Автоматизация торгового аудита IDS Borjomi Russia на базе нейронной сети

Заказчик
IDS Borjomi
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
SmartMerch
Год завершения проекта
2018
Сроки выполнения проекта
Февраль, 2018 — Ноябрь, 2018
Масштаб проекта
4800 человеко-часов
1000 автоматизированных рабочих мест
Цели
Нам было необходимо повысить представленность продукции IDS Borjomi в российской рознице за счет автоматизации  анализа большого массива фотографий продукции, получаемых от удаленных сотрудников (мерчандайзеров).

Цели проекта:
- расширение доли присутствия на полке;
- выявление и устранение причин оut-of-stock (отсутствие товарного запаса);
- повышение эффективности работы удаленных сотрудников;
- получение актуальных и корректных данных с полей;
- сокращение сроков принятия управленческих решений.

Уникальность проекта

Первый в России полномасштабный коммерчески успешный проект внедрения системы автоматического аудита фотографий на базе нейронных сетей. Основные результаты:

- повышение качества данных с 20 до 93%;
- повышение эффективности работы персонала благодаря появлению метрик;
- снижение доли оut-of-stock
- повышение OSA (On Shelf Availability, присутствие товара на полке);
- повышение скорости реакции на ситуацию в полях от 1 недели до 24 часов.
Использованное ПО
- SmartMerch Image Recognition (распознавание изображений на базе глубоких свёрточных нейросетей);
- мобильное приложение (получение фотографии из торговых точек максимально высокого качества)
- смартфоны Samsung;

Бесшовная интеграция SmartMerch Image Recognition в ИТ-экосистему IDS Borjomi Russia для взаимодействия с SFA, BI, TMA (система маршрутизации), DMS.
Описание проекта
Чтобы покупатели быстро находили нашу продукцию в торговых точках, мы должны обеспечить полноту ассортимента и соблюдение стандартов выкладки. За контроль полочного пространства IDS Borjomi Russia в рознице отвечают мерчандайзеры: до 2018 года они зрительно оценивали выкладку и вручную фиксировали информацию. Данные, собранные таким образом, часто бывают неполными и неточными из-за большого объема работ и влияния человеческого фактора; корректность информации, получаемой нами от мерчандайзеров, составляла не более 20%. Поэтому IDS Borjomi Russia приняла решение автоматизировать торговый аудит с применением технологии распознавания образов. Этапы проекта 2017 год. Тендер. Была готова бизнес-модель по применению такого рода систем, мы искали поставщика, способного предоставлять максимально корректные данные с точки зрения качества. 2018 год, февраль-апрель. Пилот с компанией SmartMerch. Любой проект с использованием нейросетей начинается с преданализа данных и базового обучения сети на тестовых фотографиях, у нас этот этап занял 15 дней. Уже тогда стало понятно, что система дает намного более качественные результаты, чем человеческий глаз. В дальнейшем поставщик проводил итерации дообучения, повышая качество распознавания; в итоге скорость обработки одного снимка снизилась до 5 секунд при точности распознавания равной 97%. Затем мы протестировали систему в максимально боевом режиме – под нагрузкой, с большим количеством SKU и высокой детализацией. 2018 год, май. Принятие решение о масштабировании системы на РФ. 2018 год, май-текущее время. Идёт roll-out на Россию, к проекту подключаются площадки в регионах. На уровне системы идёт решение частных проблем, связанных с дизайном продукции, выявление и устранение ошибок, дообучение нейронной сети с учетом фактической ситуации в местах продаж. На уровне бизнес-процессов нам удалось выявить причины неэффективной работы удаленного персонала и в значительной степени устранить их. В данный момент мы не можем озвучивать экономические итоги проекта. Однако, мы видим, что система позволяет нам получать полевые данные очень высокого качества и в короткие сроки для оперативного принятия управленческих решений и можем рекомендовать использование сервиса SmartMerch компаниям, заинтересованным в качественном проведении и анализе торговых аудитов.
География проекта
Россия
Коментарии: 11

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • Александр Артюхов
    Рейтинг: 94
    АО "Организация "Агат"
    Начальник Службы эксплуатации ИТ
    20.12.2018 16:50

    Здравствуйте!
    Подскажите, пожалуйста, для проведения аудита фирма оснащает всех мерчендайзеров конкретной моделью смартфона с предустановленным ПО и настроенным разрешением камеры? Отправка при этом может быть как он-лайн, так и отложена (до лучших времён, появления связи и т.д.). Наверное, в случае он-лайна можно было бы повысить скорость реакции мерча. Уверен, об этом задумывались. Сколько времени после передачи фото требуется для анализа и принятия решения по конкретной точке продаж?

    • Артур Маркарян Александр
      Рейтинг: 10
      ИДС Боржоми
      IT бизнес-партнер
      30.12.2018 23:23

      Александр, добрый день

      Да, верно - все мерчандайзеры работают с предустановленным ПО, но отправка данных на распознавание происходит сразу после визита (при наличии связи). Если ее нет, то со следующим и далее пока все визиты не пройдут синхронизацию. В случае с on-line есть много вопросов, которые необходимо проработать (какой будет кейс работы в полях; что делать сотруднику и самой системе, если торговая точка в подвале и там нет интернета; кол-во итераций и т.д.). По времени на анализ однозначно ответить нельзя - зависит от того, какая проблема была выявлена и какого уровня руководитель работает с этими данными.

