«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
-
Технологии От торговли сушёной рыбой до смартфонов и микросхем: история Samsung 06 августа 2026, 09:02
-
Технологии Жэнь Чжэнфэй. Как сын сельских учителей построил Huawei, потеряв работу после сорока 05 августа 2026, 21:32
-
Личное Ван Чуаньфу. Как химик без денег на оборудование построил автомобильную империю BYD 27 июля 2026, 22:13
-
Автомобили СССР, дефолт, уход Renault: история завода «Москвич» 07 августа 2026, 18:35
-
Личное Нирмал Пурджа. Как мальчик из бедной непальской семьи превратил мечту о горах в мировые рекорды и бизнес 07 августа 2026, 07:33
-
Немалый бизнес Кураж, гедонизм и спокойствие: туристические компании о том, чего хотят их клиенты 05 августа 2026, 13:28
-
Игры Аша Шарма. Как дочь индийских иммигрантов возглавила Xbox, не проработав ни дня в играх 04 августа 2026, 23:04
-
Искусственный интеллект OpenAI разрабатывает карманную «живую колонку» в форме пончика — она будет стоить от $300 07 августа 2026, 16:45
-
Искусственный интеллект Alibaba введет плату для крупных пользователей ИИ-модели Qwen: компания ищет способ заработать на технологиях 07 августа 2026, 14:22
-
Россия В России просят упростить банкротство для пострадавших от пожаров на складах — их имущество под угрозой 07 августа 2026, 20:30
-
Искусственный интеллект OpenAI снимет лимит на запросы для ИИ: бесплатная версия ChatGPT будет доступна без ограничений 07 августа 2026, 19:30
-
Маркетплейсы Wildberries расширит сеть складов — маркетплейс запустит партнёрские хабы для хранения товаров 07 августа 2026, 17:26
-
Автомобили Разработчик электрокара «Атом» предложил таксопаркам передать авто в каршеринг — ради дополнительного дохода 07 августа 2026, 16:00
-
Искусственный интеллект В России определили критерии национального ИИ: эксперты уверены — до 90% компаний не смогут их выполнить 07 августа 2026, 14:45
-
Автомобили В России открылся предзаказ на электрокроссовер UMO 8 — цены начинаются от 4,99 млн ₽ 07 августа 2026, 11:52