La cadena de tiendas Magnit ha puesto en marcha un proyecto piloto que utiliza redes neuronales capaces de controlar la disposición de los productos en las estanterías según un esquema declarado (planograma).

"Anteriormente, los empleados comparaban por su cuenta los esquemas con las disposiciones producidas, lo que requería mucho tiempo y no era suficientemente preciso. El sistema de autoformación permite identificar la conformidad de los trazados incluso en espacios complejos, eliminar el factor humano, aumentar significativamente el nivel de control, reducir el tiempo de inspección y evitar las salidas "virtuales"", señala el servicio de prensa del minorista.

"El piloto tiene lugar en 20 tiendas de conveniencia. El principio de la tecnología es que los administradores de los puntos de venta en una aplicación móvil en un teléfono inteligente tomar una foto de los estantes y en unos pocos segundos recibir un informe sobre la exactitud del planograma. Se señala que la precisión del reconocimiento por redes neuronales es de hasta el 98%. En el futuro, esta funcionalidad estará disponible en los terminales de recogida de datos.

"El sistema analiza la disponibilidad de las mercancías necesarias y su saldo en el almacén de la tienda, la secuencia de las disposiciones, la ubicación de los artículos en la primera línea y otros indicadores. Si todos ellos se corresponden con la disposición, la tarea se elimina, si no, da pistas y la tarea vuelve a funcionar. En este caso, los errores se indican en un esquema gráfico claro, "- explicó en" Magnit.

Según Ruslan Ismailov, director general adjunto, director general de la cadena minorista "Magnit", este tipo de proyectos ayudan a aumentar la disponibilidad de los productos en los estantes. Según las estimaciones preliminares de la cadena minorista, el sistema puede mejorar la disponibilidad de las mercancías para los clientes hasta en un 5%, dependiendo de la categoría de los productos, y aumentar las ventas. Si se prueba con éxito, la tecnología podría reproducirse en más de 20.000 tiendas de la empresa.

"Consideramos que la tecnología de reconocimiento de fotos es una de las mejores herramientas para aliviar al personal y, al mismo tiempo, no reducir, sino mejorar significativamente la calidad de las disposiciones. Las pruebas durarán tres meses, durante los cuales evaluaremos su eficacia y su impacto en los indicadores del negocio. También en una de las etapas tenemos previsto utilizar el reconocimiento para controlar la exactitud de las etiquetas de precio, "- dijo.

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Autor: Karina Kamalova