Техника Татьяна Крылова
1 204

Какие проблемы на предприятии поможет решить видеоаналитика

Бизнес – это в первую очередь работа отлаженных механизмов. Даже в самом креативном и развеселом бизнесе всегда останется множество рутинных процессов и, конечно, непредвиденных проблем. В случае с механизмом это может быть поломка шестерни, а, например, в магазине – воровство и отсутствие товаров на витринах. К счастью, многие проблемы и задачи можно решить с помощью видеоаналитики. О том, как это сделать рассказывает специалист по работе с крупными корпоративными клиентами Macroscop Андрей Николаев.

В закладки

В портфеле компании Macroscop есть проекты для таких компаний как Сбербанк, Следственный комитет, «Московский ювелирный завод» и множество других. Часть компаний, например, X5 Retail group, представляют отрасль розничной торговли.

Согласно запросам наших заказчиков, типовые проблемы розничной торговли, из-за которых падает прибыль, можно свести к пяти пунктам. Чаще всего ритейлу приходится работать с потерями от воровства товара, потерями из-за оттока клиентов во время очередей, потерями из-за отсутствия сотрудника в зоне обслуживания клиента и потерями из-за несвоевременной выкладки товара на полку.

Когда есть проблема – есть и задача. Мы предложили ритейлу своё решение насущных проблем при помощи систем интеллектуального видеоанализа.

Начнём с воровства. Как показывает практика, шоплифтерство для воришки – это образ жизни. Мало того, бывалые охранники даже знают многих шоплифтеров по именам. Среди подростков воровство мелкогабаритных продуктов из магазина стало даже неким развлечением, а потому в торговый зал они приходят целой компанией. Потери от шоплифтинга можно минимизировать при помощи системы распознавания лиц на входе в магазин. Если шоплифтер уже попадался с поличным, его лицо останется в видеоархиве. При повторном появлении злоумышленника в магазине, служба охраны получает автоматическое уведомление. Так охранники могут вовремя узнать, какой человек несёт риск для товара и для финансового результата смены, чтобы проследить за его действиями как лично, так и удаленно – на мониторах. Здесь важно понимать, что в условиях работы централизованной системы видеонаблюдения речь идёт не об одном конкретном магазине, а о всей сети. Например, одних «Пятёрочек» в России больше 130000. А значит, шоплифтер, укравший жвачку в Суздале, будет выявлен и во Владивостоке.

Очереди – это то, с чем принято бороться всеми силами. Свой вклад в борьбу вносит и видеоанализ. Камера с подключённым модулем определения длины очереди постоянно следит за количеством человек на кассах. Если на открытых кассах в очереди больше допустимого количества человек, система автоматически уведомляет об этом руководителя. Руководитель принимает решение об открытии ещё одной кассы и отправляет туда сотрудника. Ну, или увольняет самого нерадивого сотрудника, не справляющегося с работой. При таком автоматическом режиме постоянного контроля количества человек в очередях руководителю не нужно находиться в торговом зале – можно высвободить время на более важные для развития магазина задачи.

Проблема отсутствия сотрудника в зоне обслуживания клиента, например, в отделе с салатами и нарезкой, видеонаблюдение решает с помощью контроля активности сотрудника. Если в зоне, где должен находиться сотрудник, долгое время нет движения, значит сотрудник ушёл. В таком случае его руководитель получает уведомление на мобильный телефон – и время ожидания клиентом сократится. Риск ухода клиента от прилавка без товара будет контролируемым, количество реализованной продукции вырастет, объём просрочки сократится, а число счастливых людей с салатами и нарезкой резко увеличится по всей стране.

Кстати, этот же интеллектуальный модуль, а также модуль создания тепловой карты интенсивности движения в помещении позволяют прямо на его графическом плане определять «мёртвые зоны», реорганизовывать движение посетителей, расставлять акционные товары, регулировать интенсивность визуальной рекламы и так далее. Другими словами, оснащённая нужным модулем видеокамера помогает создавать наиболее прибыльный магазин.

Но вернёмся к проблемам. Все знают, что при отсутствии товара на витринах или в открытых холодильниках клиенты редко просят вынести его со склада, а чаще всего просто уходят без покупки. По статистике из-за такой проблемы магазин несёт потери в виде недополученной прибыли в размере 5% от общего оборота. Только представьте: популярный товар есть, его хотят покупать, люди принесли деньги – а продажи не идут только из-за того, что грузчик вовремя не вынем коробку со склада. С подобной проблемой сейчас борются мерчендайзеры и супервайзеры, существуют разные приложения, в которых обычные граждане фотографируют полку и отправляют её производителю. Но это сложный и устаревший путь. В сфере видеонаблюдения для контроля товара на полке уже появилось решение. Оно так и называется – детектор отсутствия товара на полке. Видеоаналитика в автоматическом режиме следит за тем, насколько процентов наполнена полка товаром. А случае снижения уровня ниже допустимого система отправляет сигнал уполномоченному лицу, будь он хоть тем же грузчиком.

Современная видеоаналитика способна заменить рутинный человеческий труд, не требующий специальных знаний, а также позволяет людям заниматься нужным для развития бизнеса делом. X5 Retail Group уже использует эти возможности, а на очереди – другие сети и отдельные предприятия. И в число лидеров, конечно, войдут пионеры автоматизации.

Напоследок, отмечу, что принцип работы компаний, занимающихся видеоаналитикой, заключается в двух словах: валидация и масштабирование. Это значит, что когда у заказчика появляется какая-то задача, мы решаем её всеми имеющимися у нас способами – вплоть до создания нового продукта, который впоследствии становится серийным. Сегодня основных проблем розничной торговли пять, завтра им на смену может прийти ещё десяток. Но возможности систем видеоанализа поистине безграничны, а для начала успешной работы нужно просто чётко сформулировать задачу.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Татьяна Крылова", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 11, "favorites": 18, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tech", "id": 64049, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Wed, 10 Apr 2019 10:27:13 +0300" }
{ "id": 64049, "author_id": 138186, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/64049\/get","add":"\/comments\/64049\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/64049"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199117, "last_count_and_date": null }

Комментариев нет 0 комм.

Популярные

По порядку

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }