कैसे डोडो पिज्जा मशीन सीखने का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करता है

"पिज़्ज़ेरिया ऑफ़ द फ्यूचर" दुनिया भर में दिखाई देते हैं। फोटो में - कैलिफ़ोर्निया से Zume Pizza

भविष्य के सुंदर रूस में, आप एक पिज़्ज़ेरिया में जाएंगे, एक पोस्ट ऑफिस या बैंक का दौरा करेंगे, सही बात करेंगे, और शांति से छोड़ देंगे। कोई कतार नहीं होगी। बस स्वचालित रूप से अपने खाते से पैसे डेबिट कर रहे हैं। इसी समय, माल की गुणवत्ता में काफी वृद्धि होगी, क्योंकि उन्हें मशीनों द्वारा जांचा जाएगा, लोगों द्वारा नहीं।

आने वाले वर्षों में क्लाउड समाधान खुदरा की दुनिया को बदल देगा। वीआर, एआर, वीडियो एनालिटिक्स, तंत्रिका नेटवर्क - ये सभी प्रौद्योगिकियां बादलों से जुड़ी हुई हैं और वीएसएएएस की प्रत्यक्ष जिम्मेदारी में आती हैं।

डोडो पिज्जा एक अंतरराष्ट्रीय पिज़्ज़ेरिया नेटवर्क है जिसमें एक दिलचस्प पारदर्शिता संरचना है - लाभ और हानि डेटा खुले हैं, और निवेशक ऑनलाइन पिज़्ज़ेरिया के महत्वपूर्ण संकेतकों की निगरानी कर सकते हैं: राजस्व, औसत बिल, उत्पादकता, व्यय।

डोडो पिज्जा हर पिज़्ज़ेरिया में वीडियो निगरानी सेट करता है। न केवल फेडर ओविचनिकोव प्रसारण को कैमरे से देख सकते हैं, लेकिन डोडो वेबसाइट पर कोई भी। वीडियो निगरानी डोडो खुलापन और पारदर्शिता रणनीति का हिस्सा है। यह बिक्री बढ़ाने का एक उपकरण भी है।

डोडो की सफलता का आधार व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की इच्छा है। यह अंत करने के लिए, कंपनी ने डोडो आईपी क्लाउड सूचना प्रणाली बनाई और विश्व स्तर पर वीडियो निगरानी के दृष्टिकोण को बदलना शुरू कर दिया।

डोडो के लिए, यह सब ऑर्डर सुनिश्चित करने और ग्राहकों को पिज्जा बनाने की प्रक्रिया दिखाने के लिए एक सरल इच्छा के साथ शुरू हुआ। रसोई में प्रत्येक पिज़्ज़ेरिया में एक कैमरा है। प्रसारण इंटरनेट के माध्यम से किया जाता है और सभी को देखने के लिए उपलब्ध है।

पिछले एक साल में, लाइव प्रेज़ेंस टूल से पिज़्ज़ेरिया में कैमरे वीडियो एनालिटिक्स के डेटा संग्रह उपकरण के रूप में विकसित हुए हैं।

डोडो पिज्जा ने दो सेवाओं का लाभ उठाया जो वीडियो निगरानी की क्षमताओं का विस्तार करते हैं: डब्रेन मंच और इविडॉन कतार डिटेक्टर।

तंत्रिका नेटवर्क DBrain

सीईओ और डब्रेन के सह-संस्थापक - दिमित्री मात्स्केविच । कुछ साल पहले, उन्होंने Icon8 चैटबॉट के निर्माण में भाग लिया, जो तुरंत तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके फ़ोटो संसाधित करता है। उपयोगकर्ता बॉट में उपयोग के लिए उपलब्ध छह शैलियों में से एक को चुनता है - 2016 में परियोजना की शुरुआत में, यह आश्चर्यजनक था।

