Локално или в облака: коя технология за разпознаване на стоки подхожда на вашата FMCG компания?

FMCG компаниите обръщат особено внимание на контрола на мърчандайзинг, особено на проверката на изложбата на продуктите. За да ускорят процеса и да избегнат грешки, бизнесът преминава към автоматизация. Днес мърчандайзърите често използват мобилни приложения, които анализират изложбата по снимки, сравняват я с планограмата и показват несъответствие директно в търговския обект. При това самият процес на анализ на снимките може да се случва по два начина: локално на мобилното устройство или дистанционно на сървър в облака.

В статията ще разгледаме тези технологии по-подробно, ще разберем техните предимства и ограничения и ще обсъдим в кои случаи е полезна всяка технология.

Главни изводи:

• Локалното разпознаване работи без интернет и дава бърз резултат на място, но данните достигат до ръководството само след синхронизация.
• Облачното разпознаване предава информация на мениджърите в реално време и обработва големи каталози, но изисква стабилен интернет.
• Изборът зависи от размера на асортимента, качеството на връзката в търговските точки и това колко бързо на ръководството са нужни данните.

Разпознаване на стоки: два ключови подхода за FMCG компанията

Мобилните приложения за разпознаване на стоки работят по различен начин. Едни анализират снимки директно на смартфона на мърчандайзъра и не изискват свързване към интернет в момента на разпознаването. Други изпращат кадрите на отдалечени сървъри, където се случва обработката на изображенията.

От избора на технология зависи скоростта на получаване на резултатите, изискванията към интернет връзката и оперативността на предаване на данни на ръководството. Всеки подход решава свои задачи и подхожда за различни условия на работа на търговските екипи.

Локално разпознаване: как работи и какво дава на бизнеса

Локалното разпознаване, или Edge Computing, работи директно на смартфона на мърчандайзъра без свързване към интернет. Преди работа мърчандайзърът зарежда в приложението база данни за продуктите. Когато прави снимка на рафта, системата сравнява кадъра с тези данни и веднага показва резултата: кои продукти присъстват на рафта, кои стоят правилно, а кои нарушават планограмата.

Всички събрани данни се изпращат на сървъра на компанията само в момента, когато работникът се свърже към интернет. Обновяването на базата с продукти се случва по мере на необходимостта — когато в асортимента се добавят нови позиции, се сменя опаковката или се случва преобучаване на модела.

Плюсове на локалното разпознаване

Независимост от скоростта на интернета. Работниците могат да работят в търговски центрове със слаба връзка, в отдалечени точки или региони със слабо покритие. Качеството и скоростта на интернета не влияят върху процеса. Бърз интернет е нужен само преди началото на работата и при завършването ѝ.

Мгновена скорост на работа. Резултатът от обработката на снимката се появява бързо и няма никакви зависвания или грешки във връзката. Това е особено важно за новите работници, на които им трябва бърза обратна връзка за разбиране на правилността на изпълнение на задачите.

Специализираните приложения разширяват възможностите на технологията. Локалното разпознаване отлично работи със стационарни камери, които следят за празноти на рафтовете или контролират определени продукти. Технологията също е ефективна при работа с малък асортимент, когато списъкът с продукти е стабилен и рядко се обновява.

Минуси на локалното разпознаване

Ограничените мощности на устройствата не позволяват обработване на големи каталози продукти със същата точност като сървърите. Старите телефони работят по-бавно от новите или може изобщо да не поддържат разпознаване, а размерът на базата с продукти е ограничен от паметта и производителността на устройството.

Забавяне на аналитиката означава, че ръководството не вижда ситуацията в реално време. Данните постъпват само след синхронизация, което изключва възможността за оперативно реагиране на проблеми в търговските точки.

Рискове от неправилна проверка на планограмата възникват, ако работникът е забравил да обнови базата или системата не е успяла да зареди актуалната версия. Работата с остарели данни може да доведе до грешки в разпознаването на нови продукти или променена опаковка, както и некоректност при проверката на планограмата.

Дълъг или скъп старт на проекта. Необходимост от разработване на версия на приложението, която ще поддържат устройствата. Или закупуване на скъпо оборудване.

Кога да избирате локално разпознаване

Локалното разпознаване се превръща в оптимален избор за компании, чиито търговски точки са разположени в региони с нестабилен интернет или работят с тесен асортимент продукти.

