Модель комп'ютерного зору, загорнута в додаток для мерчендайзерів супермаркетів, здатна розпізнавати упаковки певних товарів і брендів на полицях, аналізувати кількість на складі, викладку та популярність кожного бренду. Таким чином, модель ШІ/ML допомагає мерчендайзерам і керівництву супермаркетів зрозуміти можливі прогалини в їхній стратегії та повідомляє за допомогою пуш-сповіщень, коли можна запропонувати можливі дії для підвищення ефективності.
.NET
MongoDB
Identity Server
Angular
Xamarin
Перспективна мережа супермаркетів і міні-супермаркетів середнього рівня, що працює в Центральній і Північній Європі в умовах високої конкуренції. Конкурентна перевага, втілена в їхній бізнес-моделі, полягає не лише в різноманітності та якості продукції, а й у необхідності постійно вдосконалювати свої мерчандайзингові потужності та логістику, що призвело до впровадження моделі штучного інтелекту для управління останнім аспектом їхніх операцій.
Перед нашою командою стояло завдання створити масштабовану модель комп'ютерного зору на основі YOLO, загорнуту в мобільний/веб-інтерфейс для внутрішнього використання, яка б спростила та автоматизувала розпізнавання товарів на полицях, була інтегрована з існуючою цифровою інфраструктурою та дозволила б створювати звіти та сповіщення відповідним користувачам у режимі реального часу.
Розпізнавати тип продукту, упаковку, бренд і кількість на полиці за допомогою комп'ютерного зору
Можливість аналізувати популярність кожного бренду та суббренду на основі наявної інформації
Відстежувати кількість продуктів на складі
Відстеження та контроль продажі за кожним продуктом на основі налаштованих критеріїв
Візуалізація даних та надсилайте push-повідомлення мерчендайзерам у певних сценаріях
Доступ до звітів та теплових карт в режимі реального часу
Інтеграція з існуючими ERP та іншими системами
Lionwood.software впровадили модель комп’ютерного зору для обробки візуальної інформації (отримання цієї інформації можна було “краудсорсити” серед співробітників, що зводить потребу в ручній роботі до мінімуму) та алгоритми на основі штучного інтелекту для надання пропозицій та візуалізації даних у режимі реального часу.
Основні функції включали в себе
Результатом, окрім покращення управління полицями, також стало збільшення ефективності продажів на 25%, що було підтверджено через 3 місяці після впровадження системи.
Click one of our contacts below to chat on WhatsApp
