Walmart Expands In-Store Tech with Pickup Towers for Online Orders and Robotics

Begin with a focused pilot of 40 pickup towers this quarter to accelerate curbside pickup and online order fulfilment. This approach relies on recent data to show which stores gain the most benefit and where the tech will deliver repeatable results. Build the plan with a clear KPI set: order readiness time, mis-pick rate, and worker utilization, and this will inform future expansions.

Use a high-tech stack that links pickup towers with automated sorting, systems that handle inventory and order routing, and in-store robots for item handling. The system triggers when an online order lands; the tower scans, pulls, and notifies a worker if a pick step needs human help. This approach reduces wait times without sacrificing accuracy, and frees workers to assist customers.

Walmart collaborates with a shanghai-based partner, bringing nova-enabled technologies into the store floor, joining the pickup tower with core business systems and analytics. Having this focused setup keeps workers working alongside robots, while shoppers experience a smoother, faster pickup flow to join a single workflow.

To scale, implement a phased plan: expand to 100 stores within six months, then 500 stores in 18 months. The approach leverages partnerships with technology teams, data-driven staffing, and systems that synchronize robots, towers, and in-store associates. Focused resource allocation based on store traffic ensures you will see much more consistent improvement in online order completion rates.

Recommendation for leadership: lock in a cross-functional cadence with the partner network, appoint a dedicated owner, and track metrics like order completion time, tower uptime, and customer satisfaction. With this focused plan, Walmart can push automation further across stores, while expanding the coverage of nova-enabled technologies and workers engaged in customer care.

Walmart Tech Overview

Recommendation: Pair Pickup Towers with robotic inventory-scanning and kiosks to streamline fulfillment and save time for customers.

Walmart’s in-store tech strategy centers on three pillars: customer pickup flow, automated restocking, and real-time data capture. The approach strengthens the business by reducing manual steps and speeding access to orders. The netflix-like cadence favors focused innovations with quick, sessions-based testing to learn what works best, then scale. These elements work together to minimize friction and maximize throughput while keeping store traffic smooth.

These innovations rely on a focused, data-driven approach to everyday store operations, with training sessions that keep teams aligned and ready to adjust as needs change.

Key components and how they fit together:

• Pickup Towers: customers scan or enter their pickup code, items are dispensed from secure lockers, and customers exit. Each item is checked against live stock, and the system updates the inventory view immediately to capture every change. This reduces line pressure and improves order turnaround.
• Kiosks: self-service touchpoints for order check-in, directions to pickup zones, and optional upsell prompts. Kiosks connect to the order stream so agents can verify details without handling each package manually, while skipping repetitive steps for staff.
• Robotic fulfillment: robotic units perform inventory-scanning across shelves and assist with shelf replenishment. These robots log locations and movements, feed data to management dashboards, and help workers react quickly to discrepancies.
• Inventory-scanning: integrated scans across aisles, pickup zones, and backroom shelves. The result is higher accuracy and faster restock decisions, with data captured in real time for every item.
• Sessions and training: structured training sessions teach associates to operate towers, kiosks, and robots, handle exceptions, and calibrate the system for each store. Regular sessions keep teams aligned with best practices and new features.
• Management and metrics: dashboards track pickup throughput, item-check accuracy, robot utilization, and stock-variance trends. Managers use these insights to refine workflows and allocate resources where demand spikes.
• Their role and integration: store teams coordinate with the platform to resolve issues, verify items, and assist customers when needed. источник data sources from pilots show improvements in speed and accuracy.
• Check and validation: every transaction triggers a cross-check against the central inventory, reducing mis-picks and ensuring reliable restocks. This is key to catching errors early and avoiding backorders.

Bottom line: a focused mix of towers, kiosks, and robotic helpers makes every step faster–from check-in to checkout–while enabling proactive management and continuous improvements.

How Pickup Towers Accelerate Online Order Pickup for Customers

Install Pickup Towers at high-traffic locations to cut pickup time and boost the pace of online order pickups; in many cases, customers complete the pickup in under a minute after arrival.

The towers streamline the flow by routing orders from stores’ systems to machines placed near the entrance. Shoppers enter their code or scan a barcode, select the order, and retrieve it from a secure compartment. cobots assist with bagging and stocking, while suivi displays pickup status to the customer and store staff, reducing friction in the sidewalk-to-shelf handoff.

Placement strategy favors locations where demand is highest: entrances, service desks, and near loading docks. dozens of sites in vermont, california, and shanghai have piloted the rollout, delivering faster deliveries and smoother throughput. dont rely on trains; instead, let automation handle the repetitive steps, then move to the next store in the rollout.

