České řešení Food Save, které na základě kamerového snímání sbírá data o množství a pohybu zboží po prodejně a následně je za pomoci umělé inteligence v reálném čase vyhodnocuje, nově našlo uplatnění v celé řadě dalších oborů.

Společnost Analytics Data Factory, která je autorem řešení, upravila systém i pro využití v oblastech výroby, skladování, úklidových prací nebo při analýze chování zákazníků v prodejních místech. Food Save se tak stává univerzálním nástrojem, který dokáže zefektivnit a optimalizovat procesy v rámci celého prodejního řetězce. V řadě těchto případů již probíhá jeho testování v praxi, například při detekci nečistot nebo kontrole naplněnosti regálů v samoobslužné prodejně.

„Primárním účelem, pro který řešení Food Save původně vzniklo, je sledování zboží v prodejně a automatické vyhodnocování dat o jeho stavu a pohybu. V případě rychle expirujících položek to může mít obrovský dopad na omezení plýtvání potravinami a úsporu nákladů,“ vysvětluje Jiří Mojžíš, technický ředitel společnosti Analytics Data Factory. „Ukazuje se ale, že náš systém nabízí nespočet dalších scénářů využití – dokáže například identifikovat vadné artikly přímo na výrobní lince nebo vytvářet pokročilé heat mapy pohybu zákazníků po prodejně, které jsou klíčové pro analýzu nákupního chování,“ dodává Jiří Mojžíš.

Řešení Food Save, které loni získalo ochranu užitným vzorem, funguje tak, že kamera snímá určený prostor a umělá inteligence v reálném čase vyhodnocuje získané informace. Proaktivně pak dokáže doporučit další kroky, ať už jde o nutnost doplnění zboží, odstranění vadných artiklů nebo pokyn k úklidu snímané plochy. Nabízí tak široké využití v rámci celého výrobního a prodejního řetězce – od samotné výroby, přes distribuci, skladování a údržbu, až po marketingové účely. Řešení umožňuje napojení na další systémy zákazníka, samozřejmostí je vysoké zabezpečení a anonymizace osob v záznamech kamerového systému.

Příklady využití řešení Food Save:
Retail a rychloobrátkové zboží
Na základě získaných dat systém upozorní na potřebu doplnit zboží v regálu, jednorázově zlevnit nadměrně naskladněné produkty nebo doporučí přesun přebytečných zásob před jejich expirací na jinou prodejnu. Dokáže také kontrolovat čerstvost ovoce a zeleniny umístěných v regálech prodejny nebo upozornit na kontaminaci zboží. Lze jej využít i pro identifikaci zboží na samoobslužných pokladnách.

Výroba
V rámci výrobního procesu lze detekovat optické vady výrobků během výstupní kontroly na lince. Zde umělá inteligence pomáhá pracovníkům, kteří tyto anomálie odhalují v průběhu optické kontroly finálního výrobku.

Heat mapy pohybu zákazníků na prodejnách
Food Save dokáže v prodejně identifikovat zákazníka a vykreslit jeho pohyb. Lze tak získat přehled o chování zákazníků v obchodě i tzv. horkých a chladných zónách. Na základě výstupů je pak možné připravit přesnou navigaci pro zákazníky pohybující se v prostorách prodejny nebo realizovat A/B testování, které umožní porovnat efektivitu více variant chování zákazníka.

Průmysl a stavebnictví
Funkce pro detekci ochranných pomůcek dokáže kontrolovat jejich správné používání na pracovišti. Zejména v úsecích s vysokými standardy na kontrolu bezpečnosti práce systém vyhodnocuje, zda zaměstnanci používají předepsané ochranné pomůcky a případně upozorňuje na jejich absenci.

Facility a utility
Systém za pomocí využití umělé inteligence dokáže z kamerového systému hromadně detekovat nečistoty a předměty na různých druzích povrchů. Tím významně šetří čas při manuální kontrole čistoty v obchodních centrech, kinech, nádražích, prostorách, kde s shromažďují lidé. Zároveň funguje jako doplněk autonomních čistících robotů, vyhodnocuje efektivitu jejich úklidu.

(tz)