0/5

Лента Новостей

09:00 Главное за неделю: кредиторы требуют банкротства Desport, ФАС пока не будет штрафовать за рекламу в ТГ, маркетплейсам запретят устанавливать цены
18:10 Pernod Ricard рассматривает покупку производителя виски Jack Daniel’s
17:45 «Яндекс Go» запустил сборку электросамокатов на заводе «Москвич»
Университеты в эпоху ИИ: новые специальности или трансформация старых?
17:20 Акционеры «Черкизово» одобрили дивиденды по итогам 2025 года
16:55 ВЦИОМ: 37% онлайн-покупателей выбирают товары без помощи ИИ
16:30 Альфа-Банк купил платформу MarketGuru
Красивые и продающие: как меняется формат поп-ап магазинов в России и в мире
16:05 Таможенные пошлины на крепкий алкоголь из «недружественных» стран снова повысят
15:40 В России падают продажи парфюмерии
15:15 Henkel покупает американский бренд средств для ухода за волосами Olaplex
Данные вместо интуиции: как аналитика предсказывает новый кулинарный хит
14:50 РОМИР: как распределяется спрос на автомобили
14:25 В Москве растет доля непрофильных девелоперов в объеме строительства новых ТЦ
14:00 Cream.Shop и Lamoda представили эксклюзивные бьюти-боксы
Авторская мебель в России. Кто на ней зарабатывает и какое будущее ее ждет
13:35 «Азбука вкуса» открыла первый крупноформатный супермаркет в ЖК Новой Москвы (ФОТО)
13:10 Ozon назвал среднее время визита россиян в ПВЗ
12:45 Опубликован рейтинг операторов фискальных данных России
Две России в рекламе: как меняется поведение аудитории в крупных городах и регионах в 2026 году
12:20 «Супер Лента» открыла первый магазин на Юге России (ФОТО)
11:55 Маркетплейсы раскритиковали Национальную модель торговли Минпромторга
11:30 ФАС выдала предупреждение производителю творожных сырков «Б. Ю. Александров»
Борис Агатов, эксперт по внедрению ИИ: «ИИ не оправдывает ожидания, рост производительности 60%»
11:05 Ozon вышел на рынок Туркменистана
10:40 RWB запустила собственный ЦОД в ОЭЗ «Дубна»
10:15 «Золотое Яблоко»: в России растет спрос на унисекс-парфюмерию
Алиса идет за покупками: почему агентная коммерция может стать новым рынком
09:50 CarPrice перешла в собственность государства
09:25 Более десяти брендов могут покинуть российский рынок в 2026 году
20:45 Треть работодателей опасаются ухода сотрудников из-за низкой зарплаты
КураторгЪ: как свежесть продуктов и свежесть подхода увеличили ROI программы лояльности до 820%
20:25 Спрос на франшизы в общепите демонстрирует существенное падение
20:00 Herbalife купит британского производителя пищевых добавок с российскими корнями
19:35 H&M планирует закрыть 160 магазинов
Дороже, но дешевле: новая формула российского дискаунтера
19:05 61% россиян делают онлайн-покупки во время поездки на отдых
18:40 МАХ подвел итоги работы за год с момента запуска
10:00 Платформенная занятость — тренд или опасность для рынка труда?
Все новости →

«Магнит» тестирует распознавание товаров на полке

время публикации: 11:35  27 сентября 2021 года
Компания «Магнит» запустила пилотный проект по распознаванию товаров на полке в 20 магазинах «у дома». Система на основе нейросетей контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме (планограмме).
Точность проверки доходит до 98%. По предварительным оценкам розничной сети, система может улучшить доступность товаров для покупателей до 5% в зависимости от категорий продукции и увеличить продажи. В случае успешного пилотирования технологию могут тиражировать на более чем 20 тысяч магазинов компании.

Администраторы торговых точек в мобильном приложении в смартфоне фотографируют полки и через несколько секунд получают отчет о корректности выполнения планограмм. В дальнейшем такой функционал станет доступен в терминалах сбора данных.

Система анализирует наличие необходимых товаров и их остаток на складе магазина, последовательность выкладки, расположение позиций на первой линии и другие показатели. Если все они соответствуют выкладке, то задача снимается, если нет, то будут даны подсказки и задача вернется в работу. При этом ошибки указываются в виде понятной графической схемы.

Раньше сотрудники самостоятельно сравнивали схемы с произведенной выкладкой, на что уходило большое количество времени, а точность была недостаточно высокой. Самообучающаяся система позволяет выявлять соответствие выкладки даже в сложных пространствах, исключить человеческий фактор, существенно повысить уровень контроля, сократить время проверки и избежать «виртуальных» стоков. 

Руслан Исмаилов, заместитель генерального директора, директор по управлению розничной сетью «Магнит», комментирует: «Мы работаем с комплексом проектов для повышения доступности товаров на полке и применяем их в зависимости от формата магазина, трафика, сезонности и других параметров.

Мы смотрим на технологию фотораспознавания как на один из оптимальных инструментов для того, чтобы разгрузить персонал и при этом не снизить, а существенно повысить качество выкладки.

Тестирование продлится три месяца, за это время оценим эффективность его работы и влияние на бизнес-показатели. Также на одном из этапов планируется применить распознавание для контроля корректности ценников».

Читайте также:
«Магнит» откроет мини-пивзаводы в своих гипермаркетах

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail

 
Close
Email
Подпишитесь на нашу рассылку и самые интересные материалы будут приходить к вам на почту
Нажимая «Подписаться» вы принимаете условия политики конфиденциальности