Retail

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AI@Retail - Analyse des Laufwege- und Einkaufsverhaltens

Wie viele Kunden sind zu einem bestimmten Zeitpunkt im Laden? Welche Produkte interessierte die Kunden ganz besonders? Welche Waren werden oft zusammen gekauft? Welche Wege nehmen die Kunden im Laden? Durch einen implementierten Bilderkennungs-Algorithmus ist es möglich, in jeder einzelnen Supermarktfiliale das Laufwege- und Einkaufsverhalten der Kunden zu analysieren. Das hilft sowohl bei der Sortimentsgestaltung als auch beim Auffüllen von Regalen. Damit aber nicht genug: Viele Kunden vergleichen online die Preise. Darauf können Sie in Echtzeit reagieren und können Ihren Kunden immer die für sie besten Angebote zu einem attraktiven Preis zur Verfügung stellen.

AI@the Edge im Supermarkt

Eine Einzelhandelskette besitzt mehrere Filialen im gesamten Bundesgebiet. Die Aufzeichnungen der einzelnen Kameras in den Geschäften sind mit einer Speicherlösung von NetApp nach individuell festgelegten Kriterien und Zeiträumen archiviert und werden an ein regionales Rechenzentrum übermittelt. Das Datenmanagement übernimmt die Lösung Data Fabric von NetApp. Alle relevanten Bilddaten werden in einen Unified Data Lake am Hauptfirmensitz verschoben und dort vom Datenanalyse-Team verarbeitet. Dort findet die Modellberechnung auf Basis eines leistungsstarken DGX-Systems von Nvidia statt. Ein OpenShift-Cluster stellt das notwendige Rollenmanagement sicher. Die errechneten Modelle werden an eine hochverfügbare RedHat-OpenShift-Instanz übergeben. Diese übernimmt und überwacht die Verteilung der AI-Modelle an die einzelnen Filialen und die Edge Devices. Dank der GitOps-basierten Bereitstellung der Algorithmen ist eine kontinuierliche Überwachung und stetige Verbesserung der Bilderkennung ohne Downtime möglich.

Grafik

 

Wie das in der Praxis aussieht, können Sie sich anhand einer Demo in unserem Solution Center in München ansehen.
Vereinbaren Sie gerne mit hrem Ansprechpartner bei Computacenter einen Termin.

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