小売機器の統合管理により稼働時間が向上

デジタル変革が業界を席巻する中、すべての小売業者は業務の効率化とコスト削減を追求しています。しかし、POS やデジタル ディスプレイなど、さまざまな種類のデバイスを扱うため、これは言うほど簡単ではありません。各店舗に数百台のデバイスがあり、数百または数千の拠点を持つ大規模な小売業者の規模を考えてみましょう。

小売業の業務が自動車と同じくらい効率的に運営されていたらどうなるでしょうか。現代の自動車は、タイヤの空気圧が低いとき、オイル交換が必要なとき、ブレーキパッドを交換する時期を知らせてくれます。ボンネットの下では、センサーとコンピューターが監視、制御、微調整を懸命に行い、故障を防ぐための情報をドライバーに提供しています。

小売デバイスの統合管理

Box ソリューションは、デバイスに依存しないプラットフォームを使用して、小売業の運営上の困難を簡素化します。リモート監視およびメンテナンス機能により、単一の管理システムからシステム全体を詳細に把握できます。これにより、小売業者は従来のサービス アプローチを、集中化され、自動化された予測的な戦略に置き換えることができます。

Inefi エージェントは、ミッションクリティカルなデバイス、関連する周辺機器、およびリモート監視用のクラウドベースのインテリジェント管理システムの間を仲介します。これにより、問題が発生する前にエンドポイントで問題を解決できます。

「当社のアプローチでは、顧客対応を主な業務とする営業担当者が問題のデバッグに時間を費やすことはありません」とパターソン氏は言う。また、IT 担当者は、誰かが問題を発見して事後に報告してくれることに頼る必要もない。

問題が認識されると、多くの場合は自動的に修正されます。Inefi Spotlight を使用している小売業者によると、小売店へのエンジニアリング訪問は年間最大 35% 削減され、サービス コールやダウンタイムに関連する費用が最小限に抑えられます。

情報主導の洞察

節約額は相当な額になるかもしれません。20,000 以上の店舗と数十万の機器を擁する英国最大の店舗の 1 つが Box によって評価されました。ある年のフィールド サービス コールの 20% は、1 種類のプリンターに関するものでした。

サービス プロバイダーは、問題を優先させる代わりに、エンジニアを派遣してプリンターを交換し、修理し、在庫に戻しました。その結果、設備投資が増加し、スタッフの時間が無駄になりました。「クライアントは、問題の原因を特定できませんでした」とパターソン氏は付け加えます。したがって、問題の原因についてデータに基づく洞察はまったく得られませんでした。

Inefi ソリューションは、プリンタから詳細なデータを収集し、問題の根本的な原因を特定し、リモートで修正プログラムを展開することができました。この 1 台のプリンタの問題を解消することで、小売業者のフィールド サービス要求が 1 桁の割合にまで減少し、はるかに管理しやすくなります。

BI は効率を最大化します

ビジネス インテリジェンスは、小売ネットワーク全体にわたるデバイスの使用を制御する能力を高めることで、莫大な金額を節約できる可能性があります。典型的なシナリオでは、小売業者は、6 台の POS (Point-of-Sale) 端末のうち 3 台が日中に定期的に使用されているのに対し、残りの 3 台は使用されていないことに気付くことがあります。

この例では、Inefi プラットフォームがデバイスの使用状況を集中的に監視および分析するため、ショップ マネージャーは端末の使用を分散させる可能性があり、その結果、機器の消耗が増大します。

このプラットフォームは、トラブルシューティングやソフトウェア更新管理などのリモート管理機能にインテル® アクティブ・マネジメント・テクノロジー (インテル® AMT) とインテル vPro® ソフトウェアを使用します。エンドポイントの電源状態をリモートで制御することで、エネルギー効率を高めることもできます。

また、アウトオブバンド サポートにより、オペレーティング システムに障害が発生した場合でも、リモート監視とトラブルシューティングが中断されることはありません。

小売事業はフル稼働

エッジツークラウド AI テクノロジーの採用が進むにつれて、予測的かつ自動化されたデバイス管理の利点はますます高まります。時間の経過に伴うデータの傾向から、たとえば、パネル PC は一定量のトランザクションを経ると故障する傾向があることが分かるかもしれません。

機器のメンテナンス サイクルをスケジュールする機能により、小売業者は自動車と同様にスムーズに業務を遂行できるようになります。パターソン氏は、「接続された予測プラットフォームを介して、自動車に乗り込むときに毎日経験するものを提供できれば、それが私たちの目標であり、究極的には未来です」と述べています。

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