Mars Incorporated – одна из крупнейших компаний в мире по производству продуктов питания и ухода для домашних животных. Внедрены решения для автоматизации дистрибьюторской сети.
Автоматическое распознавание товаров на полке в Mars
Mars — один из крупнейших производителей продуктов питания и ухода для домашних животных. Это международная компания с оборотом почти 35 млрд долларов США.
В 2019 году ООО «ИРЦЭ» (входит в структуру группы компаний СиДиСи) представило инновационное решение задач мерчендайзинга, не имевшее аналогов в мире. ОПТИМУМ SkyNet Retail – система интеллектуального распознавания образов с применением технологий искусственного интеллекта на основе сверточных нейронных сетей, оригинальных алгоритмов, уникальных библиотек и программных компонент работала в мобильной нейросети на смартфонах и планшетах мерчендайзеров, распознавая товары на полке в режиме офлайн, без подключения к Интернету.
Система решала следующие задачи:
- Моментальное распознавание фотографий товаров на полках магазина без использования каналов связи.
- Выдача рекомендаций по изменению выкладки товаров на полках магазинов на мобильном устройстве.
- Автоматическое заполнение данных по ключевым показателям эффективности для оценки качества работы.
- Контроль соблюдения рекомендованных розничных цен торговыми сетями и точками продаж.
- Получение достоверных данных для оценки эффективности проводимых маркетинговых мероприятий в магазинах.
- Формирование отчетов (соответствие цен, соответствие планограмме, доля полки и другие показатели).
Заинтересовавшись возможностями системы, компания Mars приняла решение о проведении пилотного проекта.
Летом 2019 года стартовал пилотный проект на территории Казахстана, в городе Алматы. По результатам пилота принято решение о переводе системы ОПТИМУМ SkyNet Retail в промышленную эксплуатацию в подразделениях региона Mars Центральная Азия и Беларусь.
На 25%
сокращение времени работы в торговой точке при одновременном увеличении количества посещаемых торговых точек
До 99%
повышение достоверности собираемых ключевых данных
92-98%
точность распознавания товаров