Поделиться
«Магнит» протестирует распознавание товаров на полке
«Магнит» запустил пилотный проект в 20 магазинах у дома. Система на основе нейросетей контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме (планограмме). Точность проверки доходит до 98%.
По предварительным оценкам розничной сети, система может улучшить доступность товаров для покупателей до 5% в зависимости от категорий продукции и увеличить продажи. В случае успешного пилотирования технологию могут тиражировать на более чем 20 тыс. магазинов компании.
Администраторы торговых точек в мобильном приложении в смартфоне фотографируют полки и через несколько секунд получают отчет о корректности выполнения планограмм. В дальнейшем такая функциональность станет доступна в терминалах сбора данных. Система анализирует наличие необходимых товаров и их остаток на складе магазина, последовательность выкладки, расположение позиций на первой линии и другие показатели. Если все они соответствуют выкладке, то задача снимается, если нет, то будут даны подсказки и задача вернется в работу. При этом ошибки указываются в виде понятной графической схемы.
Раньше сотрудники самостоятельно сравнивали схемы с произведенной выкладкой, на что уходило большое количество времени, а точность была недостаточно высокой. Самообучающаяся система позволяет выявлять соответствие выкладки даже в сложных пространствах, исключить человеческий фактор, существенно повысить уровень контроля, сократить время проверки и избежать «виртуальных» стоков.
Руслан Исмаилов, заместитель генерального директора, директор по управлению розничной сетью «Магнит», сказал: «Мы работаем с комплексом проектов для повышения доступности товаров на полке и применяем их в зависимости от формата магазина, трафика, сезонности и других параметров. Мы смотрим на технологию фотораспознавания как на один из оптимальных инструментов для того, чтобы разгрузить персонал и при этом не снизить, а существенно повысить качество выкладки. Тестирование продлится три месяца, за это время оценим эффективность его работы и влияние на бизнес-показатели. Также на одном из этапов планируется применить распознавание для контроля корректности ценников».
Короткая ссылка
