🤖 Внедрение ИИ

Выкладка товаров в магазинах: ИИ-контроль планограмм по фото с полки

ИИ проверяет выкладку по фото полки: соответствует ли планограмме, есть ли ценник, какие товары empty. Делаем на российских серверах с open-source CV, по 152-ФЗ. Стоимость — от 1 100 000 ₽, на примере FMCG-сети: −90% времени аудита планограмм.

🤖
Короткий ответ

Контроль выкладки товаров на ИИ — это проверка полки по фото: соответствует ли планограмме, есть ли ценник, какие товары пустые (out-of-stock). Делается по обычному фото с телефона мерчандайзера или со стационарных камер. Объективно, быстро, по всем точкам. Делаем под ключ на российских серверах с open-source CV, по 152-ФЗ. Стоимость — от 1 100 000 ₽. На примере FMCG-сети — −90% времени аудита. Связано с компьютерным зрением и прогнозом спроса.

Что теряет производитель на полке

Выкладка (планограмма) — это то, как товар стоит на полке. От неё напрямую зависят продажи: правильно ли расположен ходовой товар, не пустая ли полка, стоит ли ценник. Производители (FMCG) и сети тратят на контроль выкладки целые армии мерчандайзеров — и всё равно получают отчёты с задержкой и приписками.

ИИ-контроль планограмм превращает фото полки в точный отчёт за секунды:

  • Соответствие планограмме — тот ли товар на том ли месте.
  • Ценник — есть ли, правильный ли, читаемый ли.
  • Out-of-stock — пустые места на полке.
  • Фейсы — сколько мест занимает каждый товар.
  • Конкуренты — что стоит рядом, по какой цене.

Когда это окупается:

  • FMCG-производитель с сотнями точек и командой мерчандайзеров;
  • розничная сеть, где выкладка влияет на продажи;
  • disputes с торговыми точками по выкладке (нужны фото-доказательства);
  • частые out-of-stock, которые замечают с опозданием.

Метрики: доля соответствия планограмме, доля out-of-stock, время аудита одной точки, покрытие точек проверками.

От фото полки до отчёта по точке

Контроль выкладки — это специализированное применение компьютерного зрения.

  1. Сбор фото. Мерчандайсер фотографирует полку на телефон в мобильном приложении во время обхода, ИЛИ стационарные камеры снимают полку по расписанию.
  2. Распознавание. CV-модель находит на фото товары, определяет SKU (по упаковке, форме, цвету, тексту на этикетке), ценники, пустые места.
  3. Сравнение с планограммой. Что стоит на полке, сверяется с тем, что должно стоять по планограмме для этой точки и полки. Несоответствия подсвечиваются.
  4. Отчёт. По каждой точке: доля соответствия, out-of-stock, ошибки ценников, фото-доказательства. Дашборд по сети, тренды по точкам/регионам.
  5. Действие. Задача мерчандайзеру или администратору исправить, контроль исполнения. Без действия анализ впустую.

Безопасность и закон:

  • всё на российских серверах;
  • фото полок не содержат персональных данных — 152-ФЗ по существу не затрагивается; если в кадре люди — обезличивание или съёмка без лиц;
  • часть проектов — под NDA.

Пример внедрения: FMCG-производитель

Контекст. Производитель товаров повседневного спроса присутствовал в 600 торговых точках. Команда мерчандайзеров с планшетами делала отчёты вручную — медленно, с приписками, с задержкой до недели. Доля реального соответствия планограмме была неизвестна (верили отчётам).

Что сделали:

БлокРешение
СборМобильное приложение: мерчандайсер фотографирует полку
РаспознаваниеCV-модель, дообученная на 240 SKU производителя и конкурентов
СравнениеСверка с планограммами по точкам
ОтчётДашборд по сети, тренды, фото-доказательства

Результат через 6 недель эксплуатации:

  • время аудита одной точки — с 15 минут вручную до менее 2 минут (−90%);
  • реальное соответствие планограмме — измерено честно, выросло с 58% до 82% за 2 месяца (точки поняли, что приписки больше не работают);
  • доля out-of-stock, выявленных за сутки, — +4x к ручному режиму;
  • фото-доказательства сняли disputes с торговыми точками.

Кейс под NDA, цифры обезличены. Главный эффект — реальная картина по всей сети и честность отчётов.

Состав работ и сроки

ЭтапАртефактСрок
Анализ SKU и планограммКарта SKU, форматов планограмм1 неделя
Разметка и модельCV-модель распознавания SKU и ценников2–3 недели
Приложение/обработкаМобильное приложение или обработка камер2 недели
ОтчётностьДашборд по сети, тренды, действия1 неделя
Запуск и калибровкаПилот, точность, дообучение1 неделя

Итого — 7–9 недель до пилота.

Бюджет проекта

  • Контроль выкладки/планограмм на ИИ — от 1 100 000 ₽. Цена зависит от числа SKU, числа точек, формата (телефон/камеры), интеграций.
  • Для сметы нужно подробное ТЗ: сколько SKU, сколько точек, формат съёмки, что проверять (планограмма/ценник/out-of-stock).
  • Срок — 7–9 недель.
  • Эксплуатация (серверы, обработка фото) — в РФ, отдельно.
  • Проекты — под NDA.

Что почитать рядом

Частые вопросы

Что проверяет ИИ на полке магазина?
Соответствие планограмме (тот ли товар на том ли месте), наличие и правильность ценника, пустые места (out-of-stock), фейсы товаров и их количество, присутствие конкурентов. Всё — по обычному фото с полки, сделанному сотрудником или стационарной камерой.
Кто делает фото полки?
Два варианта: мерчандайсер или сотрудник магазина фотографирует полку на телефон во время обхода — или стационарные камеры снимают полку периодически. Первый вариант дешевле и покрывает любые точки, второй — непрерывный контроль в крупных магазинах.
Сколько стоит система контроля планограмм на ИИ?
От 1 100 000 ₽. Цена зависит от числа SKU, числа точек и формата (фото с телефона или стационарные камеры), интеграции с системой мерчандайзинга. На выходе — модель, мобильное приложение или обработка камер, отчёты по каждой точке.
Чем это лучше мерчандайзеров с планшетами?
Мерчандайзер с планшетом заполняет отчёт вручную — медленно и с ошибками/приписками. ИИ по фото даёт объективную картину за секунды, по всем точкам, с фото-доказательством. Время аудита сокращается в разы, приписки исчезают.
Оцените материал:
0

Остались вопросы? Поможем

Эксперты IDEA ответят по теме материала или подскажут по вашему проекту. Свяжемся в течение дня, без навязывания.

Комментарии · 0