Come Walmart ha adattato la sua strategia IoT alla pandemia

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Walmart ha realizzato $ 559 miliardi di entrate totali durante il primo anno fiscale della pandemia COVID-19, rispetto ai $ 514,4 miliardi nell'anno fiscale 2019, grazie in parte alle capacità dell'Internet delle cose (IoT) recentemente integrate per migliorare la qualità del cibo e ridurre il consumo di energia. Walmart afferma che i suoi sistemi per le implementazioni IoT sono costruiti su una scala senza pari nel settore della vendita al dettaglio: la società riferisce che, ogni giorno, riceve circa 1,5 miliardi di messaggi e analizza oltre un terabyte di dati. Questo software proprietario include un'applicazione dashboard basata su cloud per gestire il volume e rilevare eventi anomali, come guasti di refrigerazione, in modo che possano essere risolti apparentemente più rapidamente, risparmiando il gelato dallo scioglimento e generando profitto aziendale.

Il vicepresidente della tecnologia Sanjay Radhakrishnan supervisiona le piattaforme e le applicazioni IoT di Walmart. Radhakrishnan ha incontrato VentureBeat per descrivere la strategia di dati a lungo termine della gigantesca catena di vendita al dettaglio e come è cambiata dallo scorso marzo per adattarsi ai mutevoli ecosistemi dei negozi negli Stati Uniti.

Questa intervista è stata modificata per chiarezza e brevità.

VentureBeat: come descriveresti l'approccio di Walmart all'IoT ad alto livello?

Sanjay Radhakrishnan: Quando abbiamo iniziato questo viaggio, avevamo tre obiettivi chiave. Uno era affrontare questo problema alla scala di Walmart, che Walmart può effettivamente sfruttare l'impatto dell'IoT su scala Walmart. Il secondo obiettivo era garantire di essere il piano di controllo per i nostri dati. Quindi, controlliamo dove arrivano i nostri dati e abbiamo la capacità di convertirli in informazioni aziendali. E poi l'ultimo obiettivo era davvero mantenere quel collegamento con la nostra esperienza del cliente finale. E poi assicurandoci di essere buoni cittadini d'impresa, rispetto alle nostre iniziative di sostenibilità. Quindi voglio solo preparare il terreno in modo che quando abbiamo iniziato questo viaggio IoT, quelli erano i tre fattori principali che stavamo cercando di risolvere.

VentureBeat: Sono davvero interessato a quel viaggio IoT. Puoi dirmi di più su come Walmart ha evoluto le sue piattaforme tecnologiche negli ultimi due anni? E com'è stata quella progressione, forse negli ultimi 5, 10, persino 15 anni?

Radhakrishnan: Sai, con questi tre obiettivi in ​​background, abbiamo sempre avuto tutti i tipi di dispositivi nei nostri negozi. E questi dispositivi in ​​genere provengono da fornitori o produttori di apparecchiature originali (OEM) che hanno effettivamente prodotto questi dispositivi. In genere questa apparecchiatura viene fornita con una sorta di interfaccia uomo macchina HDMI che si trova sulla macchina, quindi puoi effettivamente connetterti ad essa e raccogliere dati da questi dispositivi in ​​un modo una tantum.

E lo abbiamo sempre fatto. Ma con questo viaggio IoT, quello che volevamo davvero fare era passare al posto di guida, dove possiamo effettivamente normalizzare questi set di dati provenienti da tutte queste diverse macchine, diversi dispositivi e diversi OEM. Normalizziamo tali dati e controlliamo i nostri dati utilizzando l'IoT da questi dispositivi e forniamo quei set di dati alla nostra azienda in un modo in cui possiamo effettivamente convertirli in informazioni utili e approfondimenti utili e migliorare davvero l'esperienza del cliente finale. Quindi il nostro viaggio è stato davvero, invece dell'accesso individuale punto a punto da queste singole macchine, su come possiamo crescere su larga scala essendo il piano di controllo e ottenendo tutti questi dati dalle apparecchiature, normalizzandoli e semplificandoli nel nostro linguaggio in modo che possiamo fare cose intelligenti con esso, giusto? E così quell'attenzione è davvero spostata all'interno di Walmart costruendo il nostro software che stiamo usando per formare quel controllo.

