Благодаря ему можно снизить количество ошибок, которые люди допускают по невнимательности и другим причинам
Российские ученые предложили новый метод анализа поведения покупателей c помощью робота, который проводит автономную инвентаризацию с помощью радиочастотных меток (RFID). Результаты исследования опубликованы в материалах конференции ICARCV, кратко об этом пишет пресс-служба Сколковского института науки и технологий.
Робот, который назвали Michelle, следит за покупателями, определяет наиболее привлекательное для них расположение товаров и прогнозирует спрос. Он оборудован массивом RFID-антенн, благодаря чему может считывать данные с радиочастотных меток, которыми оснащены товары, и передавать результат инвентаризации в систему управления складом.
"Существующие решения не применимы к реальным ситуациям в розничной торговле, что может привести к неожиданной потере продаж. Предлагаемое нами решение дает исчерпывающую информацию о распределении спроса в торговом зале с помощью мобильного робота для автономной инвентаризации магазинов, в которых товары промаркированы RFID-метками. Наше исследование отличается тем, что мы оперируем большим объемом исходных данных, собранных в реальной среде", – объяснил один из разработчиков Александр Петровский.
С помощью созданнго учеными метода можно строить модели, которые отражают зависимость спроса от местоположения товаров, и определять области, откуда товары с наименьшей вероятностью купят, а также находить потерянные и перемещенные предметы.
Робот позволяет значительно снизить количество ошибок считывания RFID-меток, обусловленных человеческим фактором, а также ускорить и удешевить процесс инвентаризации. Разработанный подход применим к любому торговому залу, где товары промаркированы RFID-метками.
Руководитель лаборатории робототехники Сколтеха профессор Дмитрий Тетерюков. Фото: Sk.ru
"Полученные результаты очень важны для ритейлеров с точки зрения поиска более удачных схем размещения товаров с целью максимизации прибыли от продаж и прогнозирования динамики сезонного спроса", – отметил руководитель проекта, профессор Сколковского института науки и технологий Дмитрий Тетерюков.
Источник: nauka.tass.ru