باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، قلّصت Cali Intelligence طوابير الدفع في متاجر التجزئة بنسبة 43%، وحسّنت كفاءة توزيع الموظفين من خلال المراقبة والتنبيهات في الوقت الفعلي.
خلال ساعات الذروة، قد تطول طوابير الدفع سريعًا في متاجر التجزئة المزدحمة. ومع امتداد الطوابير، تزداد أوقات الانتظار ويزداد الضغط على الموظفين، وقد يتخلى المتسوقون عن عرباتهم قبل إتمام الشراء.
لدى معظم المتاجر أنظمة كاميرات مراقبة CCTV. غير أن هذه الكاميرات تُستخدم عادةً للمراقبة الأمنية فحسب، ولا توفر رؤى تشغيلية في الوقت الفعلي. وهذا يعني بدوره أن فرق المتاجر لا تستطيع اكتشاف الازدحام مبكرًا أو الاستجابة قبل أن تصبح الطوابير مشكلة.
تعالج Cali Intelligence هذه التحديات التشغيلية عبر مراقبة متاجر التجزئة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ومن خلال تحديث البنية التحتية الحالية لكاميرات المراقبة CCTV باستخدام تقنية الرؤية الحاسوبية، تحوّل الشركة بث الفيديو المباشر إلى بيانات تشغيلية فورية.
فعلى سبيل المثال، يستطيع نظامهم، باستخدام نماذج Ultralytics YOLO، اكتشاف مسارات الدفع وتحديد الطوابير النشطة وقياس تراكم العملاء. ويساعد ذلك فرق المتاجر على الاستجابة بسرعة ومنع استمرار الانتظار لفترات طويلة.
إدخال الذكاء الفوري إلى عمليات البيع بالتجزئة#
تأسست Cali Intelligence عام 2020، وتطوّر حلولًا للذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لمتاجر البيع بالتجزئة الفعلية. وأُنشئت الشركة بهدف إتاحة الذكاء الاصطناعي للجميع في قطاع البيع بالتجزئة الفرنسي، ومساعدة تجار التجزئة على تحسين الأداء وتجربة العملاء باستخدام الرؤية الحاسوبية.
يتمثل أحد التحديات الرئيسية في قطاع البيع بالتجزئة الفعلي في محدودية الرؤية لنشاط أرضية المتجر. فالطوابير غير المتوقعة والتوزيع غير المتوازن للموظفين يصعّبان على فرق المتاجر سرعة الاستجابة، ولا سيما خلال ساعات الذروة التي تطول فيها طوابير الدفع بسرعة.
غالبًا ما تضطر فرق البيع بالتجزئة إلى اتخاذ قرارات تفاعلية بدلًا من الإدارة الاستباقية. وتعالج Cali Intelligence هذه الفجوة من خلال تمكين تجار التجزئة من فهم ما يجري داخل متاجرهم في الوقت الفعلي على نحو أفضل.
على مدى السنوات الأربع الماضية، وسّعت Cali Intelligence نطاق حلولها ليشمل قطاعات متعددة للبيع بالتجزئة، منها التوزيع واسع النطاق ومتاجر الأدوات المنزلية والملابس الجاهزة. وتعمل الشركة اليوم مع كبرى شركات البيع بالتجزئة الفرنسية، مثل Intermarché وLeclerc، لدعم عمليات متاجر أكثر كفاءة واستجابة.
تعقيدات العمليات في متاجر البيع بالتجزئة الفعلية#
تُعد طوابير الدفع الطويلة أحد الأسباب الرئيسية لتخلي المتسوقين عن الشراء. فكثيرًا ما تحدد تجربة العميل عند الدفع ما إذا كانت عملية البيع ستُستكمل أم سيُتخلى عنها.
حتى عندما يملأ العملاء سلالهم، قد تقوض الطوابير الطويلة رغبتهم في الشراء. ويؤدي ذلك إلى خسارة فورية للمبيعات.
وفي الواقع، يتجاوز الأثر حدود معاملة واحدة. فالتأخيرات المتكررة تحبط العملاء وقد تدفعهم إلى المنافسين الذين يقدمون خدمة أسرع. ومع مرور الوقت، يؤدي ذلك إلى تآكل الولاء وتقليل الزيارات المتكررة.
كما تفرض الطوابير الطويلة ضغطًا كبيرًا على فرق المتاجر. وعلى المستوى التشغيلي، غالبًا ما تواجه الإدارة صعوبة في الاستجابة بالسرعة الكافية.
في حالات كثيرة، لا تتحرك الفرق إلا بعد أن تصبح الطوابير مكتظة، فتفتح نقاط دفع إضافية عندما يصبح الوضع ملحًا. ويجبر هذا النهج التفاعلي الموظفين على الانشغال المستمر بمعالجة المشكلات بدلًا من تقديم خدمة سلسة ومتسقة.
ويضيف توزيع الموظفين طبقة أخرى من التعقيد. فمن دون بيانات مباشرة عن الطوابير، يصعب معرفة متى وأين تكون هناك حاجة فعلية إلى دعم إضافي. وغالبًا ما ينتهي الأمر بالمتاجر إلى زيادة عدد الموظفين خلال الساعات الهادئة ونقصهم خلال فترات الذروة، ما يؤدي إلى أوجه قصور في الحالتين.
تحسين عمليات الدفع في متاجر التجزئة باستخدام Ultralytics YOLO#
لتحسين إدارة المتاجر وتجربة العملاء، تعمل Cali Intelligence على أتمتة مراقبة نقاط الدفع باستخدام الرؤية الحاسوبية عبر بنية الكاميرات الحالية. ويتكامل حلها مباشرةً مع أنظمة إدارة الفيديو (VMS) القياسية، ما يتيح لمديري المتاجر تلقي تنبيهات فورية عند تجاوز الطوابير الحدود المحددة.
وهذا يمكّن الفرق من فتح نقاط دفع إضافية أو إعادة توزيع الموظفين قبل أن تطول الطوابير أكثر من اللازم. وتتمحور هذه الحلول حول نماذج Ultralytics YOLO.
تدعم نماذج Ultralytics YOLO مهام الرؤية الحاسوبية الأساسية، مثل اكتشاف الأجسام، الذي يحدد العملاء في إطارات الفيديو، وتتبع الأجسام، الذي يتابع حركة العملاء عبر الإطارات مع مرور الوقت. وتتيح هذه الإمكانات للنظام مراقبة مناطق الدفع، وعدّ العملاء، واكتشاف الطوابير التي بدأت بالتشكل.
الشكل 1. مثال على استخدام YOLO لاكتشاف الأشخاص في طابور. مصدر الصورة: Ultralytics.
ومن خلال اكتشاف الأفراد وتتبعهم في بث الفيديو المباشر، يستطيع الحل أيضًا تقدير أوقات الانتظار والتنبيه إلى الاختناقات الناشئة. وعلى وجه الخصوص، يعمل النظام على خوادم مدمجة في الموقع، ضمن بنية تعطي الأولوية للحوسبة الطرفية. ويضمن ذلك التشغيل على مدار الساعة مع الحفاظ على خصوصية بيانات العملاء.
إضافةً إلى المراقبة في الوقت الفعلي، يدعم الحل التنبؤ على المدى القصير. إذ يمكنه التنبؤ بازدياد الطوابير قبل حدوثه بما يصل إلى 15 دقيقة، ما يساعد المديرين على مواءمة مستويات التوظيف مع أعداد الزوار المتوقعة.
لماذا اختيار نماذج Ultralytics YOLO؟#
تتيح نماذج Ultralytics YOLO لـ Cali Intelligence تقديم أداء عالٍ دون الحاجة إلى بنية سحابية باهظة التكلفة. وتعمّم النماذج جيدًا عبر زوايا الكاميرات وظروف الإضاءة المختلفة، ما يدعم النشر السريع في متاجر متعددة مع الحد الأدنى من إعادة التدريب.
