De werkdruk in winkels is de afgelopen jaren fors toegenomen. Onderbezetting, taakvervaging en personeelstekorten zetten medewerkers én ondernemers onder druk. Winkelpersoneel ervaart stress, valt uit of verlaat de sector, terwijl nieuwe medewerkers schaars zijn. Tegelijkertijd biedt technologische innovatie kansen om die druk te verlichten. Eén van de meest belovende toepassingen is de sociale robot: een klantgerichte, AI-gestuurde technologie die ondersteuning kan bieden op de winkelvloer. Maar wat is de daadwerkelijke impact in de praktijk? In het kader van het SDF Living Lab Social Robots hebben tien winkels in de regio Leidschendam-Voorburg een jaar lang geëxperimenteerd met sociale robots. Deze publicatie bundelt de inzichten uit dit praktijkonderzoek en beantwoordt de centrale vraag: voor welke activiteiten en op welke manier kunnen sociale robots het beste worden ingezet om werkdruk te verlagen en het werk in de retail aantrekkelijker te maken? Het onderzoek is een gezamenlijk initiatief van onderwijsinstellingen, brancheorganisaties en technologiepartners, en sluit aan bij de ambities van de Retailagenda en Human Capital Agenda. Deze uitgave biedt waardevolle inzichten voor iedereen die werkt aan een toekomstbestendige retailsector.
MULTIFILE
In het artikel "Past een sociale robot bij mijn winkel?" (Nas et al., 2024) onderzoeken Ewout Nas, Tibert Verhagen, Jacqueline Arnoldy, Stephanie van de Sanden, Filip Otten en Koen Hindriks of en wanneer een sociale robot een passende toevoeging is aan een fysieke winkel. Tijdens een zes weken durend praktijkonderzoek in Tuincentrum Osdorp en Hubo Doorn werd een robot ingezet om productadvies te geven over respectievelijk potgrond en reinigingsproducten. Uit enquêtes onder 278 klanten blijkt dat sociale robots vooral goed functioneren bij het geven van eenvoudig, feitelijk advies over functionele producten, in grotere en ruim opgezette winkels waar medewerkers niet overal tegelijk kunnen zijn. De toegevoegde waarde is kleiner bij hedonistische producten of complexe adviestaken, waarbij klanten eerder op persoonlijke voorkeur of menselijke interactie vertrouwen. De auteurs concluderen dat sociale robots, mits goed afgestemd op de context, een waardevolle rol kunnen spelen, en verwachten dat hun adviescapaciteit met de opkomst van geavanceerdere AI-modellen verder zal toenemen.
MULTIFILE
Werken sociale robots echt op de winkelvloer? Maken klanten er gebruik van en wat vinden zij van de robot? En hoe kijken winkelmedewerkers tegen de robot aan? Ewout Nas, Tibert Verhagen, Jacqueline Arnoldy, Stephanie van de Sanden (HvA) en Koen Hindriks (VU Amsterdam) zochten het uit.Het is voor winkeliers essentieel dat klanten de juiste producten in hun winkel kunnen vinden. Naast traditionele bewegwijzering bij gangpaden en de inzet van plattegronden, zijn het vooral medewerkers die klanten de weg wijzen. Door een schaarste aan winkelmedewerkers en de werkdruk op de winkelvloer, komen winkelmedewerkers hier echter lang niet altijd meer aan toe. Sociale robots bieden hier mogelijk een oplossing: ze kunnen klanten zelfstandig naar de gewenste producten brengen. Klopt dat?
MULTIFILE
![[column]Wayfinding in de winkel: werkt dat met een sociale robot?](https://publinova-harvester-content-prod.s3.amazonaws.com/thumbnails/files/previews/pdf/20250827025828135101.3_-_Wayfinding_in_de_winkel-_werkt_dat_met_een_sociale_r-thumbnail-400x300.png)
Mkb-winkeliers verkeren in zwaar weer door economische onzekerheid, veranderend consumentengedrag en online concurrentie. Een urgent probleem daarbij is dat door groeiende personeelstekorten het leveren van deskundig en persoonlijk productadvies – een belangrijk onderscheidend kenmerk van fysieke winkels – steeds lastiger wordt. Dit zet de dienstverlening in de winkels onder druk en schaadt de klanttevredenheid. Daarom zijn winkeliers op zoek naar innovatieve oplossingen om hun productadvisering te verbeteren. Een veelbelovende toepassing is de sociale robot, die klanten kan helpen door hen persoonlijk productadvies te geven. Uit ons eerdere onderzoek blijkt dat winkelende klanten sociale robots positief ervaren wanneer deze productadvies geven. Tot nu toe waren de meeste robots echter te beperkt in hun mogelijkheden om echt van waarde voor de mkb-winkelier te zijn. Ze werkten met eenvoudige keuzemenu’s en konden slechts algemene informatie geven over een klein aantal producten. Met de opkomst van conversationele AI zoals ChatGPT kunnen sociale robots nu veel natuurlijker met klanten communiceren en beter inspelen op de behoefte van de individuele klant. Ook kunnen ze dankzij nieuwe technologieën alle productdata van winkels inlezen en gebruiken. Winkeliers willen graag weten hoe ze sociale robots met ChatGPT en hun productdata het beste voor productadvies kunnen inzetten. In dit project onderzoeken de HvA en de VU samen met zeven mkb-winkels, een winkelketen en vijf brancheorganisaties hoe sociale robots, uitgerust met ChatGPT en verrijkt met productdata, klanten zo goed mogelijk productadvies kunnen geven. Wij integreren per winkel de sociale robot, ChatGPT en de productdata, en testen deze combinatie op de winkelvloer. Hierbij meten we hoe klanten, medewerkers en de winkelier de robot ervaren en welke impact deze heeft op klanttevredenheid en winkelbeleving. De resultaten van het onderzoek worden gedeeld via blogartikelen, wetenschappelijke publicaties, video’s, podcasts, en een afsluitend symposium over de meerwaarde van productadvies door sociale robots in de winkel.
