Cali Intelligence, büyük gıda perakendecileri için satış kaybına, müşteri memnuniyetsizliğine ve reaktif personel kararlarına neden olan uzun kasa kuyruklarını azaltmak istiyordu.
Ultralytics YOLO kullanan Cali Intelligence, gerçek zamanlı izleme ve uyarılar sayesinde perakende satış kasalarındaki kuyrukları %43 oranında azalttı ve personel verimliliğini artırdı.
Yoğun saatlerde, kalabalık perakende mağazalarında kasada hızlı bir şekilde kuyruklar oluşabilir. Kuyruklar uzadıkça bekleme süreleri artar, personel bunalır ve alışveriş yapanlar satın alma işlemini tamamlamadan sepetlerini terk edebilir.
Çoğu mağazada halihazırda CCTV sistemleri bulunmaktadır. Ancak, bu kameralar genellikle sadece gözetim amacıyla kullanılır ve gerçek zamanlı operasyonel bilgiler sağlamaz. Bu da, mağaza ekiplerinin detect erken detect edemediği ve kuyruklar sorun haline gelmeden önce müdahale edemediği anlamına gelir.
Cali Intelligence, yapay zeka destekli perakende izleme ile bu operasyonel zorlukların üstesinden geliyor. Mevcut CCTV altyapısını bilgisayar görme teknolojisi ile güncelleyerek, canlı video akışlarını gerçek zamanlı operasyonel verilere dönüştürüyorlar.
Örneğin, Ultralytics YOLO kullanarak, sistemleri detect , aktif kuyrukları belirleyebilir ve müşteri yoğunluğunu ölçebilir. Bu, mağaza ekiplerinin hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve uzun bekleme sürelerini önlemesine yardımcı olur.
2020 yılında kurulan Cali Intelligence, fiziksel perakende mağazaları için özel olarak tasarlanmış yapay zeka çözümleri geliştirir. Şirket, Fransız perakende sektöründe yapay zekayı demokratikleştirmek ve perakendecilerin bilgisayar görüşü yoluyla performanslarını ve müşteri deneyimini iyileştirmelerine yardımcı olmak amacıyla kurulmuştur.
Fiziksel perakendecilikte önemli bir zorluk, mağaza içi faaliyetlerin sınırlı görünürlüğüdür. Öngörülemeyen kuyruklar ve dengesiz personel dağılımı, mağaza ekiplerinin hızlı tepki vermesini zorlaştırır, özellikle de kasa kuyruklarının hızla uzadığı yoğun saatlerde.
Perakende ekipleri genellikle proaktif yönetim yerine reaktif karar verme sürecine zorlanırlar. Cali Intelligence, perakendecilerin mağazalarında gerçek zamanlı olarak neler olup bittiğini daha iyi anlamalarını sağlayarak bu boşluğu doldurur.
Son dört yılda Cali Intelligence, çözümlerini kitlesel dağıtım, DIY ve hazır giyim gibi çeşitli perakende sektörlerine yaydı. Bugün şirket, Intermarché ve Leclerc gibi büyük Fransız perakendecilerle çalışarak daha verimli ve hızlı mağaza operasyonlarını destekliyor.
Uzun ödeme kuyrukları, alışverişin yarıda bırakılmasının başlıca nedenlerinden biridir. Müşterinin ödeme deneyimi, satışın tamamlanıp tamamlanmayacağını genellikle belirler.
Müşteriler sepetlerini doldurmuş olsalar bile, uzun kuyruklar satın alma niyetini zayıflatabilir. Bu da satışların anında düşmesine neden olur.
Aslında, bunun etkisi tek bir işlemle sınırlı değildir. Tekrarlanan gecikmeler müşterileri hayal kırıklığına uğratır ve onları daha hızlı hizmet sunan rakiplere yönlendirebilir. Zamanla bu durum sadakati zedeler ve tekrar ziyaretleri azaltır.
Uzun kuyruklar mağaza ekiplerine de önemli bir baskı oluşturur. Operasyonel düzeyde, yönetim genellikle yeterince hızlı tepki vermekte zorlanır.
Çoğu durumda, ekipler ancak kuyruklar uzadıktan sonra harekete geçer ve durum acil hale geldiğinde ek kasalar açar. Bu reaktif yaklaşım, personeli sorunsuz ve tutarlı bir hizmet sunmak yerine sürekli olarak sorunları çözmek zorunda bırakır.
Personel alımı, karmaşıklığı bir kat daha artırır. Canlı kuyruk verileri olmadan, ek desteğin ne zaman ve nerede gerçekten gerekli olduğunu bilmek zordur. Genellikle mağazalar, sakin saatlerde fazla personel, yoğun saatlerde ise yetersiz personel ile çalışır ve bu da her iki durumda da verimsizliğe yol açar.
Mağaza yönetimini ve müşteri deneyimini iyileştirmek için Cali Intelligence, mevcut kamera altyapısı aracılığıyla bilgisayar görüşünü kullanarak ödeme işlemlerini otomatik olarak izler. Çözümleri, standart Video Yönetim Sistemleri (VMS) ile doğrudan entegre olur ve mağaza yöneticilerinin kuyruk eşikleri aşıldığında anında uyarı almasını sağlar.
Bu, ekipler kuyruklar çok uzamadan ek kasalar açabilmelerini veya personeli yeniden konumlandırabilmelerini sağlar. Bu çözümün merkezinde Ultralytics YOLO yer almaktadır.
Ultralytics YOLO , video karelerinde müşterileri tanımlayan nesne algılama ve zaman içinde bu müşterileri kareler arasında takip eden nesne izleme gibi önemli bilgisayar görme görevlerini destekler. Bu özellikler, sistemin kasaları izlemesini, müşterileri saymasını ve oluşan kuyrukları tanımlamasını mümkün kılar.
Canlı video akışlarında kişileri algılayıp takip ederek, çözüm bekleme sürelerini tahmin edebilir ve gelişen darboğazları işaretleyebilir. Sistem, özellikle kenar öncelikli bir mimari kullanarak kompakt, yerinde sunucularda çalışır. Bu, müşteri verilerinin gizliliğini korurken 24 saat kesintisiz çalışmayı sağlar.
Çözüm, gerçek zamanlı izlemenin yanı sıra kısa vadeli tahminleri de destekler. Kuyruk oluşumunu 15 dakika öncesinden tahmin ederek, yöneticilerin personel sayısını beklenen müşteri trafiğine göre ayarlamasına yardımcı olur.
Ultralytics YOLO , Cali Intelligence'a pahalı bulut altyapısına ihtiyaç duymadan yüksek performans sunma olanağı sağlar. Modeller, farklı kamera açıları ve aydınlatma koşullarında iyi bir genelleme yapar, bu da minimum yeniden eğitimle birden fazla mağazada hızlı dağıtımı destekler.
Ultralytics YOLO ayrıca gelişmiş nesne izleme özelliğini de destekler. Sistem, sadece kişi sayısına güvenmek yerine, müşterilerin sırada ne kadar süre beklediğini de ölçebilir. Bu, kuyruk görünürlüğünü artırır ve gerçek dünya uyarı tetikleyicilerinde %90'ın üzerinde doğruluk sağlar.
Bunun yanı sıra, YOLO sistem, her bir akışta yaklaşık 3 FPS hızında 3 ila 6 kamera akışını bile işleyebilecek şekilde optimize edilmiştir. Bu sayede, hesaplama yükünü önemli ölçüde azaltırken algılama doğruluğunu koruyarak verimli ve ölçeklenebilir perakende operasyonlarını destekler.
Cali Intelligence, Ultralytics YOLO çözümünü sekiz perakende satış noktasında kullanmaya başladığında, bunun etkisi hem anında hem de ölçülebilir oldu. Örneğin, bir satış noktasında ortalama kuyruk uzunluğu 7 müşteriden 4 müşteriye düştü, yani sadece iki hafta içinde %43'lük bir azalma oldu.
Operasyonel verimlilik, müşteri memnuniyeti ile birlikte arttı. Yoğun olmayan saatlerde, sistem gereksiz kasa açılışlarını %10'a kadar azalttı, böylece mağazalar personel sayısını gerçek talebe daha yakından uyarlayabilir ve gereksiz işçilik maliyetlerinden kaçınabilir hale geldi.
Bu arada, algılama performansı çeşitli mağaza düzenleri ve aydınlatma koşullarında sabit kalarak, kaçırma oranını %6'nın altında tuttu. Yüksek alarm doğruluğu, yöneticilere hızlı hareket etme ve mağaza alanında bilinçli kararlar alma konusunda güven verdi.
Avantajlar gerçek zamanlı izlemenin ötesine de uzanıyordu. Tahminsel iş gücü optimizasyonunun erken testlerinde, 0,8'lik bir Ortalama Mutlak Hata (MAE) elde edildi, kuyruk uzunlukları gerçek sayının bir müşteri içinde tahmin edildi ve daha proaktif iş gücü planlaması mümkün oldu.
Basitçe söylemek gerekirse, Cali Intelligence, Ultralytics YOLO kullanarak mağaza içi videoları gerçek zamanlı operasyonel istihbarataYOLO başardı ve böylece bekleme sürelerini azaltmaya, personel sayısını optimize etmeye ve genel perakende performansını artırmaya yardımcı oldu.
Cali Intelligence büyümeye devam ederken, şirket Ultralytics Python kullanarak uç performansını optimize etmeye devam etmeyi planlıyor. Paket, modellerin eğitimi, dışa aktarımı ve dağıtımı için kolaylaştırılmış bir iş akışı sağlayarak performans iyileştirmelerinin verimli bir şekilde uygulanmasını kolaylaştırıyor.
Bu temele dayanarak Cali Intelligence, çıkarım süresini kısaltmak ve sahadaki donanım kullanımını iyileştirmek için TensorRT ONNX formatlarını araştırıyor. Cali Intelligence ekibi ayrıca, yüksek algılama doğruluğunu korurken verimliliği artırmak için Ultralytics YOLO varyantları arasında Medium'dan Small'a geçişi değerlendiriyor.
Genel olarak, Cali Intelligence perakende operasyonlarında bir dönüşüm gerçekleştirerek mağazaları reaktif yönetimden proaktif, veri odaklı performansa geçirmektedir.
AI'yı operasyonlarınıza dahil etmek ister misiniz? Daha fazla bilgi için GitHub deposunu ziyaret edin. Lojistikte AI ve sağlık hizmetlerinde bilgisayar görüşünü keşfedin. Başlamak için lisans seçeneklerimizi inceleyin.
Ultralytics YOLO modelleri, görüntülerden ve video girdilerinden gelen görsel verileri analiz etmek için geliştirilmiş bilgisayarla görme mimarileridir. Bu modeller Nesne algılama, sınıflandırma, poz tahmini, izleme ve örnek segmentasyonu gibi görevler için eğitilebilirUltralytics YOLO modelleri şunları içerir:
Ultralytics YOLO11 , Bilgisayarla Görme modellerimizin en son sürümüdür. Tıpkı önceki sürümleri gibi, Vision AI topluluğunun YOLOv8 hakkında sevdiği tüm bilgisayarla görme görevlerini destekler. Bununla birlikte, yeni YOLO11 daha yüksek performans ve doğrulukla birlikte gelir, bu da onu güçlü bir araç ve gerçek dünyadaki endüstri zorlukları için mükemmel bir müttefik haline getirir.
Kullanmayı seçtiğiniz model, projenizin özel gereksinimlerine bağlıdır. Performans, doğruluk ve dağıtım ihtiyaçları gibi faktörleri dikkate almak önemlidir. İşte hızlı bir genel bakış:
YOLOv5 ve YOLO11 gibi Ultralytics YOLO11 depoları, varsayılan olarak AGPL-3.0 Lisansı altında dağıtılır. OSI onaylı bu lisans öğrenciler, araştırmacılar ve meraklılar için tasarlanmıştır, açık işbirliğini teşvik eder ve AGPL-3.0 bileşenlerini kullanan herhangi bir yazılımın da açık kaynaklı olmasını gerektirir. Bu, şeffaflığı sağlar ve yeniliği teşvik ederken, ticari kullanım durumlarıyla uyumlu olmayabilir.
Projeniz Ultralytics yazılımını ve AI modellerini ticari ürünlere veya hizmetlere yerleştirmeyi içeriyorsa ve AGPL-3.0'ın açık kaynak gereksinimlerini atlamak istiyorsanız, bir Kurumsal Lisans idealdir.
Kurumsal Lisansın Faydaları şunlardır:
Sorunsuz entegrasyon sağlamak ve AGPL-3.0 kısıtlamalarından kaçınmak için, sağlanan formu kullanarak bir Ultralytics Kurumsal Lisansı talep edin. Ekibimiz, lisansı özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamanıza yardımcı olacaktır.
.webp)
.webp)
.webp)