7-Eleven eröffnet neunten kassenlosen Store in Taiwan mit KI-Kasse und automatisierter Paketabholung

Ein neuer Standort unterstreicht eine strategische Entscheidung

7-Eleven hat an der National Central University in Taoyuan seinen neunten kassenlosen Convenience-Store in Taiwan eröffnet und damit eine neue Phase für den schnellen Einkauf auf dem Campus eingeläutet. Die 82 Quadratmeter große Filiale ist mit Technologie vollgepackt. Rund 140 Deckenkameras und optisches Radar arbeiten mit künstlicher Intelligenz zusammen, um zu erkennen, welche Produkte Kunden mitnehmen, und ihnen den Betrag ohne Scannen von Barcodes oder Anstehen zu berechnen. Nach Unternehmensangaben dauert der Einkauf vom Aussuchen bis zum Bezahlen etwa 30 Sekunden. Hinzu kommt ein automatisiertes Mikro-Lager zur Paketabholung, das Sendungen vermisst und seine Lagerfächer eigenständig anpasst. Eine solche Lösung gibt es in Taiwan erstmals. Sie verbindet kontaktlosen Einzelhandel mit intelligenterer Logistik auf der letzten Meile.

Die Uni-President Group betreibt 7-Eleven in Taiwan und betrachtet den Ausbau kassenloser Filialen als Vorbereitung auf einen zunehmend angespannten Arbeitsmarkt, nicht als schnellen Weg zu höheren Gewinnen. Taiwan ist mit einer alternden Gesellschaft und einem schrumpfenden Anteil der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter konfrontiert. Einzelhändler und Restaurants auf der Insel erproben Automatisierung, um ihr Serviceniveau stabil zu halten, während die Personalsuche schwieriger wird.

Lo Chih-hsien, Vorsitzender der Uni-President Group, hat offen über die Wirtschaftlichkeit von Testfilialen gesprochen, die mit möglichst wenig Personal vor Ort betrieben werden. Er bezeichnet das Vorhaben als Vorsorge für das kommende Jahrzehnt und nicht als Möglichkeit, die Gewinnmarge schon heute zu steigern.

Bevor Lo auf die Wirtschaftlichkeit einging, erläuterte er, warum die Kette trotz der anfänglichen Kosten weitermacht.

Kassenlose Filialen werfen keinen Gewinn ab, aber wir müssen sie betreiben – nicht, um Personalkosten zu sparen, sondern um uns auf einen Mangel an Servicekräften vorzubereiten.

Der Standort auf einem Campus passt zum Prinzip der Kette, neue Konzepte zu testen und aus ihnen zu lernen. Fünf der neun kassenlosen Standorte befinden sich an Universitäten, wo technikaffine Vorreiter häufig sind und Kunden meist nur wenige Produkte kaufen. Ein 7-Eleven X-Store wurde zuvor an die National Kaohsiung University of Science and Technology verlegt und verzeichnete laut Unternehmen dort dreimal so viele Besucher und doppelt so hohe Umsätze wie nahegelegene Filialen an der Straße. Ein solcher Zuwachs ist in einer Pilotphase hilfreich, in der hohe Investitionen in Hard- und Software anfallen.

Wie die Technologie ohne Personal funktioniert

Kassenlose Convenience-Stores nutzen eine Kombination aus Sensoren, Kameras und Software, um Aufgaben zu automatisieren, die normalerweise Kassierer und Verkaufspersonal übernehmen. Kunden betreten den Laden, wählen Produkte aus und gehen wieder. Das System ordnet die Artikel einem Kundenprofil zu und löst die Zahlung aus. Ziel ist ein kurzer, planbarer Einkauf mit möglichst wenig Aufwand. Der neue Store in Taoyuan nutzt ein Computer-Vision-System, das durch optisches Radar ergänzt wird. Dieses liefert zusätzlich zum Kamerabild Tiefen- und Bewegungsdaten und hilft der Plattform so, Personen und Produkte zuverlässiger zu erfassen.

Kameras und optisches Radar

In Stores mit Computer Vision übernehmen Deckenkameras den größten Teil der Arbeit. Sie erfassen, wie Kunden mit Verpackungen, Bechern und zubereiteten Speisen umgehen. Optisches Radar liefert zusätzliche Informationen zu Entfernung und Bewegung. Das ist hilfreich, wenn zwei Kunden nach ähnlichen Produkten greifen oder jemand kurz aus dem Sichtfeld einer Kamera gerät. Zusammen helfen diese Daten einem Modell zu erkennen, welches Produkt aus welchem Regal genommen wurde und wer es in der Hand hält. Deshalb kann das System auf das Scannen von Barcodes verzichten und den Einkauf trotzdem in etwa einer halben Minute abrechnen. Legt ein Kunde einen Artikel zurück, aktualisiert das Modell den Warenkorb automatisch.