Icon8 ने 7.5 मिलियन उपयोगकर्ताओं को इकट्ठा किया - टेलीग्राम में उस समय की सबसे लोकप्रिय परियोजना, पावेल डुरोव से अनुदान प्राप्त किया।

दमित्री ने डीब्रेन में प्राप्त अनुभव का उपयोग किया। कंपनी तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करती है और उन्हें वितरित रजिस्ट्री प्रौद्योगिकी जोड़ती है।

DBrain एक "कमजोर" AI बनाने के लिए मिलकर काम करने के लिए एक ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म है। तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण में डेटा को चिह्नित करते समय बड़ी मात्रा में मैनुअल श्रम शामिल होता है - प्रक्रिया महंगी और समय लेने वाली होती है। टीम निर्माण की लागत को कम करने और तंत्रिका नेटवर्क की सटीकता को बढ़ाने के लिए आई: कोई भी व्यक्ति पैसे के लिए तंत्रिका नेटवर्क के लिए "शिक्षक" बन सकता है।



नेट को प्रशिक्षित करना बहुत सरल है - हम आवेदन में फोटो को देखते हैं और जवाब देते हैं कि इस पर कौन दिखाया गया है: एक लोमड़ी, एक बिल्ली, एक कुत्ता या ऊन की एक गेंद। शायद यह खेल की सबसे अविश्वसनीय व्याख्या है "गाय MUUU बनाता है।"

डोडो पिज्जा के अनुरोध पर, डीब्रेन ने एक मशीन लर्निंग एप्लिकेशन विकसित किया जो पिज्जा की गुणवत्ता की निगरानी करता है। एप्लिकेशन को टेलीग्राम बॉट के रूप में लागू किया जाता है जो एक तस्वीर से पिज्जा का मूल्यांकन करता है। बॉट स्वतंत्र रूप से परीक्षण की गुणवत्ता - 0 से 10 तक प्रमुख मानदंड द्वारा उत्पाद का मूल्यांकन करेगा।



बॉट रहस्य दुकानदारों की एक सेना के साथ काम करता है - यह 50,000 से अधिक लोगों का आंतरिक डोडो पिज्जा समुदाय है। पिज़्ज़ेरिया की गुणवत्ता रेटिंग उन ग्राहकों की रिपोर्टों पर आधारित है जो मानकों के अनुपालन के लिए साप्ताहिक लगभग 700 पिज्जा का मूल्यांकन करते हैं। स्वयंसेवक अपने काम के लिए डोडो-रूबल प्राप्त करते हैं, जिसका उपयोग अगले आदेश पर पिज्जा का भुगतान करने के लिए किया जा सकता है।

लेकिन वीडियो निगरानी कहां है?

वीडियो निगरानी लागत को कम करती है और पिज़्ज़ेरिया की रेटिंग संकलित करने के काम को पूरी तरह से स्वचालित करती है। ऐसा करने के लिए, बस फ़ोटो के बजाय वीडियो डेटा के साथ Dbrain से एप्लिकेशन प्रदान करें। कैमरे का उपयोग करते हुए, कार्यक्रम में एक सामान्य व्यक्ति की तरह, सप्ताह में 2 पिज्जा की जांच करने का समय नहीं होगा, लेकिन 300 प्रति दिन - बिल्कुल वही सब कुछ जो ओवन से बाहर आता है।



तंत्रिका नेटवर्क डब्रेन ने 50,000 तस्वीरों में पिज्जा खंडित किया और यह सीखा कि प्रत्येक खंड में खामियों को कैसे देखा जाए। उदाहरण के लिए, यदि एक पिज्जा के किनारों पर ग्रिड छोटी-छोटी सूजन का पता लगाता है जो मानव आंख के लिए लगभग अदृश्य हैं, तो यह तुरंत आटा की खराब गुणवत्ता को "समझता है"। इसी समय, नेटवर्क प्रत्येक पिज्जा की तुलना "आदर्श" मॉडल के साथ करता है, जो रहस्य दुकानदारों और विशेषज्ञों द्वारा प्रदान किए गए डेटा के आधार पर बनाया गया है जो पिज्जा की गुणवत्ता का आकलन करने में पेशेवर रूप से शामिल हैं।

