НОВОЕ

в распознавании ОБРАЗОВ (товары, ценники, POSM….) на базе применения

технологий ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

«ОПТИМУМ СкайНет Ритейл»

www.dedicorp.ru

Анализ ассортимента

продукции

Анализ цен

Анализ полки, в том числе в динамике

Автоматическое составление отчетов

по выбранным показателям

Сбор статистики по представленности товаров в торговой

точке

Анализ трендов

Проверка соответствия

выкладки товара с

планограммой

Гарантированное

наличие и актуальность

рекламных материалов

в торговой точке

Пример работы в процессе аудита полки…

• Супервайзер/ответственный сотрудник

• Создает документ типа Распознавание, в который включает витрины и планограммы, POSM и другие объекты торговой точки.

• Сотрудник

• Фотографирует витрину или другой объект (например, POSМ) камерой смартфона/планшета.

1

Сотрудник выбирает тип съемки – вертикальную или

горизонтальную панораму для высоких или широких витрин

или одиночное фото для POSM (лайтбоксов, плакатов и проч.)

как при обычной «бытовой сьемке».

На примере модуля «Мерчендайзинг» системы мобильной торговли ОПТИМУМ

Если фото не соответствует заданным

критериям яркости, контрастности и

четкости, система предложит

переснять объект.

Сотрудник может включить вспышку

или режим HDR, подойти ближе,

сменить угол съемки…

Затем он может обрезать

фото, например, для

исключения товаров другой

категории или конкурентов.

2

Для автоматического

распознавания система

использует сверточные

глубокие нейронные сети

Система учится на своих

ошибках и распознает

предметы с точностью

95 % и выше

Система обучается на

выборке эталонных

фотографий, затем

сравнивает изображения

на фотографии с

эталонами

100% РАБОТА ОФЛАЙН на

мобильном устройстве

БАЗОВЫЕ УСТАНОВКИ СОЗДАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ

Решаемые задачи:

Мгновенное распознавание на МОБИЛЬНОМ

УСТРОЙСТВЕ в режиме «оффлайн» с высокой

точностью: «полок товаров», POSM, ценников с

использованием нейросетей и технологии

машинного обучения (ИИ/AI)

Мгновенное заполнение всех ключевых

документов анализа соответствия стандартам и

передача информации («УМНАЯ ПОЛКА») в

системы аналитики, прогнозирования и

отчетности

Загрузка и хранение фотографий и результатов

распознавания (товаров, ценников, рекламных

и POS-материалов) в облачный сервис или в

СХД Заказчика

Варианты реализации:

В составе ОПТИМУМ АСУМТ

Независимое мобильное решение

Интеграция со сторонними системами

Проверка актуальности рекламных материалов

Система распознаванияИскусственный интеллект

Аудит полки

Менее 10 сек

Фото ценника

Подтверждение или

Рекомендация по замене

Фото POSM

Устаревшие POSM

Отчеты

Соответствие

ценников

Соответствие

планограмме

Доля полки

Дистрибьюция

(наличие товара)

Прайс-мониторинг

Актуальность POSM

Другие отчеты

Заявки за замену POSM

КИС

КИС

Контроль реального

состояния ценников

Фото или видеосъемка полки

Подтверждение или

Рекомендация по выкладке

Инновации:

Не требуется подключение к Интернету —

распознавание и анализ «массы» и выделенных

товаров, выдача рекомендаций по выкладке и

улучшению реалограммы, замене ценников и POSM

в мобильной нейросети (ОС Android *).

Сервера в процессе работы НЕ НУЖНЫ!!!

Распознавание в течение нескольких секунд.

Безопасность данных – не требуется передача

изображений в облачный сервис для распознавания.

Уникальное ядро распознавания собственной

разработки Skynet, использующее передовой опыт

технологий машинного обучения.

3 варианта использования: 1) в составе ОПТИМУМ

АСУМТ; 2) в любом стороннем приложении на базе ОС

Android посредством встраивания мобильной

библиотеки; 3) как «движок», интегрированный с

внешнем решением

Автоматическое дообучение нейронной сети.

Возможность ручной корректировки результатов

распознавания (там где «разрешено» по сценарию)

Ключевые недостатки

решений на мировом рынке

Распознавание изображений только в

зоне покрытия сотовой сети.

Получение результатов с большой

задержкой даже при наличии связи.

Длительное время работы в полях из-за

передачи фотографий большого размера.

Большое потребление трафика из-за

передачи фотографий большого размера.

Невозможность ручного

редактирования результатов

распознавания.

* Рекомендуется: Android OS 6.0+, ОЗУ 2Гб+

Машинное обучение моделей

Нейросеть ОПТИМУМ Skynet

ВебАРМ

ОПТИМУМ АСУМТ

• Распознавание фото менее 10 сек

• Сравнение реалограммы с планограммой

• Подтверждение или рекомендация по выкладке, замене ценников

• Отправка заявок на замену устаревших POSM

Модели

Отчеты• Соответствие планограмме

• Замена ценников

• Замена POSM

• Доля полки

• Дистрибьюция (наличие товара)

• Прайс-мониторинг

• Аналогичные товары конкурентов

• Другие отчеты

Фото витрин,

ценников,

POSM

«ОФЛАЙН» или

облачный

сервис Skynet

База данных торговой

сети (ценники, POSM)

Мобильная

нейросеть Skynet

Распознавание для МУ – СЕРВЕРА НЕ НУЖНЫ!!!

ОПТИМУМ СмартЛук Mobile:

Распознавание фото товаров, ценников и POSM в

мобильном устройстве мерчендайзера или в

облачном сервисе.

Одновременное распознавание нескольких

изображений.

Сравнение выкладки товара с планограммой.

Определение полок, получение позиций товаров

относительно полок.

Определение на полке аналогичных товаров

других брендов.

Получение рекомендаций по изменению

выкладки, замене неактуальных ценников.

Контроль соответствия матрице товаров.

Отслеживание доли полки.

Формирование отчетности по различным

маркетинговым KPI.

Дозаказ отсутствующего товара.

Заказ на замену устаревших POSM.

Базовые возможности ОПТИМУМ СкайНет Ритейл в составе решения

ОПТИМУМ СмартЛук.

Серверная часть:

Веб-клиент.

База данных.

API.

Каталог товаров (SKU).

Создание планограмм.

Управление витринами.

Формирование отчетов.

Аналитика.

Прогнозирование.

Сервис распознавания на МОБИЛЬНОМ

УСТРОЙСТВЕ сравнивает изображения на

фотографии с эталонными снимками и формирует

отчеты, на основании которых МГНОВЕННО

заполняются документы в мобильном устройстве,

которые передаются на сервер оперативно в фоновом

режиме или по сценарию

5

Пример отчета о соответствии реалограммы планограмме

Оставить товар на месте

Убрать с полки

Заменить в соответствии с номером в таблице

1 1 1

2 2 2 2 2 3 3 3 3 4

1 Боржоми,0,5л, стекло | Витрина:1 | Полка:2

2 Я,Абрикос,1л,TetraPak | Витрина:1 | Полка:3

3 Juicy,Персик,1л,TetraPak | Витрина:1 | Полка:3

4 Juicy,Яблоко,1л,TetraPak | Витрина:1 | Полка:3

№ Действие

Соответствие планограмме

1

Для съемки следующей части витрины сотрудник

должен совместить в кадре правую часть предыдущего

снимка (отображается полупрозрачно слева) с реальной

полкой.

Это позволяет быстро обработать длинную витрину без

каких-либо потерь.

3

6Оперативная

обратная связь торговому

представителю

Эффект использования технологий ИИ при автоматическом анализе

товаров на полках, POSM и ценников для ПРОИЗВОДИТЕЛЯ

42

5

3

78

Высокая

точность

аналитики в

реальном

времени

Оперативное

принятие

решений

Единая методика

расчетов

показателей (KPI)

Низкие затраты на внедрение новых KPI

Историчность данных (расчет новых KPI по

старым данным)

Мгновенный отчет

супервайзеру

1Значительная

экономия

времени

мерчендайзинга

4Повышение

репутации

торговой сети

1Сокращение

конфликтных

ситуаций с

покупателями

5Сокращение

эксцессов с

поставщиками

2Рост продаж

3Экономия на

штрафах за

несоответствие

ценников

Эффект использования технологий ИИ при автоматическом

распознавании ценников, товаров на полках и POSM

для ТОРГОВОЙ СЕТИ

Михаил Здрок, директор интеграции и трансформации компании Mars Kazakhstan: «Система

распознавания фотографий ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail позволяет нам получать достоверные

маркетинговые показатели в офлайн-режиме. Технология ООО “ИРЦЭ” – эффективный инструмент для

сбора ключевых данных по рынку. Теперь коллегам нужно на 25% меньше времени на посещение торговой

точки. Благодаря этому появилась возможность посещать большее количество точек продаж».

По результатам реализации пилотного проекта корпорацией Mars принято решение о введении системы в

промышленную эксплуатацию в подразделениях в Казахстане, Беларуси, Армении, Грузии, Азербайджане,

Молдове, Киргизии, Монголии, Туркмении, Узбекистане и Турции.

Дмитрий Стариков, проектный менеджер Кластера информационных технологий Фонда

«Сколково»: «Сфера товаров повседневного спроса (FMCG) очень динамична. Ее отличает стремление к

оптимизации бизнес-процессов и интерес к новым технологиям. Резиденты Фонда “Сколково” предлагают

широкий спектр инновационных решений, которые могут быть использованы FMCG-компаниями для

повышения эффективности. Сотрудничество ООО “ИРЦЭ” и Mars Incorporated – отличный пример синергии

компании-разработчика систем интеллектуального распознавания образов и крупнейшего FMCG-

производителя. Благодаря этому партнерству резидент смог выйти на рынки Беларуси, Армении, Турции и

других стран, доказав, что российское программное обеспечение, разработанное в “Сколково”, является

технологией мирового уровня».

Пример реализованного проекта:

Спасибо за внимание!

ООО «Институт Развития Цифровой Экономики» (ИРЦЭ)

+7 (495) 505-20-55

Россия. Москва (2 офиса), Санкт-Петербург,

Нижний Новгород (2 офиса), Казань, Волгоград,

Новосибирск, Владивосток

az@dedicorp.ru

www.dedicorp.ru

d

d