VentureBeat: è affascinante. E, nel costruire questo software proprietario su così vasta scala, Walmart si è imbattuto in particolari tipi di sfide o problemi che poi ha lavorato per superare?

Radhakrishnan: La sfida più grande che abbiamo è proprio la varietà di dispositivi che abbiamo nel nostro ecosistema. Provengono da diversi OEM, sono di generazioni diverse di questi dispositivi e parlano tutti lingue diverse. E ciò che questo significa per noi è che, nel nostro mondo, abbiamo a che fare con un ampio mix di sensori, una gamma di protocolli e una miriade di modelli di informazioni. Quindi il nostro approccio è stato quello di esaminare come costruiamo il nostro software e dove stiamo parlando con tutti questi dispositivi. Sai, parlando con i diversi protocolli. Ma abbiamo la capacità di normalizzare tutti quei dati in un'unica specifica IoT coerente. Questa è una specifica di Walmart IoT. E poi applichiamo il giusto tipo di controlli di qualità dei dati, in modo da poter certificare i dati e rilasciarli nel nostro piano di controllo. E poi lo prendiamo da lì.

Quindi, una volta che siamo in grado di connettere i dispositivi al nostro piano di controllo, possiamo far atterrare i dati, sull'edge o sul cloud. In seguito, i nostri ingegneri del software possono creare tutti i tipi di applicazioni per i nostri clienti aziendali. E abbiamo davvero guardato a questo in un modo cloud-agnostico. Quindi ci assicuriamo di avere una doppia strategia con la nostra infrastruttura. Sfruttiamo l'infrastruttura nei nostri data center e sfruttiamo anche l'infrastruttura come principale fornitore di cloud. L'obiettivo è stato davvero quello di garantire che il nostro software della pipeline IoT possa accedere alla giusta infrastruttura su larga scala, considerando fattori quali latenza e problemi di connettività.

VentureBeat: All'interno di questo gruppo di dispositivi che hai menzionato, includi quelli in negozio come i sistemi di refrigerazione del caso studio del gelato?

Radhakrishnan: Si, è esatto. Quindi entri nel negozio e vedi molte casse di refrigerazione. Stiamo parlando di sensori che si trovano effettivamente all'interno di queste casse frigorifere. E sono collegati a quelli che chiamiamo controller nel negozio. In realtà ci stiamo connettendo a quei controller e stiamo recuperando i segnali di telemetria del dispositivo. Sono molte le funzioni operative che stai ottenendo dall'attrezzatura e le stiamo ottenendo in modo coerente, in un flusso continuo, per fare cose intelligenti.

VentureBeat: Per la tecnologia IoT della refrigerazione, potrei saperne di più su come è stata progettata nel cloud? Esistono alimenti specifici, come ad esempio il gelato o la pizza surgelata, che sono più facili o più difficili da mantenere con la tecnologia?

Radhakrishnan: Trasmettiamo in streaming dall'edge al cloud e abbiamo percorsi diversi nel cloud in base ai modelli di utilizzo dei dati. Le nostre applicazioni IoT possono accedere ai dati attraverso l'edge e il cloud per risolvere i problemi aziendali. Siamo indipendenti dal cloud e sfruttiamo una strategia duplice che include l'accesso all'infrastruttura nei nostri data center e nei principali fornitori di cloud. E il nostro obiettivo è stato quello di garantire che il nostro software della pipeline IoT possa accedere alla giusta infrastruttura su larga scala, considerando i vincoli di connettività e latenza. Il tipo di cibo nelle celle frigorifere non causa una diversa complessità del nostro sistema.

VentureBeat: avete statistiche sul fatto che la qualità del cibo Walmart sia stata più coerente da quando è stata implementata la tecnologia IoT? Sono curioso di sapere se ci sono negozi o prodotti specifici che hanno riscontrato una differenza particolarmente misurabile.

