全自动零售货架识别软件的介绍

据统计，全世界大部分的大型超市网络面临两个问题。补货问题是造成缺货的最常见原因。在近三分之二的情况下，客户看空的货架而不是要购买的产品时，这些产品在商店中，而不在货架上。问题的关键部分是检查缺口和补货之间的延迟。做法是每天手动检查一次货架库存，然后在第二天补货。到那时，销售已经损失了。从一天的+1补货转移到当天的补货非常重要。其次，保持准确的货架价格非常重要，但手动操作很耗时。每天只能检查一个过道，这意味着检查整个商店要花一个月的时间。由于存在许多SKU，而且价格变化很大，因此该工作是重复性的，而且常常是不准确的。结账时解决问题所花费的额外时间以及对客户满意度的影响还产生间接成本。鉴于欧尚对货架上的价格与耕作间的价格差异有退款的承诺，因此正确进行成本和购物者体验是必要的

当前客户的痛点：传统零售行业的货架检查主要还依靠人力，采集数据并做分析检查，缺乏实时性的数据分析和填补，供应链效率低，劳动率和生产力低，消费者的隐私也面临一定程度的泄露。

新方案简述及亮点：

1.多个SKU的视图，从各个角度查看货架

因为每个客户都有不同的数据收集功能，并且每个零售环境都是唯一的，所以我们的零售货架智能识别技术开发了一套图像捕获解决方案来，捕获每个商店中的每种产品。我们的零售货架智能识别技术通过我们的移动应用程序，架子摄像机，半球形摄像机以及巡回机器人的数字眼睛来收集图像。我们的混合方法使我们能够在从药店到杂货店再到便利店的任何零售环境中蓬勃发展。深度学习技术以像素精确的细节分析图像，从而识别出SKU之间的最小差异。强大的识别引擎可以克服光线不足，背景混乱和障碍物的问题。

2.确保数据质量，获取值得信赖的高质量数据

我们的零售货架智能识别技术致力于最高的数据准确性标准。我们严格的质量保证体系可提供有关我们绩效的透明信息，使您可以充满信心地做出战略决策。了解我们的数据质量实施框架如何确保您数据的可信度。一旦将图像上传到我们的云服务器，就会对每个像素进行分析，并根据广泛的SKU数据库来识别产品。系统检查项目的放置和安排，将执行情况与货架图和KPI进行比较。强大的AI和人工验证系统可确保我们的图像识别数据的质量。借助机器学习，我们的准确性每天每天都在不断提高。

3.人与机器

我们的计算机视觉技术在人眼的帮助下不断得到改进。照片被发送给领域专家进行“投票”，该过程将验证产品标识并训练我们的主动学习算法。

4.有意义的指标，将数据转化为见解

我们的零售货架智能识别技术不仅仅是一个图像识别平台。我们将货架数据转换为用于监控性能的指标，用于击败竞争对手的情报以及启发性的战略见解。我们的零售货架智能识别技术平台使用货架数据来衡量执行，商店合规性，市场份额，人员和SKU绩效等等。可以围绕客户的KPI定制仪表板，并与其他数据源（例如EPOS）结合使用。详细的报告显示类别，品牌和SKU在一段时间内以及在不同地区的趋势，从而使您能够做出明智的大决策。

5.强大的过滤筛选机制

过滤掉噪音并专注于重要的数据。我们的计算机视觉技术可以测量货架健康状况的各个方面。然后，报告工具基于KPI提供从产品可用性到货架图合规性的可行见解。

fqj