Cali Intelligence verkürzt Warteschlangen an Kassen um 43 % mit Ultralytics YOLO

Erfahre, wie Cali Intelligence Ultralytics YOLO-Modelle nutzt, um Warteschlangen an Ladenkassen durch Objekterkennung zu reduzieren.
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Problem
Cali Intelligence suchte nach Wegen, lange Kassenschlangen bei großen Lebensmitteleinzelhändlern zu reduzieren, die zu Umsatzverlusten, frustrierten Kunden und reaktiven Personalentscheidungen führen.
Solution
Durch den Einsatz von Ultralytics YOLO Modellen konnte Cali Intelligence Kassenschlangen im Einzelhandel um 43 % reduzieren und die Personaleffizienz durch Echtzeit-Überwachung und Warnmeldungen verbessern.
Während der Stoßzeiten können sich in viel besuchten Geschäften schnell Warteschlangen an den Kassen bilden. Wenn diese wachsen, steigen die Wartezeiten, das Personal ist überfordert und Kunden brechen ihren Einkauf möglicherweise ab, bevor sie bezahlen können.
Die meisten Geschäfte verfügen bereits über CCTV-Systeme. Diese Kameras werden jedoch meist nur zur Überwachung genutzt und bieten keine operativen Echtzeit-Einblicke. Das bedeutet, dass die Teams im Geschäft Überlastungen nicht frühzeitig erkennen oder reagieren können, bevor die Schlangen zum Problem werden.
Cali Intelligence geht diese betrieblichen Herausforderungen mit KI-gestützter Einzelhandelsüberwachung an. Durch die Aufrüstung der vorhandenen CCTV-Infrastruktur mit Computer Vision-Technologie verwandeln sie Live-Videostreams in operative Echtzeitdaten.
Mithilfe von Ultralytics YOLO Modellen kann ihr System beispielsweise Kassenbereiche erkennen, aktive Schlangen identifizieren und den Kundenandrang messen. Dies hilft den Teams vor Ort, schnell zu reagieren und lange Wartezeiten zu vermeiden.
Link to this sectionEchtzeit-Intelligenz für den Einzelhandelsbetrieb#
Cali Intelligence wurde 2020 gegründet und entwickelt KI-Lösungen speziell für den stationären Einzelhandel. Ziel des Unternehmens ist es, künstliche Intelligenz im französischen Einzelhandel zu demokratisieren und Einzelhändler dabei zu unterstützen, ihre Leistung und das Kundenerlebnis durch Computer Vision zu verbessern.
Eine zentrale Herausforderung im stationären Handel ist die begrenzte Sichtbarkeit der Aktivitäten auf der Verkaufsfläche. Unvorhersehbare Warteschlangen und eine ungleichmäßige Personalverteilung machen es den Teams schwer, schnell zu reagieren, insbesondere zu Stoßzeiten, wenn die Schlangen an den Kassen schnell wachsen.
Einzelhandelsteams sind oft zu reaktiven Entscheidungen gezwungen, anstatt proaktiv zu agieren. Cali Intelligence schließt diese Lücke, indem es Einzelhändlern ermöglicht, in Echtzeit besser zu verstehen, was in ihren Geschäften vor sich geht.
In den letzten vier Jahren hat Cali Intelligence seine Lösungen auf verschiedene Einzelhandelssektoren ausgeweitet, darunter Massenvertrieb, Baumärkte und Bekleidungshandel. Heute arbeitet das Unternehmen mit großen französischen Einzelhändlern wie Intermarché und Leclerc zusammen und unterstützt effizientere und reaktionsschnellere Abläufe in den Filialen.
Link to this sectionDie Komplexität des stationären Einzelhandels#
Lange Kassenschlangen sind eine der Hauptursachen für Kaufabbrüche. Das Kassen-Erlebnis entscheidet oft darüber, ob ein Einkauf abgeschlossen oder abgebrochen wird.
Selbst wenn Kunden ihre Körbe gefüllt haben, können lange Warteschlangen die Kaufabsicht untergraben. Dies führt zu einem sofortigen Umsatzverlust.
Tatsächlich geht der Einfluss über eine einzelne Transaktion hinaus. Wiederholte Verzögerungen frustrieren Kunden und könnten sie dazu bewegen, zur Konkurrenz zu wechseln, die einen schnelleren Service bietet. Mit der Zeit untergräbt dies die Kundenbindung und reduziert die Anzahl der wiederholten Besuche.
Lange Schlangen bedeuten auch erheblichen Druck für die Teams im Geschäft. Auf operativer Ebene fällt es dem Management oft schwer, schnell genug zu reagieren.
In vielen Fällen reagieren Teams erst, wenn die Schlangen bereits überfüllt sind und zusätzliche Kassen geöffnet werden müssen, sobald die Situation dringend wird. Dieser reaktive Ansatz zwingt das Personal dazu, ständig Krisen zu bewältigen, anstatt einen reibungslosen, konsistenten Service zu ermöglichen.
Die Personalplanung stellt eine weitere Komplexitätsebene dar. Ohne Live-Daten über Warteschlangen ist es schwierig zu wissen, wann und wo zusätzliche Unterstützung wirklich benötigt wird. Oft kommt es dazu, dass Geschäfte in ruhigen Zeiten überbesetzt und zu Stoßzeiten unterbesetzt sind, was zu Ineffizienzen auf beiden Seiten führt.
Link to this sectionOptimierung der Kassenabwicklung mit Ultralytics YOLO#
Um das Ladenmanagement und das Kundenerlebnis zu verbessern, automatisiert Cali Intelligence die Kassenüberwachung mittels Computer Vision über die bestehende Kamerainfrastruktur. Die Lösung lässt sich direkt in Standard-Video-Managementsysteme (VMS) integrieren, sodass Filialleiter sofortige Warnmeldungen erhalten, wenn Warteschlangen-Schwellenwerte überschritten werden.
Dies ermöglicht es den Teams, zusätzliche Kassen zu öffnen oder Personal umzuplanen, bevor die Schlangen zu lang werden. Im Mittelpunkt dieser Lösung stehen die Ultralytics YOLO Modelle.
Ultralytics YOLO Modelle unterstützen wichtige Computer Vision Aufgaben wie die Objekterkennung, die Kunden in Videobildern identifiziert, sowie die Objektverfolgung, die diese Kunden über die Zeit hinweg über verschiedene Bilder hinweg verfolgt. Diese Funktionen ermöglichen es dem System, Kassenbereiche zu überwachen, Kunden zu zählen und aufkommende Warteschlangen zu erkennen.

Abb. 1. Ein Beispiel für den Einsatz von YOLO zur Personenerkennung in einer Warteschlange. Bildquelle: Ultralytics.
Durch die Erkennung und Verfolgung von Personen in Live-Videostreams kann die Lösung zudem Wartezeiten schätzen und sich entwickelnde Engpässe markieren. Insbesondere läuft das System auf kompakten, lokalen Servern unter Verwendung einer Edge-First-Architektur. Dies stellt einen Betrieb rund um die Uhr sicher, während Kundendaten privat bleiben.
Neben der Echtzeit-Überwachung unterstützt die Lösung kurzfristige Prognosen. Sie kann den Aufbau von Warteschlangen bis zu 15 Minuten im Voraus vorhersagen und hilft Managern dabei, das Personal an das erwartete Kundenaufkommen anzupassen.
Link to this sectionWarum solltest du dich für Ultralytics YOLO Modelle entscheiden?#
Ultralytics YOLO Modelle geben Cali Intelligence die Möglichkeit, hohe Leistung ohne teure Cloud-Infrastruktur zu liefern. Die Modelle lassen sich gut auf verschiedene Kamerawinkel und Lichtverhältnisse übertragen, was eine schnelle Bereitstellung in mehreren Filialen bei minimalem Nachschulungsaufwand ermöglicht.
Die Ultralytics YOLO Modelle unterstützen zudem eine fortschrittliche Objektverfolgung. Anstatt sich nur auf die Anzahl der Personen zu verlassen, kann das System messen, wie lange Kunden in der Schlange stehen. Dies verbessert die Sichtbarkeit der Warteschlangen und trägt zu einer Genauigkeit von über 90 % bei den Warnmeldungen in der Praxis bei.
Darüber hinaus ist das YOLO-basierte System darauf optimiert, selbst 3 bis 6 Kamerastreams bei etwa 3 FPS pro Stream zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, die Erkennungsgenauigkeit beizubehalten und gleichzeitig die Rechenlast erheblich zu reduzieren, was effiziente und skalierbare Abläufe im Einzelhandel unterstützt.
Link to this sectionUltralytics YOLO und Cali Intelligence reduzieren die Schlangenlänge um 43 %#
Als Cali Intelligence seine auf Ultralytics YOLO basierende Lösung an acht Einzelhandelsstandorten einführte, war die Auswirkung sofort messbar. An einem Standort sank beispielsweise die durchschnittliche Schlangenlänge von 7 auf 4 Kunden, eine Reduzierung um 43 % innerhalb von nur zwei Wochen.
Die operative Effizienz verbesserte sich zusammen mit der Kundenzufriedenheit. Während der schwächeren Zeiten reduzierte das System unnötige Kassenöffnungen um bis zu 10 %, was es den Geschäften ermöglichte, den Personaleinsatz besser auf die tatsächliche Nachfrage abzustimmen und Arbeitskosten zu vermeiden.
Unterdessen blieb die Erkennungsleistung über verschiedene Ladenlayouts und Lichtverhältnisse hinweg stabil und hielt eine Fehlerrate unter 6 %. Die hohe Genauigkeit der Warnmeldungen gab den Managern das Vertrauen, schnell zu handeln und fundierte Entscheidungen auf der Verkaufsfläche zu treffen.
Die Vorteile gingen auch über die Echtzeit-Überwachung hinaus. Frühe Tests zur prädiktiven Personaloptimierung erreichten einen mittleren absoluten Fehler (MAE) von 0,8, womit die Schlangenlängen auf einen Kunden genau vorhergesagt wurden, was eine proaktivere Personalplanung ermöglichte.
Einfach ausgedrückt konnte Cali Intelligence Ultralytics YOLO nutzen, um Videoaufnahmen aus dem Geschäft in operative Echtzeit-Intelligenz zu verwandeln, was dazu beitrug, Wartezeiten zu verkürzen, den Personaleinsatz zu optimieren und die allgemeine Leistung im Einzelhandel zu steigern.
Link to this sectionFörderung intelligenterer Einzelhandelsabläufe in großem Maßstab#
Während Cali Intelligence weiter wächst, plant das Unternehmen, seine Edge-Performance mithilfe des Ultralytics Python-Pakets weiter zu optimieren. Das Paket bietet einen optimierten Workflow für das Trainieren, Exportieren und Bereitstellen von Modellen, wodurch Leistungsverbesserungen effizienter umgesetzt werden können.
Auf diesem Fundament aufbauend untersucht Cali Intelligence TensorRT- und ONNX-Exportformate, um die Inferenzzeit zu reduzieren und die Hardwareauslastung vor Ort zu verbessern. Das Team von Cali Intelligence evaluiert zudem einen Wechsel zwischen verschiedenen Ultralytics YOLO Modellvarianten, von Medium zu Small, um die Effizienz bei gleichbleibend hoher Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
Insgesamt treibt Cali Intelligence einen Wandel im Einzelhandel voran, der Geschäfte von einer reaktiven Verwaltung hin zu einer proaktiven, datengesteuerten Leistung führt.
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