Резидент "Сколково" обеспечил Mars искусственным интеллектом.

"Институт развития цифровой экономики" (ИРЦЭ), резидент Кластера информационных технологий Фонда "Сколково", и Mars Kazakhstan реализовали совместный пилотный проект. ИРЦЭ помог торговой компании внедрить свою инновационную разработку на базе искусственного интеллекта.
Программная система распознавания образов по фотографиям ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail, созданная ИРЦЭ, позволит компании Mars Kazakhstan анализировать наличие и размещение товаров на полках магазинов, выполнение стандартов и условий торговых акций. Прежде для этого использовались облачные серверы с комплексом программного обеспечения: фотографии отправляли с мобильных устройств и обратно. Технология резидента "Сколково" уникальна тем, что позволяет обойтись без дорогостоящих серверных мощностей. Все операции выполняются на мобильном устройстве в офлайн-режиме.
Хусейн Аз-зари, генеральный директор ООО "ИРЦЭ": "Наша команда сотрудничает с корпорацией Mars с 2002 года. Нам импонирует готовность менеджмента Mars тестировать и внедрять инновации. Мы выпустили промышленную версию системы распознавания фотографий ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail в 2019 году. В ней реализованы прорывные идеи использования технологий искусственного интеллекта на базе алгоритмов сверхточных нейронных сетей. До нас никто в мире не смог создать весь комплекс библиотек и других программных компонентов для полного цикла распознавания образов на смартфонах и планшетах, вычислительные мощности которых в тысячи раз меньше, чем у серверов. Наши архитекторы и разработчики создали новые алгоритмы с нуля. Пилотный проект на территории Республики Казахстан повысил экономическую эффективность корпорации Mars, подтвердив достоинства системы ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail".
ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail:
моментально распознает фотографии с максимальной точностью без доступа к интернету;
фиксирует информацию по ключевым показателям эффективности для оценки качества работы;
оперативно выдает рекомендации по изменению выкладки товаров на полках магазинов на мобильном устройстве мерчендайзера;
предоставляет достоверные данные для понимания эффективности маркетинговых мероприятий в магазинах;
контролирует соответствие розничных цен рекомендуемым в точках продаж торговой сети;
формирует отчеты по соответствию цен, соответствию реалограммы планограмме и другим показателям;
исключает ошибки и подтасовку данных;
дает возможность производителю проанализировать ситуацию по рынку.
Михаил Здрок, директор интеграции и трансформации компании Mars Kazakhstan: "Система распознавания фотографий ОПТИМУМ SkyNet Engine for Retail позволяет нам получать достоверные маркетинговые показатели в офлайн-режиме. Технология ООО "ИРЦЭ" – эффективный инструмент для сбора ключевых данных по рынку. Теперь коллегам нужно на 25% меньше времени на посещение торговой точки. Благодаря этому появилась возможность посещать большее количество точек продаж".
По результатам реализации пилотного проекта корпорацией Mars принято решение о введении системы в промышленную эксплуатацию в подразделениях в Казахстане, Беларуси, Армении, Грузии, Азербайджане, Молдове, Киргизии, Монголии, Туркмении, Узбекистане и Турции.
Дмитрий Стариков, проектный менеджер Кластера информационных технологий Фонда "Сколково": "Сфера товаров повседневного спроса (FMCG) очень динамична. Ее отличает стремление к оптимизации бизнес-процессов и интерес к новым технологиям. Резиденты Фонда "Сколково" предлагают широкий спектр инновационных решений, которые могут быть использованы FMCG-компаниями для повышения эффективности. Сотрудничество ООО "ИРЦЭ" и Mars Incorporated – отличный пример синергии компании-разработчика систем интеллектуального распознавания образов и крупнейшего FMCG-производителя. Благодаря этому партнерству резидент смог выйти на рынки Беларуси, Армении, Турции и других стран, доказав, что российское программное обеспечение, разработанное в "Сколково", является технологией мирового уровня".

Для справки: Название компании: Марс, ООО Адрес: ********** Телефоны: ********** Факсы: ********** E-Mail: ********** Web: ********** Руководитель: ********** [Для просмотра контактных данных нужно зарегистрироваться или авторизироваться]