Automatisierung der Planogramm-Compliance in Einzelhandelsgeschäften

Intelligente Einzelhandelsgeschäfte werden in unserem Alltag immer wichtiger. Diese Läden nutzen verschiedene Technologien, um das Einkaufen einfacher und effizienter zu gestalten. Ein entscheidender Aspekt beim Betrieb eines Einzelhandelsgeschäfts ist, sicherzustellen, dass die Produkte richtig im Regal platziert sind. Hier kommen Planogramme ins Spiel. Ein Planogramm ist eine visuelle Anleitung, die zeigt, wie Produkte im Regal angeordnet werden sollten. Die richtigen Produkte am richtigen Ort zu haben, ist essenziell für den Verkauf und die Kundenzufriedenheit. Wenn Produkte nicht an ihren korrekten Stellen sind, kann das zu Verwirrung bei den Käufern führen und zu verlorenen Verkäufen für den Laden.

Traditionell waren die Mitarbeiter dafür verantwortlich, zu überprüfen, ob die Regale mit dem Planogramm übereinstimmten. Allerdings hat diese Methode viele Probleme. Sie kann zeitaufwendig und fehleranfällig sein. Um diese Probleme zu beheben, wird Technologie in den Einzelhandel eingeführt, um diesen Prozess zu automatisieren.

#Die Herausforderung der Planogramm-Konformitätskontrolle

Die Einhaltung des Planogramms ist für Einzelhändler entscheidend. Wenn Regale nicht gemäss dem Planogramm eingerichtet sind, kann das negative Auswirkungen auf den Verkauf und das Kundenerlebnis haben. Studien haben gezeigt, dass Geschäfte in der Regel nur etwa 70 % Konformität erreichen, und ein ordentlicher Reset kann den Umsatz in kurzer Zeit erheblich steigern. Um dieses Problem effektiv zu lösen, können fortschrittliche Technologien wie Computer Vision und maschinelles Lernen genutzt werden.

Kameras und Sensoren zur Überwachung der Regale können Einzelhändlern helfen zu gewährleisten, dass die Produkte am richtigen Platz sind. Viele bestehende Methoden erfordern jedoch entweder teure Geräte oder beinhalten arbeitsintensive Prozesse. Hier kann ein eingebettetes System zur Kontrolle der Planogramm-Konformität eine Lösung bieten.

#Das vorgeschlagene eingebaute System

In diesem Artikel sprechen wir über ein neues System, das entwickelt wurde, um automatisch die Konformität mit dem Planogramm zu überprüfen und aufrechtzuerhalten. Unser System besteht aus mehreren wichtigen Komponenten, die zusammenarbeiten, um dieses Ziel zu erreichen.

#Bildaufnahme und Übertragung

Der erste Teil unseres Systems erfasst Bilder der Regale. Wir verwenden eine kleine Kamera, die Bilder aufnehmen und sie zur Verarbeitung an einen Computer senden kann. Diese Kamera ist kostengünstig, stromsparend und effizient, was sie für Einzelhandelsumgebungen geeignet macht.

Die Kamera erfasst die Regalbilder in festgelegten Intervallen und sendet nur neue Bilder, wenn sie eine signifikante Änderung im Vergleich zum vorherigen Bild erkennt. Diese clevere Aufnahmemethode hilft, Energie zu sparen und stellt sicher, dass nur wichtige Daten verarbeitet werden.

#Objekterkennung

Sobald die Bilder erfasst sind, ist der nächste Schritt, die Produkte im Regal zu identifizieren. Für diese Aufgabe nutzen wir fortschrittliche Techniken namens Objekterkennung und Deep Learning. Einfach gesagt bedeutet das, dass unser System „sehen“ kann, welche Produkte im Regal sind, und bestimmen kann, ob sie am richtigen Platz sind.

Um dies zu erreichen, verwenden wir einen leistungsstarken Computer, der die Bilder verarbeitet. Dieser Computer analysiert die erfassten Bilder und identifiziert die Produkte anhand ihrer Formen und Farben. Dieser Schritt ist entscheidend, da die genaue Erkennung von Produkten wichtig ist, um die Konformität mit dem Planogramm sicherzustellen.

#Kontrolle der Planogramm-Konformität

Nachdem die Produkte erkannt wurden, prüft das System, ob sie mit dem Planogramm übereinstimmen. Wenn einige Produkte fehlen oder fehlplatziert sind, identifiziert das System diese Abweichungen. Dieser Prozess hilft den Mitarbeitern im Geschäft, schnell zu verstehen, was behoben werden muss.

Die Kontrolle der Planogramm-Konformität funktioniert, indem die erkannten Produkte sortiert und mit dem Referenzplanogramm verglichen werden. Wenn einige Produkte nicht an der richtigen Position sind, erstellt das System einen Bericht, der angibt, was angepasst werden muss.

#Energiemanagement

Eine Herausforderung bei der Nutzung elektronischer Systeme ist sicherzustellen, dass sie genügend Energie haben. Unser eingebautes System zur Kontrolle der Planogramm-Konformität ist so konzipiert, dass es über längere Zeiträume mit Batteriebetrieb läuft. Um die Akkulaufzeit zu verlängern, haben wir Methoden zur Energiegewinnung integriert, darunter Solarenergie und Energieerzeugung durch Funkfrequenzen.