Radhakrishnan: Quello che dirò è che la nostra attenzione si è concentrata su come promuovere l'efficienza operativa nel negozio. Ad esempio, quando le cose vanno storte nel negozio, i tecnici risolvono effettivamente i problemi con questa apparecchiatura che si trova nel negozio. Quindi l'attenzione si è concentrata su come portare il tecnico giusto al posto giusto al momento giusto in modo da poter affrontare i problemi in modo proattivo. Perché se non lo fai, potrebbe influire sulla qualità del prodotto. Da quando abbiamo iniziato questo viaggio, solo guardando alla durata di riferimento, siamo stati in grado di migliorare la salute delle nostre apparecchiature di refrigerazione in media del 30%.

VentureBeat: In una nota correlata, ricordo di aver letto dell'intenzione di Walmart di limitare il consumo di energia. Puoi dirmi di più su come questo approccio energetico è progettato nel cloud? Esistono framework o strategie di dati specifici che Walmart utilizza per raggiungere questo obiettivo?

Radhakrishnan: Se guardi la nostra architettura e i nostri framework, direi che è tutto, dalla connessione ai dispositivi all'utilizzo di infrastrutture e software sofisticati che vengono eseguiti sull'edge e sanno effettivamente come connettersi a questi dispositivi mentre si conservano i dati di telemetria. Ora, dipende dai nostri casi d'uso. Se si tratta di casi d'uso a bassa latenza, archiviamo i dati all'edge e disponiamo di logica all'edge per soddisfare tali casi d'uso.

Altrimenti, stiamo trasmettendo i dati al cloud. E nel cloud, abbiamo più tipi di modelli a seconda dell'utilizzo dei dati. Potremmo estendere i dati in una sorta di cold pack o one pack, e le nostre applicazioni IoT hanno la capacità di accedere ai dati, sia a livello periferico che nel cloud. Possono fondamentalmente creare applicazioni aziendali e risolvere problemi aziendali. Quindi, se parli di framework e stack tecnologico, è un mix.

Usiamo Walmart homegrown e framework standard aperti come Spring e .NET Core, i nostri protocolli di dispositivo. Possiamo connetterci ai dispositivi da BACnet a Modbus alle comunicazioni seriali ad alcuni dei protocolli più recenti come HTTP e SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). Se guardi lo stack tecnologico stesso, in genere i nostri driver di dispositivo sono scritti in Java e le applicazioni stesse sono tutte ReactJS, non applicazioni GS che utilizzano sistemi operativi di tipo Linux.

VentureBeat: Sono interessato a saperne di più su come i singoli elementi dello stack tecnologico di Walmart, ad esempio scelte come gli strumenti Spring, aiutano in modo specifico le implementazioni IoT. Come e perché strumenti specifici funzionano bene per i casi d'uso di Walmart, come il ridimensionamento di grandi volumi di dati?

Radhakrishnan: I messaggi sono generati dalle apparecchiature (come HVAC e controllori di refrigerazione) nei negozi ed elaborati dal software sull'infrastruttura edge. Dall'infrastruttura IoT edge, i messaggi vengono quindi inviati al nostro cloud storage per essere elaborati e consumati dalle applicazioni software. Utilizziamo un approccio ibrido di edge e cloud computing a seconda del tipo di dati. I dati vengono inviati tramite la nostra rete protetta alla nostra soluzione proprietaria che dispone di più componenti architetturali e micro servizi. Usiamo un mix di framework standard aperti e sviluppati internamente da Walmart come Spring Boot e .NET Core. La nostra strategia è costruire il nostro software in modo che sia indipendente dal cloud, quindi utilizziamo framework e linguaggi comuni come le tecnologie Java, Embedded C, React, Node JS e Linux.

Il nostro obiettivo è davvero quello di assicurarci di mappare la tecnologia giusta per risolvere il giusto problema aziendale. Partiamo sempre pensando al cliente. Qual è il caso d'uso? Di cosa ti occupi? In che modo i nostri clienti interni risolvono il pensiero del cliente finale in mente, e poi torniamo indietro a cosa significa per la tecnologia e poi qual è lo stack tecnologico giusto per soddisfarlo effettivamente. Quindi, voglio dire che siamo abbastanza aperti e l'obiettivo è davvero capire il problema del cliente, e poi sposarlo con lo stack tecnologico giusto per risolvere quel problema.