इविडॉन कतार डिटेक्टर

इविडॉन ने कतार डिटेक्टर बनाने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया। एक महान कई डिटेक्टर पहले ही आविष्कार किए जा चुके हैं, लेकिन उनमें से सभी दोषों के बिना नहीं हैं। लाइन में लोग स्थैतिक ज्यामितीय आकृतियों की तरह व्यवहार नहीं करते हैं। बाहरी सेंसर के संचालन को बाधित करने के लिए लोग एक स्थान से दूसरे स्थान पर जाते हैं, ताकि वे पृष्ठभूमि या एक-दूसरे के साथ विलय कर दें, और कैमरे को वस्तुओं को भेद करने से रोक सकें।

मशीन लर्निंग ने एक व्यक्ति को "मुख्य चीज" से अलग करना संभव बना दिया - सिर। सिर पर गिनती, फ्रेम में एक व्यक्ति की उपस्थिति का निर्धारण करने में लगभग 100% सटीकता प्राप्त करना संभव था। और फिर यह सिर्फ लोगों की संख्या गिनने और प्रबंधक को तत्काल प्रतिक्रिया के लिए कतार के बारे में एक अधिसूचना भेजने के लिए पर्याप्त है।

प्रबंधक एक अधिसूचना प्राप्त करता है और एक और कैश डेस्क खोलने का फैसला करता है। या कैश रजिस्टर बंद कर देता है, जिस पर अनलोड कैशियर छूट जाता है।

सेवा का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा सांख्यिकी है। डिटेक्टर कतार में लोगों की संख्या को गिनता है, ग्राफ़ और चार्ट बनाता है जो समय के साथ ग्राहकों के वितरण की विशेषता रखते हैं। इस तरह के डेटा के साथ, कर्मचारियों के काम के कार्यक्रम को अनुकूलित करना, विपणन अभियान की गुणवत्ता का मूल्यांकन करना या विंडो ड्रेसिंग में कमियों की पहचान करना आसान है।



रिपोर्टें सीएसवी प्रारूप में उत्पन्न होती हैं, डेटा इविडॉन व्यक्तिगत खाता इंटरफ़ेस में भी उपलब्ध है। रिपोर्ट से आप यह पता लगा सकते हैं:

● समस्या क्षेत्र (एक या अधिक संस्थानों के भीतर तुलना की संभावना के साथ);
● चरम भार, लंबाई और गतिशीलता की कतार;
● लोगों की प्रत्येक भीड़ के लिए वीडियो डेटा।

रिपोर्ट डेटा के साथ, आगे जाना और दिनों और हफ्तों के लिए पूर्वानुमान बनाना आसान है। अब यह पता लगाना आसान है कि कौन से टिकट कार्यालय में, किस घंटे अधिकतम और न्यूनतम भार प्राप्त करते हैं।



इविडॉन चेकआउट काउंटरों से डेटा भी संसाधित करता है। इसके लिए, कतार प्रबंधन प्रणाली को 1 सी के साथ एक मुक्त एकीकरण मॉड्यूल के साथ पूरक होना चाहिए। 1C इंटरफ़ेस से, उपयोगकर्ता किसी भी सिस्टम ईवेंट के वीडियो प्राप्त करता है, जैसे कि एक चेक प्रिंट करना, वेयरहाउस संचालन (स्वीकृति, शिपमेंट), उत्पाद रिटर्न।

निवेश की रेटिंग

पब्लिक डोमेन में Dbrain "डोडो" के साथ परियोजना की लागत अभी तक प्रकाशित नहीं हुई है। यहां तक ​​कि अगर आप इसे अधिकतम लागत पर लेते हैं, तो भी समाधान लाभदायक दिखता है - तंत्रिका नेटवर्क पूछता नहीं है और मुफ्त पिज्जा होने का दावा नहीं करता है।

