A tesztüzletben telepített mérlegek a Bizerba gyártmányai, a rajtuk futó szoftver pedig kifejezetten a magyar piaci igényekre szabott. A rendszer mesterséges intelligenciára épülő, offline objektumfelismerést alkalmaz: a kamera kizárólag akkor készít képet, amikor a vásárló terméket helyez a mérlegre. A felismerés mélytanuló képosztályozási algoritmusok segítségével történik, amelyek a forma, szín és méret alapján azonosítják a zöldségeket és gyümölcsöket.
Ideális esetben - például egy banán mérlegelésekor - a rendszer egyértelműen felismeri a terméket, így a kijelzőn mindössze egyetlen választható opció jelenik meg. Kevésbé egyértelmű helyzetekben, például többféle alma esetén, a mérleg először a termékkategóriát azonosítja, majd a szóba jöhető fajták körére szűkíti a választási lehetőségeket. Ilyenkor a vásárlónak már csak azt kell kiválasztania, hogy pontosan melyik terméket helyezte a mérlegre. Ez a logika egyszerre gyorsítja a folyamatot és csökkenti a hibázás esélyét.
A pilotprojekt lehetőséget ad arra, hogy valós környezetben, vásárlói visszajelzések alapján finomítsák a megoldást, mielőtt szélesebb körben is bevezetnék. A digitális rendszer öntanuló módon működik, azaz az új termékek felismerését a használat során, a vásárlói visszajelzések és manuális pontosítások alapján folyamatosan fejleszti, mondta Maczelka Márk, a SPAR Magyarország kommunikációs vezetője a cég közleménye szerint.
A pilot nagyjából három hónapja indult, jelenleg egy tatabányai üzletben zajlik. A dolgozók célzott oktatásban részesültek, a vásárlókat pedig a mérlegek mellett elhelyezett tájékoztató anyagok segítik. A tesztidőszak tapasztalatainak kiértékelése jelenleg is folyamatban van. A SPAR a visszajelzések és az üzemeltetési adatok alapján készíti el a technológia további bevezetésének üzletekre lebontott ütemtervét, ami egy átfogó digitalizációs fejlesztési folyamat következő lépcsőfoka lehet.
Olvasd el ezt is!
