«Магнит» протестирует систему распознавания товаров на полках с помощью нейросетей
Cистема может улучшить доступность товаров для покупателей до 5%
Розничная сеть «Магнит» запустила пилотный проект в 20 магазинах у дома, в рамках которого система на основе нейросетей контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме (планограмме), сообщила пресс-служба компании. Точность проверки доходит до 98%.
По предварительным оценкам ритейлера, система может улучшить доступность товаров для покупателей до 5% в зависимости от категорий и увеличить продажи. В случае успешного пилотирования технологию могут тиражировать на более чем 20 тысяч магазинов.
Администраторы магазинов в мобильном приложении в смартфоне фотографируют полки и через несколько секунд получают отчет о корректности выполнения планограмм. Система анализирует наличие необходимых товаров и их остаток на складе магазина, последовательность выкладки, расположение позиций на первой линии и другие показатели.
Если все параметры 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 контролировали выкладку, на что уходило больше времени, а точность была недостаточно высокой. Самообучающаяся система позволяет выявлять соответствие выкладки даже в сложных пространствах, исключить человеческий фактор, повысить уровень контроля, сократить время проверки и избежать «виртуальных» стоков.
Тестирование фотораспознавания продлится три месяца, за это время сеть оценит эффективность его работы и влияние на бизнес-показатели. Его также планируется протестировать для контроля корректности ценников.
Подписывайтесь на наш TG-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий!
Фото на обложке: Lin Xiu Xiu /
-
Партнёрский материал Компании научились собирать данные. Принимать решения — нет: почему цифры не помогают сами по себе 21 июля 2026, 16:04
-
Бизнес Когда каналов слишком много: как навести порядок в клиентских обращениях 11 августа 2026, 16:59
-
Бизнес «Такой вкусной сырной пенки нигде нет»: как эксперимент Фёдора Овчинникова превратился в сеть «Дринкит» 25 августа 2026, 18:45
-
Личное Бернар Арно. Как из семейного строительного бизнеса прийти к империи роскоши LVMH 24 августа 2026, 20:09
-
Бизнес Сначала скопировали McDonald’s, потом объявили ему войну: история Burger King 23 августа 2026, 10:00
-
Игры От музыкального лейбла до GTA VI: история Rockstar 22 августа 2026, 13:48
-
Бизнес Собрать, разобрать, выжить: история LEGO 22 августа 2026, 10:00
-
Автомобили Электромобили, роботы и Илон Маск: история Tesla 21 августа 2026, 11:26
-
Технологии Samsung Galaxy S27 Ultra показали на рендерах — флагман похож на iPhone и Honor 26 августа 2026, 14:50
-
Искусственный интеллект Anthropic предложил философу $335 тыс. за «воспитание морали» у ИИ Claude: ученая отказалась из-за личных принципов 26 августа 2026, 14:30
-
Автомобили АвтоВАЗ опроверг информацию о переносе старта производства Lada Azimut — выпуск машин начнется в сентябре в 2026-го 26 августа 2026, 18:30
-
Деньги Акции VK обновили исторический минимум — стоимость бумаг опустилась до 116,4 ₽ 26 августа 2026, 18:00
-
«Это болезненный удар для команды»: Rockstar прокомментировала утечки материалов новой GTA 6 26 августа 2026, 17:30
-
Деньги Сварщики стали самыми высокооплачиваемыми рабочими летом 2026 года — им предлагают более 215 тыс. ₽ в месяц 26 августа 2026, 16:30
-
Искусственный интеллект Учителей по всей России бесплатно обучат работе с ИИ — до конца 2026 года программу пройдут 250 тыс. педагогов 26 августа 2026, 16:00
-
Бизнес Т-Технологии раскрыли операционные результаты за июль: кредитный портфель группы увеличился на 20% — до 3,6 трлн ₽ 26 августа 2026, 15:39