Науковий вісник ПУЕТ. Серія «Економічні науки», 98 (2). С. 24-34. http://doi.org/10.37734/2409-6873- 2020-2-3uk
dc.relation.referencesJayaram A. (2017). Smart Retail 4.0 IoT сonsumer retailer model for retail intelligence and strategic marketing of in-store products. Proceedings of the 17th International Conference “Business Horizon-INBUSH ERA-2017”, Noida, India https://www.researchgate.net/publication/314114955_Smart_Retail_40_IoT_Consumer_Retailer_Model_for_ Retail_Intelligence_and_Strategic_Marketing_of_In-store_ProductsSukhani K.en
dc.relation.referencesQomariyah N.N., Purwita A.A. (2022). CleverCart: An Eco-Friendly Shopping Self-Checkout System with IoT sensor. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 998 (1), pз. 012041). IOP Publishing. doi:10.1088/1755-1315/998/1/012041en
dc.relation.referencesSatheesan P., Nilaxshan S., Alosius J., Thisanthan R., Raveendran P., Tharmaseelan J. (2021). Enhancement of Supermarket using Smart Trolley. International Journal of Computer Applications, 975 (8887). doi: 10.5120.ijca202192103en
dc.relation.referencesSetyanto A.Y.W., Ahmad F., Wicaksono J.B., Mutijarsa K. (2022). Smart Trolley with Position Localization Method Based on QR Code Mapping using Computer Vision and Internet of Things. In 2022 International Conference on Information Technology Systems and Innovation, pp. 346-352. Doi: 10.1109/ICITSI56531.2022.9970792.en
dc.relation.referencesPangasa H., Aggarwal S. (2022). Development of automated billing system in shopping malls. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 13 (8), pp. 3883-3891. https://doi.org/10.1007/s12652-022- 03904-yen
dc.relation.referencesYin Y. (2021). An Exploration Study of Smart Retail Service Design for Older Customers in the UK. In 2021 26th International Conference on Automation and Computing, pp. 1-6. DOI: 10.23919/ICAC50006.2021.9594225en
dc.relation.referencesBaek E., Haines S., Fares O.H., Huang Z., Hong Y., Lee S.H.M. (2022). Defining digital fashion: Reshaping the field via a systematic review. Computers in Human Behavior, 107407. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107407en
dc.relation.referencesOgunjimi A., Rahman M., Islam N., Hasan R. (2021). Smart mirror fashion technology for the retail chain transformation. Technological Forecasting and Social Change, 173 (121118). doi:10.1016/j.techfore.2021.121118en
dc.relation.referencesRese A., Baier D., Geyer-Schulz A., Schreiber S. (2017). How augmented reality apps are accepted by consumers: A comparative analysis using scales and opinions. Technological Forecasting and Social Change, 124, pp. 306-319. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.10.010en
dc.relation.references.Kumari P.S., Samarakoon U. (2022). CertiMart: Use Computer Vision to Digitize and Automate Supermarket with Fruit Quality Measuring and Maintaining. In 2022 4th IEEE International Conference on Advancements in Computing, pp. 36-41. 10.1109/ICAC57685.2022.10025119en
dc.relation.referencesMishra N., Keshri A.K. (2021). Smart racking and retailing using IOT. In Proceedings of the Fourth International Conference on Microelectronics, Computing and Communication Systems. Springer Singapore. pp. 645-653 https://doi.org/10.1007/978-981-15-5546-6_54en
dc.relation.referencesLewinski P., Trzaskowski J., Luzak J. (2016). Face and emotion recognition on commercial property under EU data protection law. Psychology & Marketing, 33 (9), pp. 729-746. https://doi.org/10.1002/mar.20913en
dc.relation.referencesHar L.L., Rashid U.K., Te Chuan L., Sen S.C., Xia L.Y. (2022). Revolution of retail industry: from perspective of retail 1.0 to 4.0. Procedia Computer Science, 200, pp. 1615-1625. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.362en
dc.relation.referencesLaporte G., Asef-Vaziri A., Sriskandarajah C. (1996). Some applications of the generalized travelling salesman problem. Journal of the Operational Research Society, 47 (12), pp. 1461– 1467. doi:10.1057/jors.1996.190.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/ins.2023.2.8.17
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1418-4907


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію