bg
Цифровые продукты и платформы
12:29, 03 сентября 2025
views
7

В России искусственный интеллект следит за наличием свежего хлеба и выпечки в пекарнях

Инновации поддерживают повседневный комфорт: в 30 магазинах торговой сети «Монетка» в Свердловской области внедрили пилотный проект по автоматизации пекарен.

ИИ - гарант свежести и вкуса

Теперь в 21 магазине Екатеринбурга и в 9 – в Каменск-Уральском наличие свежего хлеба и выпечки, необходимое количество продукции и ее свежесть отслеживает искусственный интеллект (ИИ) – система «Умный пекарь».

Клиенты могут купить домой или в офис 39 видов выпечки, в том числе, 12 сытных позиций, 18 – сладких и хлебных наименований и взбодриться свежим кофе. Чем помогает цифровой помощник пекарям?

Определяет самый популярный товар

Алгоритм считает самостоятельно, сколько требуется продукции и когда стоит включить печь. Камеры отлеживают количество поступивших заготовок и наполненность выкладки, а затем на основе этих данных система создает задание и отправляет его пекарю на гаджет.

Кроме того, ИИ тщательно анализирует то, какие товары нравятся людям, что чаще берут и когда, динамику продаж и ее зависимость от праздников и даже погоды. Система выдает свои прогнозы – каким должен быть оптимальный объем выпечки и график работы.

Экономит деньги и обеспечивает свежесть

Эффект от внедрения нового цифрового решения уже заметен: в пекарнях удалось сократить перепроизводство, а списание товаров свелось к минимуму. Использование ИИ для прогнозирования спроса и снижения потерь, экономия на логистике и оптимизации ассортимента продукции приносят бизнесу рост выручки.

Персонализация в офлайн-рознице, основанная на искусственном интеллекте, становится ключевым фактором роста продаж и лояльности клиентов. Используя данные о покупательском поведении, ритейлеры создают уникальный потребительский опыт, увеличивают средний чек и сокращают издержки, удерживая покупателя в условиях растущей конкуренции с маркетплейсами
quote

Клиенты тоже оказались в выигрыше: благодаря системе удалось гарантировать наличие свежего хлеба и кондитерских изделий. В будущем проект масштабируют и на другие магазины сети в различных регионах, если показатели докажут его эффективность.

Как отмечают эксперты, пилотный проект по автоматизации пекарен демонстрирует, что внедрение ИИ в продажу товаров повседневного спроса идет быстрыми темпами. Потребители получают новый уровень комфорта – ведь свежая выпечка и горячий кофе будут доступны им в любое удобное время, а ритейлеры смогут снизить свои издержки.

Такие проекты помогают развивать IT-отрасль России, способствуют конкурентоспособности российского ритейла через цифровизацию. Сейчас «Умный пекарь» – проект региональный, но в дальнейшем IT-решения с доказанным экономическим эффектом могут выйти на международный рынок и стать продуктом для экспорта в страны СНГ и Восточной Европы.

Вклад в технологии – рост лояльности клиентов

За последние годы привычные офлайн магазины становятся все более технологичными. Искусственный интеллект повышает лояльность и средний чек клиента, когда предлагает ему скидки или товары на основе его прошлого покупательского опыта.

Так, компания «Лента» использовала автоматизированную систему прогнозирования спроса на товары на основе машинного обучения. Нейросеть анализировала особенности торговых точек, запасы на складах, пересечение промо-акций и сезонный спрос.

Похожий проект тестировала и торговая сеть «Пятёрочка» (X5 Retail Group). ИИ-ассистент анализировал ассортимент магазинов, а также автоматически предсказывал спрос на товары и формировал заказы на пополнение распределительных центров и супермаркетов.

Маркетплейс Ozon активно применяет автоматизацию складов, роботизацию и ИИ для оптимизации логистических процессов.

Внедрение проекта «Умный пекарь» – логичный шаг в развитии ритейла, в перспективе опыт его использования может быть тиражирован, а само цифровое решение будет объединено с мобильным приложением покупателя и сможет предлагать ему персональные скидки или «товары дня».

like
heart
fun
wow
sad
angry
Последние новости
Главное
Рекомендуем
previous
next