Como aumentar a precisão e eficiência na identificação e análise de produtos em expositores de varejo? Nossa solução utiliza inteligência artificial para transformar imagens em dados acionáveis, otimizando a auditoria de produtos e o gerenciamento de informações sobre precificação e posicionamento.
Por meio de um aplicativo dedicado, é possível capturar imagens diretamente dos expositores. Essas imagens são processadas na nuvem em serviços de inteligência artificial e modelos de machine learning para identificar produtos, verificar conformidade de precificação e avaliar a disposição dos itens no ponto de venda. O objetivo é reduzir custos operacionais, minimizar erros humanos e gerar insights estratégicos que apoiem decisões de reposição e layout.
Combinando a expertise da nScreen com serviços avançados de IA da AWS, desenvolvemos uma arquitetura escalável e eficiente que oferece benefícios tangíveis e mensuráveis.
Solução proposta
Para atender às demandas do varejo, a solução foi estruturada com base em serviços especializados da aws, proporcionando:
Identificação automática de produtos: Substituição da análise manual por reconhecimento inteligente de itens nos expositores.
Validação de compliance: Verificação do correto posicionamento e precificação dos produtos.
Otimização de processos: Automação das etapas críticas para reduzir tempo e esforço operacional.
Geração de relatórios estratégicos: Estruturação de dashboards interativos para análise de métricas e insights acionáveis.
Identificação de share no expositor: Análise percentual da disposição dos produtos em relação à concorrência.
Etapas de implementação
Captura de imagens e armazenamento seguro: As imagens dos expositores são capturadas por um aplicativo dedicado e armazenadas no Amazon S3, garantindo segurança e escalabilidade.
Processamento inteligente na nuvem: Aplicação de modelos treinados no Amazon Rekognition Custom Labels para identificação automática dos produtos, sem necessidade de desenvolvimento manual de algoritmos complexos.
Validação de conformidade: Integração com bases de dados para cruzamento de informações, assegurando precisão em aspectos como preços, posicionamento e distribuição.
Arquitetura
O diagrama representa uma arquitetura baseada na AWS para processamento de imagens com o Amazon Rekognition Custom Labels. Ele é estruturado dentro de uma VPC (Virtual Private Cloud) e dividida em duas sub-redes:
Public Subnet: Contém uma instância EC2 – Frontend, onde um usuário Backoffice interage com a aplicação para enviar imagens. As imagens são armazenadas no Target Bucket, um repositório S3.
Private Subnet: A instância EC2 processa as imagens armazenadas no Target Bucket e as envia para o serviço Rekognition Custom Labels, que executa a análise e classificação dos produtos. Os resultados são armazenados em outro Bucket do Amazon S3.
Desenvolvedor e Datasets: Um desenvolvedor prepara os datasets de treinamento para alimentar o Rekognition Custom Labels, garantindo que o modelo seja capaz de identificar corretamente os produtos. O armazenamento dos datasets ocorre no Bucket, criando um ciclo contínuo de aprendizado e refinamento.
Essa arquitetura permite automatizar o reconhecimento de produtos em imagens, utilizando machine learning para análise e classificação.
Resultados
Definição e organização dos datasets para treinamento e validação do modelo de IA: Foi realizado o levantamento e a organização das imagens necessárias para treinar e validar o Amazon Rekognition Custom Labels, aumentando a precisão na classificação de produtos.
Treinamento do Amazon Rekognition Custom Labels: O serviço foi configurado e treinado para identificar os produtos específicos em imagens dos expositores, aprimorando a acurácia no reconhecimento.
Implementação de inferência em tempo real: Foram criados padrões de inferência que aumentaram a velocidade e a confiabilidade da identificação de produtos.
Identificação dos desafios na fase de pesquisa e desenvolvimento: Foram identificados desafios técnicos e operacionais, permitindo aprimoramentos contínuos na solução.
Conclusão
A implementação dessa solução baseada em inteligência artificial e serviços AWS representa um grande avanço para o setor varejista, trazendo mais precisão e eficiência para a gestão de produtos no ponto de venda. Ao automatizar o reconhecimento e a análise da disposição dos produtos nos expositores, as empresas podem otimizar seu espaço de exposição, garantir maior conformidade com contratos comerciais e tomar decisões baseadas em dados concretos.
Além disso, a integração com o Amazon QuickSight e Athena proporciona uma camada analítica robusta, permitindo que gestores e equipes comerciais tenham acesso a insights estratégicos em tempo real. Essa abordagem reduz significativamente o tempo gasto em auditorias manuais e melhora a capacidade de resposta às dinâmicas do mercado, garantindo maior competitividade e eficiência operacional.
Outro fator de destaque foi o desenvolvimento do dataset para treinamento do Amazon Rekognition, que envolveu a coleta e classificação de um grande volume de imagens para assegurar um alto nível de precisão na identificação dos produtos. Essa etapa de pesquisa e desenvolvimento apresentou desafios importantes, como a variação de iluminação, ângulos e qualidade das imagens capturadas no ambiente real de varejo. No entanto, ao superar essas barreiras, a solução se tornou mais robusta e preparada para diferentes cenários.
Com essa implementação, foi possível estruturar uma solução escalável, que pode ser continuamente aprimorada com novos produtos e categorias, garantindo sua relevância e evolução ao longo do tempo. Ao unir tecnologia de ponta com uma abordagem orientada a dados, essa iniciativa se destaca como um diferencial competitivo essencial para varejistas, distribuidores e indústrias que buscam maximizar seus resultados e oferecer uma experiência aprimorada aos consumidores.
Precisa otimizar a gestão e análise de produtos no varejo? Entre em contato e descubra como podemos transformar a visibilidade dos seus produtos com inteligência artificial e tecnologia AWS.
Sobre a nScreen
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