СуперМаг Vision в сети «ГиперГлобус».Снижение ошибок и ускорение взвешивания.
.jpg)
Тема: «ГиперГлобус»: внедрение системы видео-распознавания весовых товаров СуперМаг Vision
Формат: кейс внедрения
Решение: СуперМаг Vision
Отрасль: розничная торговля (food retail)
Введение
Весовые товары остаются одной из наиболее сложных зон в розничной торговле.
Очереди, ошибки при выборе товара, пересорт и высокая нагрузка на персонал напрямую влияют на операционную эффективность магазина и клиентский опыт.
Торговая сеть «ГиперГлобус» реализовала проект по автоматизации процесса взвешивания и идентификации весовых товаров с использованием технологии компьютерного зрения СуперМаг Vision.
Контекст и предпосылки проекта
В магазинах сети значительную долю операций самообслуживания составляло взвешивание товаров:
-
фрукты и овощи (ФРОВ);
-
конфеты с визуально схожими SKU.
Именно эти категории чаще всего становились источником:
-
ошибок при выборе товара;
-
пересорта;
-
задержек на весах;
-
обращений покупателей к персоналу.
Перед запуском проекта было принято решение протестировать технологию видео-распознавания на ограниченном участке, с последующим масштабированием при подтверждении эффекта.
Цели проекта
Бизнес-цели
-
сократить время обслуживания покупателей;
-
снизить количество ошибок и пересорта;
-
повысить удобство самообслуживания;
-
уменьшить нагрузку на персонал торгового зала.
Технологические цели
-
внедрить систему автоматического распознавания весовых товаров;
-
сохранить привычные сценарии для покупателей;
-
обеспечить масштабируемость решения на уровень сети.
Решение
В качестве технологической основы было выбрано решение СуперМаг Vision — система видео-распознавания весовых товаров на базе нейросетей.
СуперМаг Vision решает три ключевые задачи в процессе взвешивания весовых товаров:
- Распознавание
Система автоматически определяет товар по изображению, сокращая время выбора и ускоряя обслуживание покупателей.
- Алармирование
Vision выявляет несоответствия между выбранным товаром и фактическим изображением, снижая количество ошибок и попыток мошенничества.
- Отчётность и аналитика
Система формирует данные по распознаваниям и ошибкам, позволяя отслеживать показатели в динамике и управлять процессом на уровне магазина и сети.
Проект реализован при участии ГК «Сервис Плюс», которая обеспечила поставку и подключение камер и весового оборудования, и компании «Ритейл Софт», внедрившей систему видеораспознавания СуперМаг Vision.
Архитектура и особенности решения
-
Централизованная модель распознавания
Распознавание выполняется в централизованной системе, что позволяет регулярно улучшать модели и обеспечивать единое качество работы на всех устройствах сети.
-
Интеграция с весами самообслуживания
СуперМаг Vision интегрирован с весами самообслуживания без изменения базового сценария работы для покупателей.
-
Сбор и верификация датасета на данных заказчика
Обучение и донастройка системы выполняются на реальных данных торговой сети, что повышает точность распознавания именно для её ассортимента.
-
Кастомизация интерфейса под задачи сети
Для проекта были настроены сценарии отображения результатов распознавания с учётом ассортимента и особенностей работы сети «ГиперГлобус».
-
Сокращение вариантов выдачи («обрезка хвоста»)
В интерфейсе выводится ограниченное число наиболее вероятных товаров, что ускоряет выбор и снижает количество ошибок.
Ход проекта
Этап 1. Пилот и подготовка
Проект стартовал с пилотного запуска в одном магазине сети.
На этом этапе были подключены весы самообслуживания и запущен сбор датасета для обучения системы распознавания.
Параллельно были настроены сценарии отображения результатов распознавания на весах:
определён формат выдачи товаров, логика подсказок и количество отображаемых вариантов, с учётом ассортимента и особенностей работы магазина.
Этап 2. Запуск и стабилизация
После пилотного запуска система СуперМаг Vision была развернута на 10 весах самообслуживания в одном магазине сети.
На этом этапе команда отслеживала стабильность работы системы и качество распознавания в реальных условиях эксплуатации.
Мониторинг показал устойчивую работу решения и подтверждённый эффект по скорости взвешивания и снижению ошибок.
По итогам эксплуатации было принято решение о масштабировании: количество весов с подключённым СуперМаг Vision было увеличено до 60 единиц, охватив все весы первого магазина.
Этап 3. Расширение сценариев
После успешного запуска в зоне ФРОВ СуперМаг Vision был внедрён в зоне конфет — одной из наиболее сложных категорий из-за визуально похожих товаров и высокого риска ошибок.
В рамках этого этапа была применена технология сокращения вариантов выдачи («обрезка хвоста»), позволяющая выводить только наиболее вероятные SKU.
Это позволило ускорить выбор товара и дополнительно снизить количество ошибок при взвешивании.
Этап 4. Промышленная эксплуатация
После подтверждения стабильной работы и достигнутого эффекта решение было переведено в промышленную эксплуатацию.
На этом этапе были проработаны вопросы дальнейшего масштабирования и подготовки решения к тиражированию в других магазинах сети.
Результаты и эффект проекта
В результате внедрения СуперМаг Vision в сети «ГиперГлобус»:
-
ускорен процесс взвешивания и обслуживания покупателей за счёт автоматического распознавания товаров;
-
снижено количество ошибок и пересорта, особенно в категориях с визуально похожими товарами;
-
уменьшена нагрузка на персонал торгового зала за счёт сокращения обращений за помощью;
-
повышена управляемость процесса благодаря сбору данных и возможности анализа показателей;
-
подтверждена готовность решения к масштабированию в рамках сети.
Выводы
Проект «ГиперГлобус» ожидаемо показал, что технологии видео-распознавания эффективны во всех форматах торговли, тем более в самых крупных.
Поэтапный подход, пилотирование и последующее масштабирование позволили внедрить решение, которое улучшает клиентский опыт и повышает операционную эффективность сети.
