0/5

Лента Новостей

09:00 Главное за неделю: «Лента» закрыла сделки по покупке сетей «Реми» и «О’КЕЙ», «Адамас» ищет покупателя, Fix Price выйдет на рынок Сербии
18:15 Nike создал две модели необычных шлепок (ФОТО)
17:50 Антон Пинский вошел в капитал сети закусочных PRIME cafe
Как отечественная платформа управляет сотнями тысяч корпоративных устройств
17:25 В МЕГЕ Теплый Стан открылся универмаг SLAVA concept с корнером донецких дизайнеров (ФОТО)
17:00 «Купер»: большинство россиян соблюдают новогодние традиции
16:35 Акционеры Ozon утвердили выплату первых в истории компании дивидендов
От Эрмитажа до Genshin Impact: самые интересные коллаборации российского ритейла в 2025 году
16:10 Авито Авто: спрос на новые автомобили за год увеличился на 12,3%
15:45 Mars зарыл сделку по приобретению производителя Pringles
15:20 Wildberries фиксирует рост продаж товаров с изображением лошади на 300%
Эксперт, стратег или шоумен: какая «роль» магазина увеличит ваш средний чек?
14:55 «ВкусВилл» назвал фуд-тренды 2026 года
14:25 За одежду из лимитированных коллекций готовы переплачивать 77% опрошенных россиян
14:00 Ликвидаторы российской «дочки» Google хотят добиться исполнения вердикта суда РФ на территории Франции
Серебряный e-commerce: как старшее поколение становится новым драйвером роста онлайн-рынка
13:35 Иван Янковский и Диана Пожарская снялись в совместной фотосессии Gloria Jeans (ФОТО)
13:10 Салат «сельдь под шубой» в России подорожал за год на 10%
12:45 Makita получила компенсацию от Wildberries по делу о контрафакте
Как CPA-модель помогла «Бродвей Москва» увеличить оборот на 25%: кейс эксклюзивного партнёрства с Адмитад
12:20 «О’КЕЙ»: все больше россиян выбирают искусственную ель к Новому году
11:55 «585 Золотой» назвал сроки открытия первых магазинов нового бренда SMART DIAMONDS
11:30 Минпромторг готовит новые правила для российской торговли
Возвращение к смыслу и человечности: тренды и прогнозы в продуктовом дизайне 2026
11:05 Число пользователей сервиса доставки «Монетки» достигло 1 млн
10:40 В «Золотом Яблоке» появилась продукция Avon
10:15 «Яндекс» разрабатывает собственный электромобиль
E-commerce в эпоху «L-образного» кризиса: как выжить с «новым средним классом»
09:50 Ozon установит обязательный платеж для открытия новых ПВЗ
09:25 Производители продуктов предупредили ритейлеров о повышении отпускных цен с января 2026 года
20:40 Каждый второй россиянин готов потратить на новогодние подарки не более 5 тысяч рублей
Готова ли ваша 1С к новогоднему пику продаж?
20:15 Группа «Черкизово» изменила программу контроля безопасности мясной продукции
19:50 Владелец «Ресейл Маркет» завершил сбор книги заявок первого выпуска облигаций на СПБ Бирже
19:25 ЦБ: Банковские карты Visa и Mastercard продолжат работать в России
Детские товары в e-commerce: что влияет на спрос сегодня и как брендам выигрывать конкуренцию
19:00 Продажи новых люксовых автомобилей в ноябре выросли в 1,5 раза
18:35 Amazon запустит срочную доставку заказов из магазинов
10:00 Бокал подождет: что россияне думают о вкусе игристого в продуктах
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