Computer Vision: Abgleich der Regalbestände mit dem System
Einzelhandel, Filialkette
Das Projekt hat Michael Jan Rogocki vor der Gründung von cm-opti umgesetzt. Dieselbe Methode setzen wir heute in Kundenprojekten ein.
Branche und Unternehmen
Eine große Handelskette. Der im System erfasste Bestand und der reale Bestand im Regal konnten auseinanderlaufen, und die Abweichung fiel meist zu spät auf.
Ausgangslage
Zwischen dem, was das System zeigt, und dem, was tatsächlich im Regal steht, entsteht eine Lücke: Ware ist falsch einsortiert, nicht gescannt oder woanders hingeräumt. In einer einzelnen Filiale fällt das bei einem Rundgang auf. In einer Filialkette ist es unrealistisch, jedes Regal von Hand zu kontrollieren, sodass die Abweichungen wachsen, bis daraus leere Regale oder Bestellungen auf Basis eines falschen Bestands werden.
Vorgehen und Leistungsumfang
Per Transfer Learning wurde ein Computer-Vision-Modell so angepasst, dass es ein Regalfoto mit dem im System erfassten Bestand vergleicht. Das Modell kombiniert Objektdetektion und Objekterkennung: Es findet auf dem Foto die einzelnen Produkte und ihre Position, erkennt, um welche Artikel es sich handelt, und gleicht dieses Bild dann mit den Systemdaten ab.
Für die Kontrolle muss niemand mehr jedes Regal abgehen. Der Abgleich läuft im Hintergrund, und der Mitarbeiter geht sofort dorthin, wo Bild und System nicht übereinstimmen, statt alles der Reihe nach zu prüfen.
Ergebnis für das Unternehmen
Foto → Bestand
automatischer Abgleich des Regals mit dem System
statt manueller Rundgänge Filiale für Filiale
Abweichungen
erkannt, bevor sie zu Lücken werden
werden zuerst geprüft
Das System zeigt die Stellen, an denen tatsächlicher Bestand und Systembestand voneinander abweichen, sodass die Kontrolle direkt dort ansetzt, wo das Problem liegt. Abweichungen fallen früher auf, bevor daraus ein leeres Regal oder eine Bestellung auf Basis eines falschen Bestands wird.
Umfang des Projekts
Der Abgleich erfolgt auf Ebene des einzelnen Regals und deckt die Filialkette ab. Das Modell erkennt, was auf dem Bild zu sehen ist, und gleicht es mit dem aktuellen Bestand im System ab.
Wenn bei dir der Bestand im System nicht immer mit dem übereinstimmt, was vor Ort steht, beschreib uns deinen Fall. Wir prüfen, ob sich das Bild automatisch mit den Daten abgleichen lässt.
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Leistungsbereich: Prozessautomatisierung mit KI (Computer Vision und Bildanalyse).