Кейсы

Распознавание товаров на полках

Бизнес-эффекты

  • на одну итерацию мерчендайзером тратится менее 5 минут
  • аудит торговых точек и контроль выкладки товара в реальном времени
  • возможность управлять товарооборотом (оптимизировать хранение и логистику)
  • объективный расчет KPI и гонорара сотрудника

Стек-технологий

  • компьютерное зрение
  • поддержка принятия решений

Применение

  • ритейл
  • услуги
  • HoReCa
  • складская логистика
Более 500 мерчендайзеров, работающих на аутсорсе и имеющих низкую вовлеченность, более 100 KPI, которые требуется учесть в моменте, создают массив информации, которую требуется оперативно обработать, чтобы скорректировать стратегию маркетинга и логистики. Автоматизация контроля за соблюдением стандартов сети позволит исключить человеческий фактор, принимать решения на основании данных и управлять продажами в реальном времени.

Решение

Прежде чем обратиться к разработке, компания пользовалась популярными коробочными решениями, однако их эксплуатация была дорогостоящей и в процессе работы появлялись требования, которые сложно было реализовать в готовом приложении. Компанией принято решение разработать собственный продукт, в который можно вносить необходимые изменения по мере появления новых вводных.
В работу были взяты описания бизнес-процессов, данные для сбора датасетов и техническое задание. В ходе проекта потребовалось перенести инфраструктуру в контур клиента и изучить специфику корпоративных сервисов. В результате были разработаны веб-портал для менеджерского состава, мобильное приложение, поддерживающее режим работы stand alone, для мерчендайзеров, работающих на точках продаж, пайплайн ML-обработки, позволивший постоянно добавлять в базы новые SKU и собственная серверная часть. Для сбора реальных данных была разработана собственная механика, для автоматического обучения системы модуль, который позволяет поддерживать необходимое качество моделей на постоянной основе.

Результат

На данный момент сервером ежемесячно обрабатывается более 270 000 визитов, более 15 000 000 товаров распознается системой ежедневно, за сутки анализируется более 250 000 фотографий.
Работа над проектом продолжается в течение четырех лет: постоянно пополняются базы данных, появляются новые задачи по доработке. Решение планируют масштабировать на другие производства компании и продавать как самостоятельный продукт на рынке.