Die Einzelhandelskette Magnit hat ein Pilotprojekt gestartet, bei dem neuronale Netze eingesetzt werden, die in der Lage sind, die Anordnung der Produkte in den Regalen nach einem angegebenen Planschema (Planogramm) zu steuern.

"Zuvor verglichen die Mitarbeiter selbständig die Schemata mit den produzierten Layouts, was zeitaufwändig und ungenau war. Das selbstlernende System ermöglicht es, die Konformität von Plänen auch in komplexen Räumen zu erkennen, den menschlichen Faktor zu eliminieren, das Kontrollniveau deutlich zu erhöhen, die Inspektionszeit zu reduzieren und 'virtuelle' Abläufe zu vermeiden", so der Pressedienst des Einzelhändlers.

"Das Pilotprojekt findet in 20 Verbrauchermärkten statt. Das Prinzip der Technologie besteht darin, dass die Verwalter der Verkaufsstellen in einer mobilen Anwendung auf einem Smartphone ein Foto der Regale machen und in wenigen Sekunden einen Bericht über die Richtigkeit des Planogramms erhalten. Die Erkennungsgenauigkeit durch neuronale Netze liegt bei bis zu 98 %. In Zukunft werden solche Funktionen auch in Datenerfassungsterminals verfügbar sein.

"Das System analysiert die Verfügbarkeit der benötigten Waren und ihr Gleichgewicht im Lager des Geschäfts, die Reihenfolge der Layouts, die Position der Artikel in der ersten Reihe und andere Indikatoren. Wenn sie alle mit dem Layout übereinstimmen, wird die Aufgabe entfernt, wenn nicht, gibt es Hinweise und die Aufgabe geht wieder an die Arbeit. In diesem Fall werden die Fehler in einem klaren grafischen Schema angezeigt, "- erklärt in" Magnit.

Laut Ruslan Ismailov, stellvertretender Generaldirektor, Geschäftsführer der Einzelhandelskette "Magnit", tragen solche Projekte dazu bei, die Verfügbarkeit von Waren in den Regalen zu erhöhen. Nach vorläufigen Schätzungen der Einzelhandelskette kann das System die Verfügbarkeit der Waren für die Kunden je nach Produktkategorie um bis zu 5 % verbessern und den Umsatz steigern. Bei erfolgreicher Pilotierung könnte die Technologie in mehr als 20.000 Filialen des Unternehmens eingesetzt werden.

"Wir betrachten die Technologie der Fotoerkennung als eines der besten Instrumente, um das Personal zu entlasten und gleichzeitig die Qualität der Layouts nicht zu verringern, sondern deutlich zu verbessern. Die Testphase wird drei Monate dauern, in denen wir die Wirksamkeit und die Auswirkungen auf die Geschäftsindikatoren bewerten werden. Auch in einer der Phasen, die wir planen, die Erkennung zu verwenden, um die Richtigkeit der Preisschilder zu kontrollieren, "- sagte er.

Hergestellt in Russland // Hergestellt in Russland

Autorin: Karina Kamalowa