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全部客户案例 - 品览数据
品览数据
品览是AI物品识别专家,利用AI+IoT+Cloud技术面向消费品和零售企业提供AI智能营销、物流解决方案。
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AI Studio助力实现货架陈列智能检核
价值成果
1、基于百度PaddlePaddle算法框架与百度AI Studio的平台开发能力,品览打造了“AI亿览通”。该产品可通过AI物品识别全面审核门店终端货架陈列,帮助欣和食品实现动态查看全国1400县市场数据,七种完美门店KPI本品竞品一览无余。

2、AI亿览通的SKU识别准确度高达97%,审核周期缩短、节省95%的核查人力资源,提升50%以上的工作效率。其强大的洞察零售货架行情,可帮助释放更多人力资源,未来还可助力更多像欣和食品这样的零售企业降本增效。
案例故事
核心诉求
欣和旗下有六月鲜、醯官醋、葱伴侣、禾然有机等11个品牌,覆盖酱油、酿造酱、耗油、食醋等多个品类,共上百种SKU(库存量单位),业务遍及全国。在陈列检核、货架盘点、促销管理等线下零售场景中,面对数量庞大的零售终端、种类繁多的SKU,会遇到以下3类急需解决的难题:
1、传统业务人员巡店、清点记录、拍照提交审核的方法会耗费高昂的人力成本,且容易错检漏算,报告失真数据;
2、海量图片数据难以全部审核,人工抽检周期长、准确率低;
3、无法准确获取每个终端的真实陈列情况,及时掌握市场行情。
解决方案
品览基于百度PaddlePaddle算法框架与AI Studio的平台开发能力,并结合自身的弱监督与细粒度识别算法以及海量的商品图鉴打造出“AI亿览通”,为欣和提供货架批量审核解决方案。将AI亿览通接入欣和的业代和经销商系统后,可支持企业员工后台批量上传图像和AI自动检测功能,企业后台看板还可即时获取商品的货架可见度、货架占有率、陈列达标率以及产品价格指数等分析数据。真实还原货架实况,将复杂数据信息可视化。

该方案深度充分发挥了PaddlePaddle框架的自由度与灵活度,开发了不同的深度学习模型(包括但不限于图像分析、语义分析和机器学习等多种模型)。通过使用AI Studio的GPU 快速建模功能,该方案可实现半小时内自动迭代一版识别模型的功能。再加之AI Studio无缝的一键部署功能,能支持自动生成可部署的服务,方便新的模型自动部署,从而实现整个方案对于新SKU和新包装的快速增加,更好的满足客户的需求。

AI亿览通深度识别模型事例图:


AI亿览通的具体实现过程如下:

第一步:业务员工使用任意拍摄工具拍摄需要检测的货架照片;


第二步:欣和的企业员工将各个零售终端人员的货架照片汇总并上传至品览AI巡店通平台进行批量检测;


第三步:欣和的企业员工可实时获取通过AI商品识别自动计算出的SKU种类、数量、占比,货架层数,陈列是否达标及异常情况;


第四步:AI亿览通最终还会把复杂的货架数据以可视化的图表形式呈现,为欣和的管理层提供一份一目了然的门店KPI详情。
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