ROI et expérience client : Prises en charge plus rapides réduire le temps passé en magasin, améliorer la satisfaction client et augmenter la probabilité de visites répétées. D'un point de vue commercial, le equipment et machines le coût est compensé par une baisse de pertes des erreurs de préparation et à une réduction des heures de travail nécessaires pendant les périodes de pointe. production Le débit augmente à mesure que les bornes gèrent les passages en caisse courants, tandis que le personnel s'occupe des commandes complexes et des retours, répondant ainsi aux besoins des magasins très fréquentés.

Prochaines étapes pour les détaillants : rejoignez le déploiement là où vous avez la capacité de déployer plusieurs bornes. A spokesperson note le changement de rythme, et un vice Le président approuve le financement en présentant un retour sur investissement de 12 à 18 mois. Suivre. suivi des données et de la maintenance, en accordant une attention particulière aux performances des cobots et aux commentaires des consommateurs afin de minimiser les temps d'arrêt.

Inventaire géré par des robots : comment les robots en magasin suivent les stocks, concilient les écarts et signalent les articles en quantité insuffisante

Déployer une flotte nocturne de robots en magasin qui collectent les données des rayons via des scanners, les recoupent avec l'inventaire central, et signalent les articles en nombre insuffisant afin que le réapprovisionnement réponde à la demande avant que les ruptures de stock n'affectent les clients.

Des robots sillonnent les allées, utilisant des robots pigeon, bongard et autres pour assurer l'exactitude du comptage des marchandises. Ils collectent des données à partir des étiquettes des rayons, scannent les codes-barres et vérifient les prix par rapport au système central, mettant à jour la base d'inventaire en temps réel. Ils sont capables de détecter les erreurs de placement, les références mal étiquetées et les articles manquants, puis de corriger automatiquement les anomalies.

Lorsqu'un écart apparaît, le flux de travail déclenche un rapprochement rapide : une deuxième analyse, des vérifications croisées avec les documents d'expédition et les reçus, et un rapport d'écart à la direction. Si la variance persiste, un ticket d'AQ allégé crée un contrôle humain, et le système tire des leçons de la correction afin d'éviter que les problèmes ne se reproduisent ; il forme le modèle pour améliorer la précision au fil du temps. Les informations sont transmises au tableau de bord du magasin, et les avis des équipes de première ligne guident les ajustements itératifs.

Le signalement des articles à faible stock utilise la quantité en rayon, le taux de vente et le délai de réapprovisionnement. L'alerte comprend l'article, l'emplacement, la taille de commande recommandée et le calendrier de réapprovisionnement suggéré, afin que les associés puissent répondre rapidement à la demande. L'intégration avec les tours de retrait et les flux de travail d'expédition garantit que les articles réservés en ligne sont expédiés ou prêts à être retirés, maintenant ainsi le rythme sur tous les canaux tout en préservant la présence en rayon.

Avec des millions de points de données quotidiennement, les Walmarts qui exploitent cette approche constatent des gains mesurables : réduction des pertes, réapprovisionnement plus rapide, taux de remplissage plus élevés et alignement plus clair des prix pour les clients. Le système fait apparaître de nouvelles informations sur la saisonnalité et les pics de demande, et il utilise ces signaux pour affiner les prix, les promotions et les plans de personnel, car la direction souhaite des conseils précis et exploitables. Les questions des équipes de magasin disparaissent grâce au cockpit qui fournit des moyens d’action exploitables, et il maintient la concentration sur la précision et la vitesse.

Cinq vidéos pour le vendredi : Sujets pratiques, formats et planification du contenu technique Walmart

Recommandation : alterner trois formats les vendredis : un résumé de 60 secondes sur les tours de ramassage en magasin, une présentation pratique de 3 minutes sur le scan d’inventaire et les robots, et une entrevue de 5 minutes avec des employés et des gestionnaires sur le rôle de ce système dans les opérations quotidiennes. Cette année marque un anniversaire pour le déploiement. Chaque jour, les équipes constatent des gains.

Pour maintenir l'engagement des spectateurs, structurez chaque vidéo avec une intro percutante, suivie d'un segment en trois parties, et une conclusion claire, en utilisant une liste à puces pour souligner les étapes : Accroche, Mise en place, Action, puis Résultat. Utilisez la moitié des images pour montrer les flux de travail en magasin et l'autre moitié pour les étapes face aux clients, et faites référence aux besoins récents des magasins à travers les voix des employés afin qu'ils voient le bon équilibre de chaque côté de l'opération.

