Перейти к основному содержимому

Контроль выкладки: ИИ-агент для автоматизации управления выкладкой товаров в розничной торговле

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Неэффективное управление выкладкой товаров: Ручной контроль выкладки товаров на полках требует значительных временных и трудовых затрат.
  2. Низкая точность данных: Ошибки в учете наличия товаров на полках приводят к потерям продаж и избыточным запасам.
  3. Отсутствие оперативного анализа: Задержки в получении данных о выкладке товаров затрудняют принятие своевременных решений.
  4. Сложности в управлении ассортиментом: Недостаток данных о популярности товаров и их расположении на полках снижает эффективность мерчандайзинга.

Типы бизнеса​

  • Супермаркеты и гипермаркеты.
  • Магазины товаров повседневного спроса (FMCG).
  • Специализированные розничные сети (например, аптеки, магазины электроники).

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический контроль выкладки: Анализ изображений с камер для определения наличия и правильности расположения товаров на полках.
  2. Прогнозирование спроса: Использование данных о выкладке и продажах для прогнозирования популярности товаров.
  3. Оптимизация ассортимента: Рекомендации по изменению ассортимента на основе анализа данных.
  4. Уведомления об отклонениях: Автоматическое оповещение о недостатках товаров на полках или неправильной выкладке.
  5. Интеграция с системами управления запасами: Синхронизация данных с ERP-системами для автоматического пополнения запасов.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших магазинов или отдельных отделов.
  • Мультиагентная система: Для крупных сетей с множеством магазинов.

Типы моделей ИИ​

  1. Компьютерное зрение (CV): Для анализа изображений с камер и распознавания товаров.
  2. Машинное обучение (ML): Для прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента.
  3. Обработка естественного языка (NLP): Для анализа отзывов клиентов и рекомендаций по улучшению выкладки.
  4. Анализ временных рядов: Для прогнозирования продаж и управления запасами.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение изображений с камер, данных о продажах и запасах.
  2. Анализ данных: Распознавание товаров, анализ их расположения и наличия.
  3. Генерация решений: Формирование рекомендаций по выкладке, прогнозов спроса и уведомлений об отклонениях.
  4. Интеграция с бизнес-процессами: Передача данных в ERP-системы и системы управления запасами.

Схема взаимодействия​

[Камеры в магазине] → [ИИ-агент: анализ изображений] → [Рекомендации по выкладке] → [ERP-система]
                      ↓
[Уведомления об отклонениях] → [Менеджер магазина]

Разработка агента​

Этапы разработки​

  1. Сбор требований: Анализ бизнес-процессов и потребностей клиента.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек контроля и интеграции.
  3. Подбор решения: Адаптация готовых моделей ИИ или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Настройка моделей на основе данных клиента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Регистрация: Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Настройка камер: Подключите камеры в магазине к системе.
  3. Интеграция с ERP: Настройте синхронизацию данных с вашей ERP-системой.
  4. Запуск агента: Отправьте запрос на запуск анализа через API.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование спроса​

Запрос:

POST /api/v1/forecast
{
  "store_id": "12345",
  "product_ids": ["67890", "54321"],
  "time_period": "7d"
}

Ответ:

{
  "forecast": [
    {
      "product_id": "67890",
      "predicted_sales": 120,
      "confidence_interval": "110-130"
    },
    {
      "product_id": "54321",
      "predicted_sales": 85,
      "confidence_interval": "80-90"
    }
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

POST /api/v1/update_layout
{
  "store_id": "12345",
  "layout_data": {
    "shelf_1": ["67890", "54321"],
    "shelf_2": ["11223", "44556"]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Layout updated successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/analyze_layout: Анализ текущей выкладки товаров.
  2. /api/v1/forecast: Прогнозирование спроса на товары.
  3. /api/v1/update_layout: Обновление данных о выкладке.
  4. /api/v1/notifications: Получение уведомлений об отклонениях.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация выкладки в супермаркете​

  • Проблема: Низкая видимость популярных товаров.
  • Решение: Агент проанализировал данные и рекомендовал переместить товары на более заметные полки. Продажи выросли на 15%.

Кейс 2: Автоматическое пополнение запасов​

  • Проблема: Частые случаи отсутствия товаров на полках.
  • Решение: Агент интегрирован с ERP-системой, что позволило автоматически пополнять запасы. Потери продаж снизились на 20%.

Напишите нам​

Готовы оптимизировать выкладку товаров в вашем магазине? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Связаться с нами