  • Павел Рудлевский
    Рейтинг: 10
    IDS Borjomi
    IT Director Russia & Belarus
    21.12.2018 10:28

    Александр, приветствую,
    По первому вопросу - да, по второму - нет, пока без онлайна, запустили пилот. По времени для анализа много вариантов, зависит от того, какая проблема, какая точка и полученный факт, а также прошлые визиты. В зависимости от этого привлекают разных сотрудников и разные уровни руководителей.

  • Александр Балабанов
    Рейтинг: 310
    Независимый эксперт в области ИТ-менеджмента и Цифровой трансформации
    CIO
    23.12.2018 17:43

    Павел приветствую! Реальный бизнес-ориентированный проект с реальными бенефитами! Молодцы! Вопрос: сколько сотрудников компании занимались разбором собранных фото с полей? Исторические фото прогнали через внедренное решение? Какие выводы уже сделаны кроме повышения качества данных с 20 до 93% - например не были ли выявлены махинации на местах?
    ИТОГО: беру проект и партнера на заметку. Буду благодарен за возможность референс-визита.

    • Артур Маркарян Александр
      Рейтинг: 10
      ИДС Боржоми
      IT бизнес-партнер
      30.12.2018 23:10

      Александр, добрый день!

      Какие сотрудники имеются ввиду? Со стороны заказчика или со стороны IT? Да, махинации на местах были выявлены и продолжают выявляться, но мы придумываем методы, которые позволяют их пресекать

  • Алексей Степанов
    Рейтинг: 272
    ООО "Челны-Лифт"
    Начальник отдела Информационных Технологий
    24.12.2018 14:49

    Добрый день, Павел.

    Скажите, сколько прошло времени с "начала тестирования системы в боевом режиме" до "принятия решения о масштабировании системы на РФ"?

    P.S. Что-то подобное уже встречал, причем давно. Кажется в описании вакансии одного из местных ритейлеров.

  • Роман Кузнецов
    Рейтинг: 380
    Холдинг PVG
    CIO
    27.12.2018 14:46

    Добрый день, Павел!
    Интересный проект, он наглядно показывает насколько в реальном бизнесе востребованы самые современные технологии. Отрадно видеть интерес бизнеса к ИИ. В то время, когда на рынке для контроля работы мерчандайзеров автоматизируют формирование банка данных фотографий выкладки, вы выходите на автоматический аудит. И, кстати, 93% для распознавания изображений это очень неплохой процент качества алгоритма. Пусть изображения достаточно стандартны, тем не менее специалисты по машинному обучению отработали на высоком уровне.
    Очень интересен процесс принятия решения о реализации проекта. Как возник этот кейс? Интерес шел от бизнеса или бизнес-модель была подготовлена со стороны ИТ?
    Есть несколько более распространенных кейсов для ИИ в оптовой торговле, например, прогноз продаж по каналам продаж, регионам, точкам продаж. Если запустите в свои данных хорошего математика по ИИ, он много каких аналитических результатов сможет накопать (когда-то эта область DataMining называлась). Есть ли дальнейшие планы по использованию ИИ для повышения эффективности? Был ли до реализации этого проекта опыт использования ИИ?

    • Артур Маркарян Роман
      Рейтинг: 10
      ИДС Боржоми
      IT бизнес-партнер
      30.12.2018 23:17

      Роман, добрый день!

      Мы интересовались системами распознавания еще два года назад - тогда был проведен пилот с другим подрядчиком, но в то время наша IT-инфраструктура не была готова к внедрению подобного решения, поэтому проект заморозили. После того, как мы сменили SFA/DMS-решение, начали работать короткими спринтами и получать цифру в сжатые сроки, снова вернулись к тому, чтобы снабдить сотрудников системой распознавания. Интерес был взаимный - как от ИТ, так и от бизнеса. По сути, мы пришли к этому решению одновременно. Это первый проект ИИ в нашей компании, но интерес к этой технологии, конечно, есть и сейчас мы работаем с еще двумя подрядчиками, которые его используют как раз в тех сферах, которые вы перечислили

  • Роман Кузнецов
    Рейтинг: 380
    Холдинг PVG
    CIO
    08.01.2019 16:38

    Добрый день, Артур!
    Так дело пойдет, еще пару подобных проектов реализуете и начнете в штат специалиста по ИИ искать.

    • Артур Маркарян Роман
      Рейтинг: 10
      ИДС Боржоми
      IT бизнес-партнер
      16.01.2019 12:04

      Роман, добрый день!

      Мы не ставим перед собой цель увеличения штата ИТ-сотрудников настолько узкой специализации. Предоставление сервиса и его поддержка останется на стороне подрядчика

Предметная область
Отрасль
Управление