Planification : adopter un rythme de quatre semaines : Semaine 1, magasins de Californie, Semaine 2, magasins du Vermont, Semaine 3, réseau Nova, Semaine 4, récapitulatif et plans de mise à l'échelle pour tous les magasins Walmart. Cette année marque également un anniversaire pour le déploiement. Ils équilibrent les besoins des consommateurs avec les opérations en magasin ; les parents et les employés de première ligne partagent leurs points de vue afin d'équilibrer les intérêts des clients et du personnel à chaque lancement.

Aujourd'hui, cette approche tient la cadence dans tous les magasins, aide les équipes à gagner du temps et génère des résultats concrets pour les ventes et les opérations.

Quoi de neuf en robotique au 17 janvier 2020 : impacts au niveau du magasin et conseils de mise en œuvre

Lancer un projet pilote sur deux sites qui associe une tour de retrait à un dispositif de récupération robotisé. Selon techcrunch, les premiers projets pilotes montrent des cycles plus rapides que les configurations précédentes lorsque les sites sont adaptés aux flux de travail du dernier kilomètre et lorsque les clients arrivent avec des commandes en ligne prêtes à être retirées rapidement. Au cours des deux premières semaines, collecter des données sur la précision du scan, les taux de vérification et les livraisons ; puis mesurer les économies d'efforts pour les travailleurs et la rapidité accrue avec laquelle les marchandises sont acheminées vers les clients.

Les impacts au niveau du magasin proviennent du remplacement des tâches répétitives par une manutention robotisée : les employés passent de la récupération de routine à la supervision et à la gestion des exceptions, ce qui réduit les temps d'arrêt et libère du temps pour des tâches plus complexes. Les détaillants qui déploient des robots dans les rayons alimentaires ou les épiceries peuvent traiter des commandes à volume élevé sans ralentir les clients. L'équipement et les commandes montées au poignet permettent des scans rapides et des passages en caisse plus fluides, tandis que la livraison du dernier kilomètre reste fluide et prévisible.

Conseils de mise en œuvre : Commencez d'abord dans les zones à forte affluence, puis étendez-vous à d'autres endroits une fois que vous constatez des améliorations. Liez le système d'inventaire à l'appareil afin que les résultats de la numérisation mettent à jour les stocks en temps réel. Désignez un directeur adjoint pour superviser le déploiement et former les employés à la manière de vérifier les commandes à l'aide de l'appareil, de récupérer les marchandises de la tour et de traiter les exceptions. Planifiez la maintenance pour éviter les temps d'arrêt et calibrez les trajectoires robotiques pour éviter les collisions, en trouvant le juste équilibre entre l'automatisation et la supervision humaine. Cette approche permettra de Fluidifier les années de déploiement et de mettre d'autres détaillants à l'aise avec la méthode.

Indicateurs et plan de déploiement : Suivre le débit par heure, le taux d'erreur de numérisation, le temps d'attente et les livraisons effectuées par appareil par rapport au personnel. Utiliser ces chiffres pour justifier l'expansion à d'autres sites et les années de déploiement. En comparant avec d'autres détaillants, vous constaterez une amélioration typique des opérations du dernier kilomètre, avec un service beaucoup plus constant et des temps d'attente réduits pour les clients. Les clients remarquent lorsque les livraisons arrivent plus rapidement.

Les cobots et l'avenir de la fabrication de détail : points de vue d'experts et exemples concrets chez Walmart

Adopt cobot-assisted picking pour high-demand items in last-mile workflows today, pairing robots with wrist-guided wearables and task-focused zones lit by lights to speed tasks and reduce fatigue.

Voices from the chain point to a practical path: Walmart’s spokesperson describes assigning cobots to repetitive picking, unloaders, and simple packing tasks, and they handle exceptions and complex decisions.

Walmart Case Insights show that in-store pickup towers shorten wait times, kiosks support self-service and order updates, and added machines help with unloaders and restocking, all while preserving accuracy in production flows.

Ethical considerations cover worker training, data privacy, and safe human-robot interactions; testing protocols ensure automation fits shift patterns, and companys voices guide policy updates.

Implementation blueprint: start with a focused pilot in 3–5 stores, testing wrist-guided interfaces and cobots for picking tasks; track faster throughput, lower error rates, and reduced walking time; deploy kiosks where customers expect self-service, and add unloaders to support restocking as volumes grow.

Next steps mirror netflix reliability: this approach ensures uptime, rapid fault recovery, and predictable maintenance windows; this supports faster decision making and smoother operations for items with high churn.

Looking to the next 20th century phase, leaders will rely on voices from multiple functions to build a chain-friendly plan: clear criteria for automation, well-defined testing milestones, and a transparent roadmap that keeps workers engaged and customers satisfied.