Это alias block. Задайте ID блока-оригинала.
узнайте, чем мы можем помочь вашей компании
Оставьте заявку, чтобы мы вас проконсультировали по нашим услугам
закажите проект
для своей компании
для своей компании
Оставьте заявку, и мы расскажем, как можем автоматизировать бизнес-процессы
Услуги
Последние новости из нашего блога
19.11.2024
18.11.2024
Распознавание товаров на полках для ритейла
Компьютерное зрение для магазинов: распознаёт товары, контролирует наличие и соответствие выкладки на полках
ЧТО ЭТО
Автоматическое распознавание товаров на полках – это система контроля состояния магазинных полок без ручной проверки человеком.
| ЧТО МЫ ДЕЛАЕМ Следим за товарами на полках магазинов с помощью компьютерного зрения. Проверяем наличие, количество и правильную расстановку товара. И все это без вмешательства человека. |
ПРОЦЕСС РАБОТЫ
Съёмка
Камеры фотографируют полки по расписанию. Полученные снимки отправляются системой на обработку.
Обработка
Алгоритмы машинного обучения находят товары на снимке и сопоставляет каждый из них с внутренней базой товаров.
Результат
Формируются отчёты и оповещения. Если что-то не так, система сразу сигнализирует об этом.
ДЛЯ ЧЕГО НУЖНА СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РИТЕЙЛА
С системой автоматического контроля полок вы всегда знаете состояние выкладки товаров. За вами остаются только действия.
Что вы получаете:
- Меньше потерь от пустых полок. Система сразу сообщает, когда товар заканчивается.
- Контроль планограммы. Видите, правильно ли выложены бренды, вкусы, соблюдается ли схема размещения.
- Экономия времени персонала. Работникам не нужно обходить полки с чек-листами, – всё фиксируется автоматически. Если система обнаружит какую-то проблему, то сразу сообщит об этом.
- Объективные данные для руководства. Вы получаете объективную информацию о происходящем в магазине.
- Круглосуточная работа. Система работает без перерыва и выходных.
Возможности применения
ЭТАПЫ ВНЕДРЕНИЯ
1. Тестовый запуск (2–4 недели)
Сначала запускаем все на небольшой части магазинов или даже на одной полке.
2. Пилот (1–2 месяца)
Если первый этап прошёл успешно, система включается сразу в нескольких магазинах и нередко с разным ассортиментом, планировкой и типами полок.
Здесь важно:
3. Масштабирование
После успешного пилота включаем систему на всей сети. Настраиваем мониторинг, регулярное обновление данных и сбор обратной связи.
Сначала запускаем все на небольшой части магазинов или даже на одной полке.
Наша главная задача — понять особенности внедрения системы в конкретных условиях:
- достаточно ли хорошо работают камеры;
- видны ли товары так, как нужно;
- не мешают ли тени, отражения, нестандартные выкладки.
2. Пилот (1–2 месяца)
Если первый этап прошёл успешно, система включается сразу в нескольких магазинах и нередко с разным ассортиментом, планировкой и типами полок.
Здесь важно:
- проверить, насколько система устойчива к разным условиям;
- отработать на практике сложные ситуации (например, новые товары, нестандартные выкладки, интенсивный поток покупателей);
- настроить процесс обработки случаев, когда нужно участие человека.
3. Масштабирование
После успешного пилота включаем систему на всей сети. Настраиваем мониторинг, регулярное обновление данных и сбор обратной связи.
В чем отличие от других систем распознавания?
Традиционные системы способны отличить банку от коробки. Но мы обучаем системы видеть больше:
В супермаркетах бывают десятки похожих товаров, и список пополняется практически каждый день. Наша система умеет отличать их друг от друга, даже когда упаковки выглядят почти одинаково.
- марку лимонада
- конкретный вкус йогурта
- разные типы упаковки одного и того же майонеза
- объем кофе (120 грамм или 180 грамм?)
В супермаркетах бывают десятки похожих товаров, и список пополняется практически каждый день. Наша система умеет отличать их друг от друга, даже когда упаковки выглядят почти одинаково.
ВЫ ВСЕГДА БУДЕТЕ ЗНАТЬ:
- Есть ли нужные товары в наличии?
- Правильно ли выложены марки и вкусы?
- Соблюдается ли схема выкладки?
- Есть ли ошибки расстановки, пустые места и нарушения?
И всё это, не дожидаясь планового обхода магазина и ручных проверок.
ДЛЯ КОГО
- Ритейл
- FMCG
- Дистрибьюторы
- Бренды
- Аналитические команды
- Отделы операционного контроля
Что важно понимать
Система берет на себя около 95% рутинной работы.
Но бывают случаи, которые требуют проверки вручную:
- новые товары без эталонных фото
- закрытые другими упаковками позиции
- редкие сбои и т.д.
Это нормальная практика. Искусственный интеллект берёт на себя основную работу, но человек разбирается с нестандартными ситуациями.
Готовы обсудить?
Если вас заинтересовала наша система распознавания товаров или возникли вопросы, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Мы поможем разобраться, нужна ли вашей сети такая технология и чего ждать от внедрения.
Поделимся опытом и обсудим на примере ваших магазинов: какие данные уже есть, как устроены камеры, с какими сложностями столкнётесь и какого результата можно добиться.
Поделимся опытом и обсудим на примере ваших магазинов: какие данные уже есть, как устроены камеры, с какими сложностями столкнётесь и какого результата можно добиться.