VentureBeat: Potresti dirmi qualcosa di più sugli sviluppi dell'IoT di Walmart nell'ultimo anno e su come hanno aiutato la catena ad adattarsi alle sfide della pandemia COVID-19?

Radhakrishnan: La pandemia ha sicuramente aperto nuovi veri problemi aziendali e casi d'uso per noi in cui l'IoT è estremamente utile da sfruttare. Ad esempio, quando la pandemia ha colpito, abbiamo ridotto le ore nei nostri negozi, in modo che i nostri dipendenti potessero rifornire le scorte e disinfettare i negozi per i nostri clienti. Abbiamo questo sistema chiamato Demand Response, che è una delle applicazioni IoT che abbiamo costruito internamente. E siamo stati in grado di sfruttarlo per un modello di lavoro, in cui possiamo controllare le impostazioni della temperatura nei negozi per adattarci a questi nuovi orari, e questo ha portato molta produttività ai nostri dipendenti. Invece di utilizzare approcci più vincolati e manuali, ora hanno un sistema effettivo, in cui possono eseguire la distribuzione remota delle capacità e controllare realmente i nostri sistemi di elaborazione ad alte prestazioni (HPC) in modo remoto su larga scala. Dal punto di vista della produttività, ha aiutato l'azienda e anche dal punto di vista della sostenibilità siamo stati in grado di ridurre il consumo di energia sulla rete. Quindi, per farti un esempio, il nostro sistema è stato in grado di eseguire eventi di distruzione. Lo abbiamo fatto per circa 200 siti e siamo stati in grado di risparmiare elettricità sufficiente per alimentare circa 20 famiglie statunitensi per un anno. Questo ti dà una scala per come stiamo restituendo, sia in termini di produttività per i nostri associati che anche in termini di sostenibilità.

VentureBeat: In che modo l'attuale infrastruttura IoT e tecnologica di Walmart ha consentito ai suoi ingegneri di creare nuove funzionalità, come le risposte COVID-19, così rapidamente?

Radhakrishnan: Negli ultimi anni ci siamo spostati al posto di guida, dove abbiamo costruito un software che normalizzerà e controllerà i nostri dati utilizzando l'IoT da questi dispositivi, convertendoli in informazioni che l'azienda può utilizzare nel processo decisionale. Applichiamo i giusti controlli di qualità dei dati per certificare i dati e portare i dati nel nostro piano di controllo. Siamo stati in grado di incorporare lo streaming di dati in tempo reale e migliorare la velocità con cui i problemi vengono identificati e risolti in modo estremamente accurato. La presenza di queste fondamenta ci ha permesso di rispondere rapidamente a fattori esterni, come la regolazione dell'orario di negozio durante la notte durante la prima risposta a COVID-19. Un altro esempio recente della tecnologia IoT che ci consente di rispondere rapidamente sarebbe a febbraio, quando il clima freddo estremo ha avuto un impatto sulle reti energetiche in numerose comunità. Avevamo già predisposto i controlli necessari per la riduzione della domanda, quindi siamo stati in grado di applicare lo strumento in un modo nuovo che controllava i punti di regolazione del riscaldamento HVAC e riduceva il nostro consumo di energia. In meno di due giorni, abbiamo utilizzato la tecnologia per ridurre con successo il consumo di energia HVAC in quasi 500 negozi.

VentureBeat: Esistono altre tecnologie di piattaforma digitale relative a ML, blockchain, IoT o ERP che Walmart sta implementando? E ce ne sono qualcuno in particolare su cui Walmart vuole cercare in seguito?

Radhakrishnan: Per i nostri casi d'uso IoT, stiamo cercando modi per migliorare ulteriormente l'esperienza del cliente e il nostro impatto sulle comunità che serviamo. Attraverso gli algoritmi, continueremo ad aggiornare i nostri algoritmi mentre identifichiamo le tendenze tra ciò che i dati ci dicono e come dovremmo rispondere. Attraverso le apparecchiature, identificheremo altre apparecchiature a cui possiamo connetterci che fornirebbero un vantaggio al nostro cliente per la diagnostica remota e la manutenzione proattiva.

VentureBeat

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