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La vision par ordinateur change le secteur de la vente au détail
La vision par ordinateur change le secteur de la vente au détail
Les propriétaires de commerces de détail sont souvent confrontés à des problèmes de gestion des stocks qui entravent le développement de relations clients à long terme.
L'utilisation de la vision par ordinateur dans la gestion des stocks de détail est une solution innovante qui permet d'établir un modèle opérationnel robuste pour atteindre les objectifs commerciaux.
Le secteur de la vente au détail est très sensible aux besoins des clients et nécessite donc des investissements continus pour améliorer l'expérience du consommateur. L'application de la vision par ordinateur dans le commerce de détail a contribué à améliorer la gestion des stocks, un aspect essentiel du secteur de la vente au détail. Cette technologie constitue une solution idéale car elle implique plusieurs processus interdépendants qui ont finalement un impact sur la livraison du produit. Même de petites erreurs dans cette chaîne de processus peuvent constituer une menace pour la satisfaction des clients et la réputation de l'entreprise.
Avantages de la vision par ordinateur dans la gestion des stocks de détail
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui reproduit l'œil humain, permettant aux ordinateurs de reconnaître et de traiter des objets. Il génère des données en temps réel à partir d’images et de vidéos collectées par des drones, robots et caméras installés dans les grands magasins et entrepôts. En analysant ces données, les besoins opérationnels peuvent être satisfaits, les ventes peuvent être augmentées et l'expérience du consommateur peut être améliorée. Selon la 29e étude annuelle de RIS sur le commerce de détail, plus de 40 % des détaillants adopteront la technologie de vision par ordinateur pour leurs opérations commerciales au cours des deux prochaines années. L'utilisation de la vision par ordinateur dans les stocks de détail présente de nombreux avantages, tels que :
- Amélioration de la disponibilité en rayon
L'application de la technologie de vision par ordinateur à la gestion des stocks de détail offre la possibilité de réduire les taux de rupture de stock, d'augmenter la disponibilité en rayon, et optimiser l'expérience globale du consommateur. Des solutions possibles sont proposées. Une gestion inefficace des produits en rayon peut entraîner des pertes de revenus importantes pour les détaillants, car les clients peuvent se tourner vers des fournisseurs concurrents en raison d'expériences insatisfaisantes. Pour surmonter ces défis, les caméras de vision par ordinateur basées sur l'IA et surveillées par un logiciel peuvent effectuer des contrôles de qualité, identifier les défauts, prédire la demande de produits et empêcher les marchandises endommagées d'atteindre les utilisateurs finaux. De plus, ces systèmes peuvent commander des produits demandés auprès des fournisseurs, rationalisant ainsi davantage le processus de gestion des stocks.
- Suivi des stocks
Le secteur de la vente au détail est souvent confronté à des pénuries de main-d'œuvre et doit optimiser et allouer rationnellement les ressources humaines. Pour résoudre la tâche de suivi des stocks, les détaillants peuvent mettre en œuvre des caméras compatibles avec la vision par ordinateur qui exploitent la lecture des codes-barres et le suivi des mouvements des stocks pour identifier où les produits sont stockés. Le suivi des stocks grâce à la vision par ordinateur permet également d'éviter que les articles ne soient égarés, ce qui peut retarder la livraison des produits et nécessiter plus de temps de la part des employés du magasin pour les localiser. En tirant parti de la technologie de vision par ordinateur, les détaillants peuvent suivre avec précision les produits et réduire les coûts associés.
- Audit d'inventaire
Les détaillants peuvent utiliser la technologie de vision par ordinateur pour effectuer des audits d'inventaire dans les grands magasins. En chargeant les employés de capturer des images d'étagères, ces images seront traitées par vision par ordinateur sur l'appareil. L'analyse des données obtenues fournit aux responsables de magasin des informations et des analyses, leur permettant d'inspecter les étagères du magasin et d'identifier toute incohérence afin de pouvoir prendre les mesures correctives appropriées.
- Réduire les surstocks
Obtenir des prévisions de produits plus précises et plus cohérentes peut entraîner un problème de surstock, créant des coûts et des risques supplémentaires tels qu'une augmentation des coûts de stockage et une obsolescence potentielle des stocks. Les détaillants peuvent atténuer ces défis en tirant parti de la technologie de vision par ordinateur, qui s'appuie sur des données précédemment collectées pour améliorer la précision des prévisions.
Avec l'innovation continue de la technologie, l'application de la vision par ordinateur dans la gestion des stocks de détail devient de plus en plus conviviale, économique et précise. Cela encourage les propriétaires de commerces de détail à tirer parti de la technologie pour dynamiser leur activité sans avoir à apporter de changements majeurs à leurs opérations commerciales. Avec l'aide de la vision par ordinateur, les propriétaires d'entreprises de vente au détail peuvent augmenter leurs ventes, établir des relations clients à long terme et optimiser de manière transparente leurs opérations.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
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