AI · РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЛКИ
Фото полки связано с визитом, каталогом SKU и стандартом выкладки. Проверяйте наличие и отклонения, назначайте исправления и подтверждайте их новым фото.
Сначала - пригодное доказательство
Не просто рамки на фото
От снимка до подтверждённого исправления
Фото фиксируется вместе с точкой, визитом, временем и заданием.
Система сопоставляет фото с каталогом, планограммой и правилами точки.
Исправление получает владельца, понятную инструкцию и срок выполнения.
Новое фото подтверждает исправление или возвращает задачу в работу.
Одна полка - разные управленческие вопросы
Готовность важнее демонстрационной точности
Единые коды, названия, бренды, категории и актуальные статусы товаров.
Фронтальные изображения и версии дизайна для рынка и периода запуска.
Назначение стандарта конкретной точке, формату, категории и промо-периоду.
Инструкция по ракурсу, освещению, покрытию полки и повторному фото.
Роли, срок хранения, спорные результаты и журнал подтверждений.
Для решения по контролю полки
На демонстрации важно увидеть не только распознавание фото, но и проверяемый путь от снимка до исправления выкладки и контроля результата.
Нет. Результат зависит от ассортимента, качества эталонов, ракурса, освещения и перекрытий. Решение проверяют на согласованном наборе реальных материалов.
Нет. Модуль превращает фото в проверяемые расхождения и рекомендации, а сотрудник или руководитель подтверждает контекст и выполняет следующее действие.
Доступ, срок хранения и цели использования задаются по ролям и политике клиента. Эти правила нужно согласовать и проверить до продуктивного запуска.
Масштаб платформы
Общие справочники клиентов, торговых точек и SKU связывают операцию с продажами, запасами, финансами и аналитикой.
действующих средних и крупных компаний в Центральной Азии
активных пользователей ежедневно
подтверждённых интеграций
Расскажите о категориях, SKU и стандартах выкладки. На встрече определим набор примеров для проверки распознавания и порядок ручного разбора спорных результатов.
