与咨询店员相比，消费者更倾向于与自动化系统进行交互。在这样的时代背景下，自助售货亭和自动售货机的普及率不断上升。实际上，《哈佛商业评论》显示，食品服务公司的自助服务平台与传统渠道的销售相比有所增加。这种转变在很大程度上归因于用户拥有更多访问权限和更多选择。除了收入增长之外，零售商还可以从自助售货亭中获得多方面的益处。最值得注意的是，无论是在资本支出（CAPEX，维持零售空间的基本功能）还是在运营成本（OPEX，支付雇员薪水）方面，这些系统的成本都远低于传统的实体店。但自动售货亭和自动售货机也面临与停机相关的挑战。当由于组件故障、系统故障或库存短缺而导致系统停机时，运营商可能几天内都不会注意到。在此期间，收入机会不断流失；更严重的是，消费者信心下降。如果用户多次碰到机器故障，他们可能会彻底放弃，然后通过其他途径购买。为了应对停机，自助零售商采用的一种方式是通过物联网平台远程监控联网的售货亭和自动售货机。在某些情况下，物联网平台还提供管理功能，例如可以使用无线 (OTA) 软件和固件更新来提高应用程序和设备性能。但即使这些工具，在处理大量无人值守的零售系统时仍存在不足。例如，在发现问题时，服务技术人员可能已经积压了其他工作。而当使用远程管理部署修补程序时，问题通常已经影响到整个系统的安装基础。在这两种情况下，防止停机都为时已晚。机器学习和预测性维护提供了更好的方法。这些技术通过识别即将发生的故障的迹象，使自动售货机运营商能够在问题发生之前予以解决。关键在于，这些技术需要自动售货机本身具备智能功能。

通过机器学习和预测性维护增加售货亭正常运行时间

有一家公司为自助售货亭和自动售货机行业提供了这些功能，它就是 Canopy 物联网平台的开发商 Banyan Hills Technologies。与许多其他物联网云平台一样，Canopy 是大型联网设备网络的中央监控和管理解决方案。但与其他许多平台不同的是，它采用了嵌入式软件域代理 Leaf。Leaf 是位于物联网边缘节点（如互联的售货亭和自动售货机）上的一小部分与硬件和没有操作系统 (OS) 依赖性的代码。安装完成后，Leaf 代理可以将各种操作数据（如 CPU 温度、内存、可用磁盘空间和其他信息）发送到事件管道。事件管道与复杂事件处理引擎紧密集成，在翻译 Leaf 代理的数据后，将其传递到 Canopy 云中的大数据存储库（图 1）。

这种架构的重要意义在于它产生了一个双向数据流。来自 Leaf 代理的实时系统状态信息北向传输，而来自 Canopy 的大数据层的历史趋势数据则南向传输。这两个数据集融合在复杂事件处理引擎中，利用机器学习启用自我诊断、自动调度和预测性维护路径（图 2）。所有这些都可以在逐个系统的基础上进行。

例如，自助售货亭上使用的读卡器。来自 Canopy 大数据层的历史记录可能表明，特定售货亭型号的读卡器在发生故障前的平均预期使用寿命为 500,000 次。与此同时，005 售货亭上的 Leaf 软件代理正在报告其读卡器的串行端口连接不一致，并声明系统刚刚完成了编号为 494,015 的交易。通过应用机器学习技术，复杂事件处理引擎不仅可以诊断出读卡器模块可能需要更换，而且还会触发自动警报，将维修技术人员派往售货亭的位置。Canopy 物联网平台可以通过电子邮件、文本或推送通知提供实时警报，而自动化调度可配置为触发非常常见或特定类型的系统故障。

指标模块见证商务智能

除预测性维护外，Canopy 物联网平台还包含商务智能功能。这些功能是作为一套灵活的基于云计算的报告模块提供的，它允许决策者根据当前状态、财务目标、实际表现和最新趋势评估运营情况（图 3）。

指标会跟踪位置、市场营销和交易等领域的关键绩效指标 (KPI)。库存是另一个 KPI 模块，可以分解到单个系统级别以提高正常运行时间和消费者满意度。上述每个 KPI 模块都可以在可自定义的 Canopy 门户网站内启用或禁用，以满足特定企业或行业的需求。

预测客户忠诚度的提高

自助售货亭和自动售货机行业是自动化技术进步如何提高生活质量和改善盈利的一个很好的例子。但它也提醒我们，如果没有正确部署、管理和维护，技术可能会破坏每个企业最宝贵的资产：企业与客户的关系。另外，物联网云平台和嵌入式技术组件仅部分解决了自动化和用户满意度之间的平衡问题。相互配合之下，它们可以帮助我们预测以后的发展，例如改善维护、增加销售额、提高消费者忠诚度。无论如何，它们都有一个共同点：正常运行、全天候运行。