Das Modul zur Energiegewinnung aus Sonnenlicht nutzt Sonnenlicht oder Innenbeleuchtung, um die Batterien aufzuladen, während das System zur Energieerzeugung aus Funkfrequenzen Energie aus drahtlosen Signalen erfasst. Dieser doppelte Ansatz zur Energieversorgung ermöglicht es unserem System, über längere Zeiträume zu arbeiten, selbst in Umgebungen, in denen traditionelle Stromquellen möglicherweise nicht verfügbar sind.

#Testen des Systems

Damit unser eingebautes System zur Kontrolle der Planogramm-Konformität effektiv ist, haben wir es mit zwei verschiedenen Datensätzen getestet. Ziel war es, zu bewerten, wie gut das System unter realen Bedingungen funktioniert. Wir haben während der Tests zwei Hauptaspekte betrachtet: die Leistung der Objekterkennung und die Ergebnisse der Planogramm-Konformität.

#Leistung der Objekterkennung

In unseren Tests zeigte die Komponente zur Objekterkennung unseres Systems beeindruckende Ergebnisse. Das System konnte Produkte genau identifizieren und erzielte hohe Werte für Präzision und Rückruf. Das bedeutet, dass unser System nicht nur die meisten Produkte im Regal fand, sondern auch falsche Erkennungen von nicht vorhandenen Artikeln vermieden hat.

Die Leistung variierte leicht zwischen verschiedenen Datensätzen, aber insgesamt zeigten die Ergebnisse die Effektivität unseres Ansatzes. Der Einsatz moderner Deep-Learning-Techniken zur Objekterkennung verbesserte die Genauigkeit erheblich im Vergleich zu traditionellen Methoden.

#Ergebnisse zur Planogramm-Konformität

Nachdem die Objekterkennung abgeschlossen war, bewerteten wir die Kontrolle der Planogramm-Konformität. Dieser Schritt bestand darin, die erkannten Produkte mit den erwarteten Platzierungen im Planogramm zu vergleichen. Unser System konnte Abweichungen wie fehlende Produkte oder Artikel, die an der falschen Position waren, erfolgreich hervorheben.

Die Ergebnisse aus den Tests zur Planogramm-Konformität waren ebenfalls ermutigend. Das System identifizierte erfolgreich die Konformitätslevels, sodass schnelle Anpassungen im Geschäft vorgenommen werden konnten. Diese Fähigkeit kann die Effizienz der Einzelhandelsabläufe erheblich beeinflussen und dazu beitragen, die richtige Produktplatzierung aufrechtzuerhalten.

#Timing und Energieverbrauch

Ein wichtiger Aspekt unseres eingebauten Systems ist die Timing-Leistung. Wir haben gemessen, wie lange es dauert, bis verschiedene Komponenten ihre Aufgaben abgeschlossen haben. Die Geschwindigkeit der Bildaufnahme und -verarbeitung beeinflusst, wie schnell das Geschäft auf erkannte Probleme reagieren kann.

In unseren Tests dauerte der Prozess der Bildaufnahme einige Sekunden, während die Verarbeitung der Bilder zur Objekterkennung ebenfalls relativ schnell abgeschlossen war. Insgesamt wurde das System so konzipiert, dass es effizient arbeitet, Verzögerungen minimiert und den Arbeitsablauf für die Mitarbeiter im Geschäft optimiert.

Der Energieverbrauch ist ein weiterer kritischer Faktor im Design unseres Systems. Durch die Verwendung von energieeffizienten Komponenten und Methoden zur Energiegewinnung konnte unser System eine lange Betriebsdauer aufrechterhalten. Wir schätzten, dass das gesamte System mehrere Monate nur mit Batterien betrieben werden könnte, und diese Zeit könnte mit unseren Modulen zur Energiegewinnung noch weiter verlängert werden.

#Fazit

Die Entwicklung eines eingebetteten Systems zur Kontrolle der Planogramm-Konformität stellt einen bedeutenden Fortschritt für den Einzelhandel dar. Durch den Einsatz moderner Technologien wie Computer Vision und Deep Learning können wir den Prozess der Überwachung der Produktplatzierungen in den Regalen automatisieren.

Unser System verbessert nicht nur die Genauigkeit und Effizienz der Kontrollen der Planogramm-Konformität, sondern reduziert auch den arbeitsintensiven Charakter dieser Aufgabe. Dadurch können die Mitarbeiter im Geschäft sich auf andere wichtige Bereiche ihrer Arbeit konzentrieren, während sie wissen, dass das System kontinuierlich die Konformität überwacht.

Mit der Integration von Methoden zur Energiegewinnung zeigt unser System sein Potenzial für den langfristigen Einsatz in Einzelhandelsumgebungen und stellt sicher, dass es unabhängig von regelmässigen Stromunterbrechungen betrieben werden kann.

Während Einzelhändler nach Möglichkeiten suchen, das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern, bieten Lösungen wie unser eingebettetes System zur Kontrolle der Planogramm-Konformität wertvolle Werkzeuge, um ihre Ziele zu erreichen. Zukünftige Entwicklungen könnten darin bestehen, maschinelles Lernen zu nutzen, um die Genauigkeit der Vorschläge zur Produktplatzierung weiter zu verbessern und den intelligenten Einzelhandel noch effektiver zu machen.