Компаниите с активно растящи екипи също печелят от локалното разпознаване, тъй като новите работници получават мигновена обратна връзка по време на обучението. Въпреки това оперативното управление на продажбите ще бъде ограничено, тъй като данните в аналитиката постъпват само след синхронизация на системите.

Облачно разпознаване: как работи и какво дава на бизнеса

В облачното разпознаване (Cloud Computing) обработката на изображения се случва на сървъра на компанията. Когато работникът снима рафта, изображението се изпраща в облака, където алгоритмите на невронните мрежи го анализират. Резултатът оперативно се връща в приложението веднага след обработката на сървъра.

След обработката на кадъра всички данни се запазват на сървъра и мениджърите могат да виждат резултатите от работата в реално време. При добавяне на нови продукти или промяна на опаковката обновяванията се случват мигновено за всички потребители без необходимостта да се зарежда нещо в смартфоните.

Goods Checker работи именно по такъв принцип.

Плюсове на облачното разпознаване

Мигновена аналитика. Мениджърите получават данни от търговските точки в реално време. Те веднага виждат къде има проблеми с изложбата, кои задачи са изпълнени, а къде се изисква намеса. Това позволява оперативно реагиране на критични ситуации, ефективно управление на екипа в терена и асортимента в търговските точки. Това ще помогне навременно да се поръчват стоки и да се избегнат ситуации out-of-stock.

Бързо мащабиране. Сървърите обработват бази данни с хиляди продукти и използват съвременни алгоритми за разпознаване. Такава система лесно се мащабира при нарастване на количеството потребители и снимки, а нейната точност и скорост на работа не зависи от модела телефон.

Простота на управлението. Новите продукти се добавят в разпознаването мигновено за всички потребители, не е нужно да се следят обновяванията на приложенията, а настройките на алгоритмите могат да се променят централизирано под спецификата на всеки клиент.

Бюджетни устройства. Облачното разпознаване не зависи от устройството, затова на бизнеса не му е нужно да закупува мощни скъпи смартфони или таблети. В този случай достатъчни са бюджетни модели или дори чат-ботове.

Различни източници на данни. Облачните системи могат да обработват снимки за разпознаване от различни източници: файлово хранилище, смартфони, стационарни камери, чат-ботове и др. За това няма необходимост да се инсталира отделно приложение с разпознаване. Такъв подход дава възможност да се обработят вече натрупани снимки и да се получи аналитика за предишни периоди.

Минуси на облачното разпознаване

Зависимостта от интернет ограничава възможностите за работа. В зони със слаба връзка или при отсъствие на интернет системата запазва снимките на устройството и изпраща кадрите само след свързване към интернет.

По-дълга проверка на изложбата в търговския обект. Поради необходимостта от предаване на големи обеми данни и възможни проблеми с връзката мърчандайзърът може по-дълго да чака резултатите от обработката на снимката. Това означава, че времето за корекция на изложбата се увеличава в сравнение с технологията за локално разпознаване. 

Кога да избирате облачно разпознаване

Облачната технология подхожда на компании, които се нуждаят от своевременна аналитика и контрол на екипа в реално време. Освен това тя е незаменима при работа с голямо количество SKU, когато мобилните устройства вече не се справят с обработката на големи обеми данни.

Технологията също е ефективна при чести промени на асортимента и необходимост от бързо добавяне на нови продукти. Облачното разпознаване осигурява еднакво качество на работа на всякакви смартфони и подхожда на компании, на които им е важна централизирана система за управление с максимална точност на разпознаването.

Коя технология да изберете за вашия бизнес

Изборът между локално и облачно разпознаване на стоки зависи от спецификата на вашия бизнес. Компаниите с ограничен асортимент и потребност от бързо реагиране на мърчандайзъра на място ще спечелят от Edge Computing, докато организациите с големи каталози и потребност от централизирано управление ще им подойде облачното решение.

Правилната технология не е най-съвременната, а тази, която решава конкретните задачи на вашата компания. Ръководителите трябва да вземат предвид условията на работа на екипа, изискванията към аналитиката и особеностите на асортимента. За да избегнете грешки при избора на технология, пишете ни и ние ще помогнем да изберете оптималното решение.