Intelligente Regale und Sensoren

7-Eleven testet auch einen anderen Ansatz zur Automatisierung, der stärker auf Regalsensoren und weniger auf Kamerabilder setzt. Bei einer früheren Zusammenarbeit mit dem Industrial Technology Research Institute wurden im Pilotprojekt X-Store 7 intelligente Regale, Gewichtssensoren, Infrarot-Lichtvorhänge, eine Identitätsprüfung und die Erfassung der Kundenposition integriert. Ein einzelner Mitarbeiter an einem anderen Standort konnte so Bestände überwachen, Zutritte prüfen und stark frequentierte Bereiche in Echtzeit im Blick behalten. Dieser sensorbasierte Ansatz benötigt weniger Rechenleistung und kann die Zahl der benötigten Kameras verringern. Auch der Einsatz in kleinen Räumen kann dadurch schneller erfolgen, weil Verkabelung und Kalibrierung einfacher sind. Die Eröffnung in Taoyuan zeigt, dass die Kette verschiedene technische Ansätze erkundet: In einigen Filialen setzt sie stark auf Kameras, in anderen stärker auf Sensoren.

Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten in Einklang zu bringen, ist eine zentrale Herausforderung des kassenlosen Einzelhandels. Frühe Pilotprojekte, die auf einfache QR-Code-Ausgänge oder grundlegende RFID-Technik setzten, hatten oft Probleme mit nicht erfassten Einkäufen und Diebstahlrisiken. Neuere Systeme kombinieren Computer Vision, Regaldaten und räumlich-zeitliche Analysen, um Artikel zuverlässiger zu erkennen. Studien zu kassenlosen Convenience-Stores zeigen, dass Komfort und einfache Bedienung die Akzeptanz fördern, während Bedenken zu Datenschutz und Sicherheit sie bremsen können. Klare Hinweise, sichtbare Unterstützungsmöglichkeiten und ein Bereich für alternative Zahlungsmethoden können Kunden helfen, das Konzept mit Vertrauen auszuprobieren.

Warum Campusgelände und Industriegebiete Vorreiter sind

Universitätsgelände eignen sich besonders für kassenlose Läden. Die Kunden kommen regelmäßig, sind technikaffin und kaufen in der Regel nur wenige Artikel auf einmal. Das erleichtert die Erkennung. In den Pausen zwischen den Vorlesungen ballen sich die Besucherströme. Ein System, das Einkäufe in 30 Sekunden abrechnet, kann daher Warteschlangen verkürzen und die Kapazität zu Spitzenzeiten erhöhen, ohne zusätzliches Personal einzusetzen. Die laut Unternehmen gestiegenen Besucherzahlen und Umsätze nach dem Umzug eines X-Store auf einen Campus unterstreichen den Wert eines festen Kundenstamms, der mehrmals pro Woche vorbeikommt.

Auch Industriegebiete und Bürostandorte eignen sich. FamilyMart hat angekündigt, seinen Tech Store 4.0 im Industriepark Yangmei in Taoyuan auszubauen. Dort erfassen Computer Vision und kontaktloses Bezahlen die Einkäufe automatisch, wenn Kunden den Laden verlassen. An solchen Standorten gibt es zu Schichtwechseln und in der Mittagspause regelmäßige Besucherströme. Zudem kommen dort weniger einzelne Touristen vorbei, sodass sich das Ladenlayout leichter optimieren und Modelle anhand vorhersehbarer Warenkörbe trainieren lassen. Beide Ketten signalisieren, dass Campusgelände, Fabriken und Bürostandorte die ersten Märkte sind, in denen sich ein zuverlässiger Betrieb mit wenig Personal etablieren kann.

