Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
09:59, 09 Декабря
Россияне готовы потратить на новогодние подарки для детей более 3 тыс. рублей
09:10, 09 Декабря
Продажи новогодней атрибутики в России в ноябре 2021 года выросли на 80%
09:00, 09 Декабря
Major Fashion Day
09:00, 09 Декабря
Культура инноваций: как двигаться в нужном направлении
17:35, 08 Декабря
«AliExpress Россия» внедряет новые способы отправки посылок
16:33, 08 Декабря
Каждый пятый россиянин ради экономии покупает подарки заранее
15:58, 08 Декабря
Ozon представил первый банковский продукт для покупателей – «Ozon Счёт»
15:24, 08 Декабря
В ноябре динамика потребления в России замедлилась, но в начале декабря ускорилась
15:23, 08 Декабря
Как IP-телефония помогает e-commerce?
13:48, 08 Декабря
Простота возврата товаров для россиян важный критерий наравне со скоростью доставки
29.06.2018

Компьютерное зрение и нейронные сети сократят потери продаж

Максим Морозов,
генеральный директор компании Intelligence Retail

В Сколкове тестируется более 50 оригинальных решений в рамках специально созданного Центра технологий Retail&FMCG. Один из резидентов инновационного центра, компания Intelligence Retail с 2016 года активно развивает технологию распознавания товаров на полке c помощью нейронных сетей и компьютерного зрения.

По словам генерального директора компании Intelligence Retail Максима Морозова, компания работает с несколькими категориями товаров, одна из которых – молочная продукция. Специалистам известно, что отсутствие товара на полке – причина снижения продаж и потери прибыли. Стратегическая задача – с помощью технологии контроля товара на полке (on shelf availability) распознать каждый товар и сопоставить с планируемой матрицей. В случае расхождения информацию об этом получает работник магазина и производит выкладку.

Данную технологию можно использовать с помощью двух инструментов. Один из них – мобильное устройство – планшет или смартфон. Ритейлер, используя разработанное приложение, выбирает магазин, в процессе сканирования делается фотография выкладки, загружается в облачное пространство, и в течение 10 секунд аналитика по наличию/отсутствию товаров возвращается обратно, система находит товары, сопоставляет их с матрицей, обнаруживая при этом недостающие на полке.

Стратегическая задача – с помощью технологии контроля товара на полке (on shelf availability) распознать каждый товар и сопоставить с планируемой матрицей

Второй инструмент в значительной мере интересен для розничных сетей и является уникальным на рынке. При его использовании задействована специальная поворотная камера, которая запрограммирована на движение по маршруту с определенной периодичностью. Например, при наличии двух стеллажей она поочередно фотографирует один, а затем второй. При этом камера не будет фиксировать товары, если у стеллажа стоят покупатели. Далее происходит аналогичный процесс – фотографии автоматически загружаются в облачное пространство и распознаются с помощью нейронных сетей. В первом случае необходимо присутствие работника магазина, особенно там, где технически сложно или невозможно установить камеру. При использовании камеры можно снизить расходы и трудозатраты сотрудников магазина на фотографирование, поскольку камера делает все в автоматическом режиме. В магазине, расположенном на территории инновационного центра Сколково, есть демостенд, где можно видеть, как камера с 30-секундным интервалом выдает изображение на дисплей обнаруженного или отсутствующего ассортимента из матрицы, а также процентного соотношения ассортимента на полке против всей запланированной матрицы магазина. По каждому товару сотрудник магазина получает уведомление, и он должен определить причину отсутствия товара. Среди причин встречаются проблемы виртуального стока – товар числится в запасе, но фактически он отсутствует по каким-то причинам: пересортица, ошибка, воровство. Сотрудник офиса розничной сети может в любой момент зайти на портал и проанализировать результат распознавания изображения полки, при этом на фото будет видно, насколько корректно был распознан каждый товар, а также список товаров, которые отсутствуют на полке. Компания Intelligence Retail в рамках оказываемого сервиса гарантирует высокую точность и скорость распознавания, а также осуществляет обновление системы в части ротации ассортимента и новых вариантов выкладки товаров

В настоящее время технология, разработанная компанией Intelligence Retail, достигла высокой степени точности, 95–96% на уровне фейсинга каждого SKU. Система работает с большей точностью, чем человек, а самое главное – может обрабатывать миллионы фотографий в месяц.

Как уточняет Максим Морозов, «сейчас компания вышла на промышленные масштабы, и уже есть опыт использования решения в крупнейших сетях. Борьба с отсутствием товаров на полке – лишь одна из задач по контролю полки, потому что, кроме самого ассортимента, есть задача контроля корректности ценников, наличия, положения относительно товаров, непосредственно цены. Мы плотно работаем с распознаванием цен, и текущие алгоритмы с высокой точностью позволяют их детектировать». Технологии компании позволяют решать и задачу, связанную с контролем выполнения планограммы. Товар должен быть в определенном порядке выставлен на полках, должна быть соблюдена его представленность, блочность выкладки. В Intelligence Retail в данный момент реализуется проект, направленный именно на повышение качества соблюдения планограмм в точках продаж с помощью технологии компьютерного зрения. По словам руководства компании, в области распознавания произошел заметный прогресс. Резиденту инновационного центра Сколково удалось сделать технологию нейронных сетей доступной для использования в промышленном масштабе.

Понравился материал? Поделись
Подписывайтесь на канал RETAIL-LOYALTY.ORG  на Яндекс.Дзен