De transitie naar een gerobotiseerde industriële omgeving is in volle gang. Robots zijn zich aan het ontwikkelen tot collaboratieve robots (co-bots) en worden zo meer een collega dan een geïsoleerde machine in een kooi. Een goede co-bot-mens-samenwerking heeft positieve effecten op de werkbeleving, resulteert in minder stress, verzuim, minder ‘bijna-ongelukken’ en leidt tot hogere productiviteit en kwaliteit op de werkvloer. Onderling vertrouwen tussen medewerker en co-bot speelt een belangrijke rol in een goede samenwerking en voor effectieve teamprestaties. De interactie tussen medewerker en co-bot dient daartoe zo natuurlijk mogelijk, voorspelbaar en intuïtief te verlopen. Op dit terrein valt nog veel winst te boeken in het industriële MKB. Co-bots moeten leren anticiperen op wat in de directe omgeving komen gaat, zodat de medewerker nimmer in een onveilige situatie verkeert en zich comfortabel voelt in de samenwerking met de co-bot. Van de andere kant moeten medewerkers leren begrijpen hoe co-bots werken en wat ze van hen kunnen verwachten. Ambitie van het project “Close Encounters with Co-bots” is het verbeteren van de effectieve samenwerking tussen medewerker en co-bot op de industriële werkvloer en daarbij vertrouwen en beleefde veiligheid te borgen voor de medewerker. In het project wordt daartoe gewerkt aan begrip van de co-bot in de mens, begrip van de mens in de co-bot, het bouwen aan technische oplossingen voor effectieve communicatie, en prototyping en testing in relevante praktijkomgevingen in het MKB. Het bedrijfsleven kan met de resultaten van het project versneld de door hen gewenste leercurve doorlopen om samenwerkende industriële mens-co-bot-systemen substantieel te laten bijdragen aan operationele winst in economisch, (productie)technisch en sociaal opzicht. Het project is een interdisciplinair samenwerking tussen de vakgebieden psychologie, mechatronica en ICT binnen Fontys Hogescholen en Saxion Hogeschool. De negen participerende (MKB) bedrijven zijn actief als industrieel productiebedrijf, in robotica ontwikkeling, als systeem- en robotleverancier, in productieautomatisering en in de sociale werkvoorziening. Daarnaast zijn kennisinstelling TU/e, coöperatie Brainport Industries en samenwerkingsverband Holland Robotics nauw betrokken. In het project zal bestaande kennis toepasbaar worden gemaakt en zal nieuwe kennis worden ontwikkeld t.b.v. een natuurlijke, voorspelbare en intuïtieve samenwerking tussen medewerker en co-bot op de industriële werkvloer. Verder zal verankering van kennis en kunde in onderwijs en lectoraten plaatsvinden en een vergroting van de kwaliteit van docenten en afstudeerders. Er zullen circa 17 docent-onderzoekers van de hogescholen en circa 100 studenten betrokken worden, die in de vorm van studentenprojecten, stages en afstudeeronderzoeken werken aan interessante vraagstukken direct uit de beroepspraktijk.
Hoogwaardig afvalhout van bewoners, bouwbedrijven en meubelmakers blijft momenteel ongebruikt omdat het te arbeidsintensief is om grote hoeveelheden ongelijke stukken hout van verschillende afmetingen en soorten te verwerken. Waardevol hout wordt waardeloos afval, tegen de principes van de circulaire economie in. In CW.Code werken Powerhouse Company, Bureau HUNC en Vrijpaleis samen met de HvA om te onderzoeken hoe een toegankelijke ontwerptool te ontwikkelen om upcycling en waardecreatie van afvalhout te faciliteren. In andere projecten hebben HvA en partners verschillende objecten gemaakt van afvalhout: een stoel, een receptiebalie, kleine meubels en objecten voor de openbare ruimte, vervaardigd met industriële robots. Deze objecten zijn 3D gemodelleerd met behulp van specifieke algoritmen, in de algemeen gebruikte ontwerpsoftware Rhino en Grasshopper. De projectpartners willen nu onderzoeken hoe deze algoritmen via een toegankelijke tool bruikbaar te maken voor creatieve praktijken. Deze tool integreert generatieve ontwerpalgoritmen en regelsets die rekening houden met beschikbaar afvalhout, en de ecologische, financiële en sociale impact van resulterende ontwerpen evalueren. De belangrijkste ontwerpparameters kunnen worden gemanipuleerd door ontwerpers en/of eindgebruikers, waardoor het een waardevol hulpmiddel wordt voor het co-creëren van circulaire toepassingen voor afvalhout. Dit onderzoek wordt uitgevoerd door HvA Digital Production Research Group, met bovengenoemde partners. HUNC heeft ervaring met stadsontwikkeling waarbij gebruik wordt gemaakt van lokaal gekapt afvalhout. Vrijpaleis biedt toegang tot een actieve, lokale community van makers met een sterke band met buurtbewoners. Powerhouse Company heeft ervaring in het ontwerpen met hout in de bouw. Alle drie kunnen profiteren van slimmere circulaire ontwerptools, waarbij beschikbaar materiaal, productiebeperkingen en impactevaluatie worden geïntegreerd. De tool wordt ontwikkeld en getest voor twee designcases: een binnenmeubelobject en een buitengevelelement. Bevindingen hiervan zullen leidend zijn bij de ontwikkeling van de tool. Na afronding van het project is een bètaversie gereed voor validatie door ontwerpers, bewonerscollectieven en onderzoek/onderwijs van de HvA.
