«ВкусВилл» позиционирует себя как сеть магазинов здорового питания, предлагающая свежие и натуральные продукты без искусственных добавок. Но как отслеживать состояние товаров в масштабе крупного бизнеса? Елена Корецкая, ведущий эксперт по аутсорсингу персонала «ВКР», специально для ShopAndMall.ru проанализировала кейс «ВкусВилл» по внедрению искусственного интеллекта (ИИ или AI) для отбора испорченных овощей, а также рассмотрела и другие подходы для решения этих задач.

Технологии искусственного ИИ в ритейле демонстрируют высокий потенциал для автоматизации и улучшения различных процессов, включая контроль качества продукции. С недавних пор торговая сеть «ВкусВилл» совместно с технологическим стартапом Art Intelligence внедрила AI в своих дарксторах для распознавания дефектов фруктов и овощей: обновление заменило традиционные консультации технологов, где очень многое зависело от человеческого фактора. Ранее состояние продукта определяли люди по фото с даркстора и давали свои рекомендации. «ВкусВилл» отмечает, что наблюдались определенные трудности, связанные со временем ответа и круглосуточной работой.


Сейчас технология на базе ИИ помогает сотрудникам «темного» магазина оперативно получать обратную связь с помощью чат-бота в Telegram по работе с ФРОВ (ФРОВ - сокращение от фрукты и овощи, - прим. ред.) — одной из сложнейших подкатегорией в управлении запасами среди всех существующих во Fresh. Мера направлена на предотвращение попадания некачественных продуктов на полки магазинов, что должно привести к снижению потерь по списанию и уценке, а также уменьшить количество обращений покупателей по вопросам качества.

Эффективность и скорость работы

Внедрение ИИ для распознавания дефектов продуктов в дарксторах - это шаг, отвечающий времени. Программа поможет оперативнее анализировать состояние продуктов с высокой точностью, при этом не занимать много времени. Ранее в сфере торговли такая функция лежала на сюрвейере (от англ. surveyor, - прим. ред.) - инспекторе или агенте, который осматривал имущество, груз или товар. Специалисты также осуществляют лабораторные анализы и берут пробы, если требуется более глубокое понимание состояния продукции, но могут ограничиться и визуальным осмотром. Однако ИИ способен работать быстро и круглосуточно, обеспечивая стабильное качество работы.

Но чтобы достичь реальной эффективности необходимо обеспечивать качественные исходные данные и постоянное обновление. Например камеры, которые будут считывать состояние товара, должны не только быть полностью исправны и поддерживать высокое расширение, но и успешно работать в системе. Также надо работать с разными типами дефектов: от серьезных до незначительных. Если алгоритм недостаточно обучен или система сталкивается с новыми типами повреждений ФРОВ, она может допускать ошибки. Это приведет к неверным рекомендациям, что поставит под угрозу основную цель внедрения технологии.

Кроме того, обновления обеспечивают ИИ достаточную скорость. Необходимо прописать как можно больше решений, чтобы не замедлять процессы в дарксторах и не создавать узкие места в цепочке поставок. В условиях высокой конкуренции на рынке ритейла и возросших ожиданий покупателей, особенно в сегменте доставки, задержки неприемлемы.


Альтернативные подходы и их перспективы

Существуют и другие методы, которые могут использоваться для контроля качества ФРОВ. Например, сенсорные технологии, такие как гиперспектральные камеры. Они могут определять качество продукции по химическому составу и внутренней структуре, что позволяет выявлять дефекты, невидимые человеческому глазу или традиционным камерам. Эти технологии уже используются в некоторых крупных ритейлерах и демонстрируют высокую эффективность.

В контексте России 2024 года наиболее перспективным подходом может стать комбинация чат-бота и сенсорных технологий. ИИ будет отвечать за первичный анализ данных, а сенсорные технологии — за более детальное исследование продукции. Такая интеграция обеспечит более высокий уровень точности и надежности, снижая риск ошибок и повышая эффективность работы дарксторов.

Испорченные фрукты и овощи представляют серьёзную проблему для ритейлеров. Они могут не только привести к потерям из-за списания продукции, но и негативно сказаться на репутации компании: потребители, столкнувшись с некачественными продуктами, могут потерять доверие к бренду.

В России не только «ВкуссВилл» озабочен качеством продуктов. Чтобы подтвердить его, покупатели «Азбуки Вкуса» могут самостоятельно подать заявку на их исследование. Кроме того, каждый раз перед заключением договора с новым поставщиком их специалисты тщательно проверяют продукцию, после чего она попадет на полки супермаркетов.


Внедрение ИИ для контроля качества фруктов и овощей — это перспективный шаг, который может существенно повысить эффективность работы и сократить потери. Однако для достижения максимальной эффективности важно не только правильно обучить ИИ, но и обеспечить его интеграцию с другими смежными технологиями. В 2024 году, когда потребительские ожидания и требования к качеству продукции только возрастают, российским ритейлерам необходимо постоянно совершенствовать свои операционные процессы.

*Фото: «ВкусВилл»