وتدعم نماذج Ultralytics YOLO أيضًا تتبع الأجسام المتقدم. فبدلًا من الاعتماد على عدّ الأشخاص فقط، يستطيع النظام قياس المدة التي يقضيها العملاء في الطابور. وهذا يحسّن وضوح حالة الطوابير ويسهم في تحقيق دقة تتجاوز 90% في محفزات التنبيه ضمن ظروف العالم الحقيقي.
إضافةً إلى ذلك، حُسّن النظام المعتمد على YOLO لمعالجة 3 إلى 6 تدفقات كاميرات حتى بمعدل يقارب 3 FPS لكل تدفق. ويتيح له ذلك الحفاظ على دقة الاكتشاف مع خفض عبء الحوسبة بدرجة كبيرة، ما يدعم عمليات بيع بالتجزئة فعالة وقابلة للتوسع.
تخفض Ultralytics YOLO وCali Intelligence طول الطوابير بنسبة 43%.#
عندما نشرت Cali Intelligence حلها المدعوم بـ Ultralytics YOLO في ثمانية مواقع للبيع بالتجزئة، كان الأثر فوريًا وقابلًا للقياس. فعلى سبيل المثال، انخفض متوسط طول الطابور في أحد المواقع من 7 إلى 4 عملاء، أي بنسبة 43% خلال أسبوعين فقط.
تحسنت الكفاءة التشغيلية بالتزامن مع رضا العملاء. وخلال ساعات الذروة المنخفضة، خفّض النظام فتح نقاط الدفع غير الضرورية بنسبة تصل إلى 10%، ما مكّن المتاجر من مواءمة مستويات التوظيف مع الطلب الفعلي بدرجة أكبر وتجنب تكاليف العمالة المهدرة.
وفي الوقت نفسه، ظل أداء الاكتشاف مستقرًا عبر مخططات المتاجر وظروف الإضاءة المتنوعة، مع الحفاظ على معدل إخفاق أقل من 6%. ومنحت دقة التنبيهات العالية المديرين الثقة للتحرك بسرعة واتخاذ قرارات مدروسة في أرضية المتجر.
وامتدت الفوائد إلى ما يتجاوز المراقبة في الوقت الفعلي. فقد حققت الاختبارات الأولية لتحسين العمالة التنبؤي متوسط خطأ مطلق (MAE) قدره 0.8، وتنبأت بأطوال الطوابير ضمن فارق عميل واحد من العدد الفعلي، ما أتاح تخطيطًا أكثر استباقية للقوى العاملة.
وببساطة، تمكنت Cali Intelligence من الاستفادة من Ultralytics YOLO لتحويل فيديوهات المتاجر إلى معلومات تشغيلية آنية، ما ساعد على تقليل أوقات الانتظار وتحسين توزيع الموظفين وتعزيز أداء قطاع البيع بالتجزئة عمومًا.
الارتقاء بعمليات بيع بالتجزئة أكثر ذكاءً على نطاق واسع#
مع مواصلة Cali Intelligence نموها، تخطط الشركة لمواصلة تحسين الأداء الطرفي باستخدام حزمة Ultralytics لـ Python. وتوفر الحزمة سير عمل مبسطًا لتدريب النماذج وتصديرها ونشرها، ما يسهل تنفيذ تحسينات الأداء بكفاءة.
استنادًا إلى هذا الأساس، تستكشف Cali Intelligence تنسيقي التصدير TensorRT وONNX لتقليل زمن الاستدلال وتحسين الاستفادة من العتاد في الموقع. كما يقيّم فريق Cali Intelligence الانتقال بين إصدارات نماذج Ultralytics YOLO، من الإصدار Medium إلى Small، لتحسين الكفاءة مع الحفاظ على دقة اكتشاف عالية.
عمومًا، تقود Cali Intelligence تحولًا في عمليات البيع بالتجزئة، وتنقل المتاجر من الإدارة التفاعلية إلى أداء استباقي قائم على البيانات.
هل ترغب في إدخال الذكاء الاصطناعي إلى عملياتك؟ تفضّل بزيارة مستودع GitHub لمعرفة المزيد. واستكشف الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية والرؤية الحاسوبية في الرعاية الصحية. واطّلع على خيارات الترخيص للبدء.
