Вьетнамский производитель соевого молока Vinasoy добился снижения показателя отсутствия товаров на полках (out-of-stock) на 20% всего за два месяца после внедрения ИИ-системы анализа розничной выкладки. Решение, созданное совместно с партнером Renova Cloud на базе инфраструктуры Amazon Web Services (AWS), позволило сократить время проверки планограмм с нескольких недель до одного-двух дней.
Автоматизация мерчандайзинга через SageMaker и Bedrock
Новый пайплайн обработки данных кардинально изменил работу торговых представителей компании в 34 провинциях:
- Распознавание ассортимента: торговые агенты фотографируют витрины и загружают снимки в систему управления дистрибуцией (DMS). Модели на базе Amazon SageMaker распознают 24 разновидности упаковок со скоростью 22 кадра в секунду — это в 1300 раз быстрее ручного анализа.
- Оценка выкладки: сервис Amazon Bedrock с генеративным ИИ сопоставляет фактическое расположение упаковок с утвержденными стандартами бренда, справляясь даже со сложными ракурсами и нестандартными полками.
- Быстрая обратная связь: торговые команды получают отчеты о соответствии стандартам в течение 24–48 часов, что позволяет оперативно устранять пустоты на полках до того, как они приведут к падению продаж.
Рост охвата и ускорение аналитики
До внедрения ИИ-платформы ручная проверка фотографий требовала около 2000 рабочих часов и занимала более 20 дней. Из-за высокой трудоемкости Vinasoy удавалось инспектировать лишь 17% торговых точек раз в месяц. Использование алгоритмов машинного обучения позволило перевести аудит на еженедельный график и охватить свыше 70% розничной сети.
Кроме того, оптимизация затронула и управленческую отчетность: подготовка сводных данных по продажам для руководства теперь занимает около 5 минут вместо прежних трех дней.
Дальнейшие планы
В ближайшей перспективе Vinasoy планирует масштабировать систему мониторинга на 100% торговых точек сети, а также запустить совместный с Renova Cloud проект по ИИ-контролю качества упаковки на производственных линиях.