Умные весы с ИИ для FreshMart

Наш клиент — региональная сеть продуктовых супермаркетов с большой зоной свежих овощей, фруктов и другой весовой продукции.

Покупателям приходилось вручную искать нужный товар на экране весов: выбирать категорию, листать список и отличать похожие позиции между собой. Это замедляло обслуживание, создавало ошибки при выборе SKU и увеличивало нагрузку на сотрудников торгового зала.

Мы разработали систему умных весов с компьютерным зрением, которая определяет товар по изображению и предлагает покупателю наиболее подходящий вариант.

Мы сохранили анонимность бренда и не используем фирменные материалы, чтобы не нарушить условия NDA.

Особенности проекта

В ассортименте одного магазина одновременно могло находиться более 120 весовых позиций: овощи, фрукты, орехи, сухофрукты, конфеты и другие товары.

Основная проблема возникала с визуально похожими продуктами. Например, покупателю нужно было выбрать один сорт яблок из нескольких практически одинаковых позиций или найти нужный вид томатов среди похожих вариантов.

Ошибочный выбор создавал сразу несколько проблем: покупатель тратил больше времени у весов, сотрудники чаще отвлекались на помощь, а неправильный SKU мог приводить к расхождениям в учете и стоимости товара.

При этом система должна была работать быстро и не усложнять привычный процесс покупки.

Разработка

На весы установили камеру, которая фиксирует товар после размещения на платформе.

Система компьютерного зрения анализирует изображение и сопоставляет его с ассортиментом конкретного магазина. Дополнительно учитываются данные каталога и актуальная матрица товаров, поэтому покупателю не предлагаются позиции, которых в этой торговой точке нет.

Если модель уверенно распознает продукт, на экране сразу появляется основной вариант:

Томаты розовые — 96%

Покупателю остается подтвердить выбор и напечатать этикетку.

Если несколько товаров визуально похожи, система показывает два или три наиболее вероятных варианта. При низкой уверенности остается возможность перейти к обычному каталогу и выбрать товар вручную.

Такой подход позволил не превращать распознавание в жесткую автоматизацию: ИИ ускоряет выбор, но не блокирует покупателя, если не может определить продукт достаточно точно.

Как это работает

Покупатель кладет товар на весы → камера фиксирует изображение → ИИ определяет наиболее вероятный SKU → покупатель подтверждает товар → весы печатают этикетку.

Отдельно мы предусмотрели обновление ассортимента. При появлении новых товаров их можно добавлять в каталог системы без полной переработки решения.

Результат

После пилотного запуска в нескольких магазинах сети сравнили показатели с обычными весами самообслуживания.

Показатель	До внедрения	После внедрения
Среднее время поиска товара на весах	8,4 сек	2,1 сек
Товары, выбранные без ручного поиска	—	87%
Ошибки при выборе SKU	9,1%	1,2%
Обращения к сотрудникам в зоне весов	46%	3%

Для покупателя процесс практически не изменился: он по-прежнему кладет товар на весы и печатает этикетку. Но вместо поиска нужной позиции в каталоге система сразу предлагает подходящий вариант.

Для сети основной эффект оказался в сокращении лишних действий на одной из самых частых операций в магазине. Покупатели быстрее обслуживают себя, сотрудники меньше отвлекаются на помощь у весов, а вероятность неправильного выбора товара снижается.