عين اللبلاب

تقنية التعرف على الصور لتنفيذ البيع بالتجزئة

مع قدرة المعالجة عالية السرعة والدقة الأفضل في فئتها ، قم بتحليل الصور المخزنة في الوقت الفعلي.

أتمتة عمليات التحقق من المتجر من أجل تنفيذ متجر مثالي

يساعد حل التعرف على الصور الأصلي ، Ivy Eye ، التجار على التقاط صور للأرفف لتحليلها وحساب مؤشرات الأداء الرئيسية في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أسرع. بفضل دقة 97% ووقت معالجة الصور الذي يقل عن 3 دقائق ، يقدم فريقك تنفيذًا مثاليًا للمتجر.

تجنب الإدخال اليدوي للبيانات وحساب مؤشرات الأداء الرئيسية في الوقت الفعلي

قم بزيادة رؤية المنتج الخاص بك وزيادة المبيعات

قلل من نفاد المخزون وتتبع التوافر

الامتثال Planogram وتتبع POSM

تتبع أسعار وحدات SKU والتباين الموضعي

أتمتة الأنشطة في المتجر

  • التقط صورًا للأرفف وقم بقياس مؤشرات الأداء الرئيسية تلقائيًا
  • التقاط الصور الموجهة بزاوية وتصحيح شدة الضوء
  • قارن مع KPIs المتجر المثالي واحصل على رؤى قابلة للتنفيذ
  • يقوم التجار بإكمال المهام بشكل أسرع للحصول على تغطية أفضل

الذكاء الذي يؤثر على الرف

  • حساب وتتبع المقاييس الموجودة على الرف في الوقت الفعلي مثل حصة الرف ، والتوافر ، وحصة التنوع ، وحصة العرض
  • تسمح التنبيهات في الوقت الفعلي لفريقك بالحصول على التوجيه
  • اتخاذ إجراءات بشأن الامتثال والتسعير والتوافر

مراقبة الامتثال

  • فحص تلقائيًا سعر كل SKU في المتجر وحدد التباين بين السعر الفعلي مقابل سعر القائمة
  • مراقبة الامتثال الترويجي وتتبع نقاط البيع بالتجزئة في المتجر للحصول على المدفوعات المناسبة
  • قارن بسهولة المخطط الحقيقي مقابل المخطط الأمثل لقياس الالتزام

نتائج أسرع

  • دقة 97% لنموذج التعرف على الصور وأقل من 3 دقائق من وقت معالجة الصورة
  • توفير 35% للوقت مقابل جمع البيانات يدويًا
  • زيادة الرؤية وتتبع البيانات على مستوى الحبيبات

نموذج ML للتعلم الذاتي

  • يتم حساب الصور التي تتم معالجتها باستخدام محرك التعرف الخاص بنا ومؤشرات الأداء الرئيسية تلقائيًا
  • تم إعداد نموذج التعلم الآلي للتعلم الذاتي والتصحيح التلقائي
  • يتم إرسال النتائج إلى تطبيق الجوال والبوابة الخلفية في غضون بضع دقائق

لجميع شروط الرف

  • يمكن لـ Ivy Eye التمييز بسهولة بين وحدات SKU المتشابهة عن بعضها البعض
  • اقرأ بطاقات الأسعار الصغيرة بسهولة باستخدام قدرتنا المتقدمة على التعرف على الصور
  • تحليل الصورة الملتقطة من أي زاوية بدقة
  • يتعامل مع ظروف الأرفف ذات الإضاءة المنخفضة

تنفيذ التجزئة المحسن

  • تم دمج Ivy Eye في تطبيق تنفيذ البيع بالتجزئة الخاص بنا ، مما يوفر تجربة موحدة
  • يدفع الحل نتائجه ورؤى قابلة للتنفيذ مباشرة إلى تطبيق الهاتف المحمول وكذلك إلى المكتب الخلفي
  • قدرات معززة للبقاء في صدارة المنافسة

أسئلة وأجوبة

قد تستغرق عملية التدريب الأولية حوالي 3-5 أسابيع. خلال هذا الإطار الزمني ، سيصل نموذج AI إلى مستوى دقة أعلى من 90%. هذا عندما نبدأ في إنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية ، وبعد ذلك ، مع 2-3 أسابيع أخرى من التدريب ، ستصل دقة 97%.

يعتمد مستوى دقة Ivy Eye على عوامل إدخال الصور مثل ظروف الإضاءة ووضوح الكاميرا والمسافة البؤرية وزاوية الصورة. لقد رأينا تعديلات طفيفة عبر فئات المنتجات المختلفة وظروف المنفذ. لم نشهد أبدًا انخفاضًا أقل من 95% في هذه الحالات.

نعم ، الحل متوافق مع كل من أجهزة iOS و Android.

نعم هذا ممكن. لدينا واجهات برمجة تطبيقات قياسية لنقل الصور من تطبيق جهة خارجية إلى محرك التعرف على الصور الخاص بنا وإرسال مؤشرات الأداء الرئيسية المتعقبة مرة أخرى إلى نظامهم.

سيتعين علينا القيام ببعض إعادة التدريب التدريجي للنموذج باستخدام صور منتج جديد. يمكن إجراء إعادة التدريب في غضون أيام قليلة ولا تتطلب سوى جهود بسيطة.

تتضمن العملية ورشة عمل لفهم المتطلبات ، وإعداد النظام ، والتدريب على الآلة ، وأخيراً ، طرحها على المستخدمين النهائيين. تستغرق العملية عادةً من 8 إلى 12 أسبوعًا من البداية وحتى الانتهاء من التنفيذ.

لا ، لا يستطيع التعرف على الصور معالجة مؤشرات الأداء الرئيسية إلا بناءً على ما هو مرئي في الصورة. يمكنه حساب الواجهات مثل الصف الأول من المنتجات على الرف. لن يكون الصفوف الثانية واللاحقة مرئيًا على الصورة ، وبالتالي لن يتم اكتشافها. لكن لدينا وحدات منفصلة لالتقاط المخزون لالتقاط المعلومات يدويًا.

التقاط الصور الموجهة لمواجهة هذه التحديات. نحن نسمح بمساحة تخزين مؤقتة 20% لتداخل الصور الملتقطة حتى يتمكن التجار من التقاط ترتيب تسلسلي للممرات بشكل فعال مما يقلل من فرص الأخطاء وتداخل المنتجات.
arArabic