Convenience-Stores sind in Taiwan bereits Anlaufstellen im Alltag. Sie verkaufen Mahlzeiten und Snacks, nehmen an Kiosken Rechnungszahlungen entgegen, drucken Tickets und bieten Paketdienste zwischen Filialen an. Diese Rolle im Alltag erleichtert es, neue digitale Angebote zu etablieren. Ein automatisiertes Mikro-Lager zur Paketabholung in einem kassenlosen Store verbindet Onlinehandel und den Laden um die Ecke enger miteinander. Kunden sind es bereits gewohnt, dort Pakete abzuholen. Die variablen Fächer am neuen Standort in Taoyuan, entwickelt mit Technologie des Industrial Technology Research Institute, passen sich der Paketgröße an, um die Kapazität zu maximieren und die Abholung zu beschleunigen.

Der Arbeitskräftemangel verändert den Einzelhandel in Taiwan

Der schrumpfende Pool an Arbeitskräften verändert die Investitionsplanung von Dienstleistungsunternehmen. Restaurants und kleine Einzelhändler berichten von anhaltenden Schwierigkeiten bei der Personalsuche. Technologieanbieter werben inzwischen mit integrierten Systemen, die die Zahl der benötigten Mitarbeiter im direkten Kundenkontakt pro Schicht verringern. Im taiwanischen Gastronomiegewerbe werden beispielsweise KI-gestützte Warteschlangenverwaltung, Self-Checkout und einheitliche Zahlungssysteme eingeführt, damit eine Person mehr Aufgaben gleichzeitig erledigen kann. Dasselbe zeigt sich im Convenience-Handel: Der Betrieb rund um die Uhr lässt sich immer schwerer aufrechterhalten, wenn durch Automatisierung keine Personalengpässe in Nachtschichten ausgeglichen werden.

Die Führung der Uni-President Group sagt, dass sich kassenlose Formate heute noch nicht rechnen, aber die Möglichkeit bieten, Betriebsabläufe zu erlernen, die noch in diesem Jahrzehnt zum Standard werden könnten. Auch das Industrial Technology Research Institute argumentiert, dass KI- und sensorbasierte Läden Menschen in abgelegenen oder unterversorgten Gebieten zuverlässig versorgen und den Personalbedarf senken können. Der neue Store auf dem Campus verbindet diese Ziele mit einem Paketsystem, das Onlinehändlern in der Umgebung helfen kann, Studierende und Beschäftigte schneller zu erreichen.

Was Kunden davon haben und welche Bedenken bleiben

Das Versprechen an die Kunden ist einfach: hineingehen, gewünschte Produkte mitnehmen, hinausgehen und korrekt abgerechnet werden. Das spart Zeit in den Pausen zwischen Vorlesungen oder bei Schichtwechseln. Auch spätabends ist der Einkauf unkomplizierter, wenn sich selbst kurze Warteschlangen länger anfühlen. Der Standort an der National Central University verspricht einen Bezahlvorgang von etwa 30 Sekunden, bei dem das Bildverarbeitungs- und Radarsystem die Produkte erkennt. Viele kassenlose Formate ermöglichen außerdem die Zutrittskontrolle und die Nutzung von Treueprogrammen über einen Code in der App des Händlers. Die Bezahlung per Karte oder Mobile Wallet erfolgt dann ohne zusätzlichen Schritt am Eingang. Das Mikro-Lager für die Paketabholung ist ein weiterer Grund für einen Besuch: Studierende können in einem Zug ein Paket und ein Getränk mitnehmen.

Studien zu kassenlosen Läden in Taiwan legen nahe, dass das Technologieakzeptanzmodell auch hier gilt. Der wahrgenommene Nutzen und die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit beeinflussen die Einstellung zu kassenlosen Formaten, die wiederum die Kaufabsicht prägt. Das wahrgenommene Risiko kann diese Absicht mindern. Studien zufolge bewerten Männer den wahrgenommenen Nutzen und die Benutzerfreundlichkeit höher, während Frauen ein höheres wahrgenommenes Risiko angeben. Viele Verbraucher bevorzugen weiterhin Bargeld. Deshalb müssen Betreiber mehrere Zahlungsmöglichkeiten anbieten und jeden Schritt verständlich gestalten. In der Praxis bedeutet das oft, kontaktloses Bezahlen, QR-Zahlungen und mit der App verknüpfte Karten zu ermöglichen sowie nach jedem Einkauf einen gut sichtbaren Beleg in der App bereitzustellen.

Datenschutz und Genauigkeit sind weitere Sorgen. Eine Decke voller Kameras und Bewegungssensoren wirft Fragen dazu auf, was aufgezeichnet und wie lange es gespeichert wird. Händler können diese Bedenken mindern, indem sie die Speicherdauer begrenzen, verständliche Datenschutzregeln veröffentlichen und zeigen, wie Mitarbeiter bei Fehlern helfen können. Technisch besteht das Risiko von Fehlzuordnungen auf engem Raum, etwa wenn zwei Personen gleichzeitig ähnliche Produkte auswählen. Tiefeninformationen des optischen Radars in Kombination mit Regalsignalen verringern solche Sonderfälle. Deshalb nutzen viele Installationen mehrere Erfassungsmethoden. Anbieter, die frühere Phasen des kassenlosen Einzelhandels überstanden haben, verweisen auf das Scheitern einfacher QR- oder RFID-Pilotprojekte und argumentieren, dass moderne Bildverarbeitungs- und Raum-Zeit-Modelle im großen Maßstab zuverlässiger sind.

Wettbewerb, Kosten und Wachstumsstrategie

Die beiden größten Ketten Taiwans erproben unterschiedliche Kombinationen aus Technologie und Standortwahl. 7-Eleven betreibt kamerabasierte Pilotprojekte wie den Campus-Store in Taoyuan, daneben aber auch Filialen, die stärker auf intelligente Regale und Gewichtssensoren setzen. FamilyMart expandiert mit einem auf Computer Vision ausgerichteten Format in Industriegebieten, bei dem die Zahlung beim Verlassen des Ladens abgeschlossen wird. Beide verzeichnen erste Erfolge in überschaubaren Umgebungen mit Stammkunden. Der sensorbasierte Ansatz ist möglicherweise günstiger einzurichten und lässt sich leichter auf kleine Räume übertragen. Der kamerabasierte Ansatz kann eine größere Vielfalt an Produkten und Handgriffen erfassen, ohne jedes Regal mit Technik auszustatten. Wahrscheinlich werden die Ketten beide Möglichkeiten weiter nutzen und Kosten sowie Genauigkeitsziele an die Größe der Warenkörbe und die Besucherströme am jeweiligen Standort anpassen.

Der wirtschaftliche Erfolg hängt weiterhin von Besucherzahlen und Lernkurve ab. Hardware, Kalibrierung und die Optimierung der Software verursachen hohe Anfangskosten. Laufendes Modelltraining, Gerätewartung und Fernüberwachung kommen als regelmäßige Ausgaben hinzu. Branchenvertreter sagen, dass sich die Investition nicht nur an der Kasse auszahlt. Digitale Regale, App-Zutritt und Computer Vision liefern Daten, mit denen sich Regalpläne verbessern, Fehlbestände verringern und besonders beliebte Bereiche des Ladens ermitteln lassen. Das Mikro-Lager für Pakete bindet einen Campus-Standort in die übergeordnete Logistik ein und schafft eine Anlaufstelle für Onlinebestellungen, die die Kundenbindung stärken kann. Das weltweite Interesse an automatisiertem Einzelhandel hält an: von Amazons Just-Walk-Out-Standorten bis hin zu sensorbasierten Pilotprojekten in Asien und Europa. Branchenprognosen zufolge werden kassenlose Convenience-Formate in den kommenden Jahren stetig wachsen. Betreiber nehmen dabei Campusgelände, Büros, Krankenhäuser und Verkehrsknotenpunkte ins Visier, an denen kurze Besuche üblich und Arbeitskräfte knapp sind.

Auf einen Blick

• 7-Eleven hat an der National Central University in Taoyuan seinen neunten kassenlosen Store in Taiwan eröffnet
• Der 82 Quadratmeter große Standort nutzt rund 140 Deckenkameras und optisches Radar, um Produkte ohne Scannen von Barcodes zu erkennen
• Der Bezahlvorgang dauert etwa 30 Sekunden und wird ohne Anstehen abgeschlossen
• Der Store verfügt über Taiwans erstes automatisiertes Mikro-Lager zur Paketabholung, dessen Fächer sich an die Paketgröße anpassen
• Der Vorsitzende der Uni-President Group bezeichnet das Format als langfristige Antwort auf den Arbeitskräftemangel, nicht als kurzfristiges Gewinnmodell
• Fünf der neun kassenlosen Stores befinden sich auf Universitätsgeländen, wo Studierende neue Formate schneller annehmen
• FamilyMart baut einen auf Computer Vision basierenden Tech Store 4.0 in einem Industriegebiet aus und plant weitere Selbstbedienungsstandorte
• Studien zeigen, dass einfache Bedienung und wahrgenommener Nutzen die Akzeptanz fördern, während wahrgenommene Risiken und Datenschutzbedenken bestehen bleiben