35% de ahorro de tiempo frente a la recopilación manual de datos
Mayor visibilidad y seguimiento de datos a nivel granular
Modelo de ML de autoaprendizaje
Las imágenes procesadas con nuestro motor de reconocimiento patentado y los KPI se calculan automáticamente
El modelo de aprendizaje automático está configurado para el autoaprendizaje y la corrección automática
Los resultados se envían a la aplicación móvil y al portal de back-end en unos minutos.
Para todas las condiciones de estantería
Ivy Eye puede distinguir fácilmente SKU similares entre sí
Lea fácilmente las etiquetas de precios pequeños utilizando nuestra función avanzada de reconocimiento de imágenes
Analice la imagen capturada en cualquier ángulo con precisión
Maneja condiciones de estantería con poca iluminación
Ejecución minorista mejorada
con Ivy Eye está integrado en nuestra aplicación de ejecución minorista, lo que brinda una experiencia unificada
La solución envía sus resultados e información procesable directamente a la aplicación móvil y al back office.
Capacidades mejoradas para mantenerse por delante de la competencia
preguntas frecuentes
El proceso de formación inicial puede durar entre 3 y 5 semanas. Durante este período de tiempo, el modelo de IA alcanzará un nivel de precisión superior a 90%. Ahí es cuando comenzamos a generar los KPI y, posteriormente, con otras 2 o 3 semanas de capacitación, alcanzará una precisión cercana a 97%.
El nivel de precisión de Ivy Eye depende de factores de las imágenes de entrada, como las condiciones de luz, la claridad de la cámara, la distancia focal y el ángulo de la imagen. Hemos visto ligeras modificaciones en diferentes categorías de productos y condiciones de salida. Nunca hemos visto una caída por debajo de 95% en estos casos.
Sí, la solución es compatible con dispositivos iOS y Android.
Sí, es posible. Tenemos API estándar para transferir imágenes desde una aplicación de terceros a nuestro motor de reconocimiento de imágenes y enviar los KPI rastreados a su sistema.
Tendremos que hacer un reentrenamiento incremental del modelo con nuevas imágenes de productos. El reentrenamiento se puede hacer en unos pocos días y solo requiere esfuerzos mínimos.
El proceso implica un taller para comprender los requisitos, la configuración del sistema, la capacitación de la máquina y, finalmente, la implementación para los usuarios finales. El proceso suele tardar entre 8 y 12 semanas desde el principio hasta el final de la implementación.
No, el reconocimiento de imágenes solo puede procesar KPI en función de lo que se ve en una imagen. Puede contar los revestimientos como la primera fila de los productos en un estante. La segunda fila y las siguientes no serán visibles en una imagen y, por lo tanto, no se detectarán. Pero tenemos módulos de captura de stock separados para capturar la información manualmente.
La captura guiada de imágenes es para hacer frente a estos desafíos. Permitimos que un espacio de búfer 20% superponga las imágenes capturadas para que los comerciantes puedan capturar efectivamente un orden secuencial de los pasillos minimizando las posibilidades de errores y la superposición de productos.