एक कतार डिटेक्टर की लागत को उनके व्यक्तिगत खाते में Ivideon सेवा के किसी भी उपयोगकर्ता द्वारा देखा जाता है - प्रति माह प्रति कैमरा 800 रूबल। उसी राशि में एक मोशन डिटेक्टर, एक क्लाउड आर्काइव (जो स्वयं भुगतान किया जाता है) शामिल है, कैमरे से आपकी वेबसाइट पर प्रसारित करने की क्षमता या सामाजिक नेटवर्क पर वीडियो साझा करने की क्षमता।

उन लोगों के लिए जो पहले से ही कैमरे से डेटा संग्रहीत करने के लिए क्लाउड संग्रह का उपयोग करते हैं, डिटेक्टर को जोड़ना एक स्पष्ट कदम लगता है। समय-समय पर अद्यतन को देखते हुए, एक ऐसे बदलाव की उम्मीद करनी चाहिए जो सेवा के कार्यों का विस्तार करेगा। वस्तुओं के रूप में लोगों के डिटेक्टर के बाद, एक चेहरा डिटेक्टर स्पष्ट रूप से पालन करेगा।

इस कहानी में व्यवसाय लाभ में रुचि रखता है। डोडो के साथ निष्कर्ष निकालना बहुत जल्दी है, लेकिन एक अन्य कंपनी (इंटरलॉजिकिका) इन आंकड़ों को प्रकाशित करती है: एक कतार का पता लगाने वाली प्रणाली को लागू करने की कुल लागत, कैमरों की खरीद को ध्यान में रखते हुए (सुविधा में कोई नहीं थे), लगभग 500,000 रूबल की राशि। सिस्टम के रखरखाव में प्रति माह 30,000 रूबल की लागत होती है। कर्मियों में काम और बचत की गुणवत्ता में वृद्धि के कारण (एक अतिरिक्त विक्रेता केवल तब ही प्रकट होता है जब जरूरत होती है), औसत स्टोर राजस्व में 7% की वृद्धि हुई। सिस्टम 1 वर्ष से कम समय में भुगतान करेगा, और फिर यह लाभ कमाना शुरू कर देगा।

निष्कर्ष

कैमरा प्लास्टिक का एक बारीक कार्यात्मक टुकड़ा है। यह कर्मचारियों, ग्राहकों, सामानों की निगरानी करने में मदद करता है - जिससे सेवा की गुणवत्ता में बदलाव होता है। लेकिन कैमरा यह नहीं जानता कि कैसे एक चिंगारी से ज्यादा कुछ करने के लिए और एक तस्वीर दिखाने के लिए।

10-15 साल पहले भी, कैमरा विकलांग कुत्तों के एक गार्ड की तरह दिखता था - यह परिधि पर नज़र रखता है, उल्लंघनकर्ताओं के बारे में गार्ड को संकेत देता है, अपराधों को हल करने में मदद करता है, और यह सब। वीडियो एनालिटिक्स के आगमन के साथ, कैमरा स्वयं नहीं बदला है, लेकिन इसकी क्षमताओं में कई बार विस्तार हुआ है।

ऐसा लगता है कि रूस में सभी प्रमुख खिलाड़ी वीडियो एनालिटिक्स के साथ व्यक्तिगत परीक्षण परियोजनाएं शुरू करते हैं। Safmar Retail, जो उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स बाजार का 30% हिस्सा है, ब्लॉकचेन और संवर्धित वास्तविकता पर निर्भर करता है। X5 रिटेल ग्रुप मशीन विजन और Ivideo कैमरों का उपयोग करके स्टोर अलमारियों पर सामान की उपलब्धता की निगरानी के लिए स्कोलोवो निवासी इंटेलिजेंस रिटेल तकनीक का परीक्षण कर रहा है। IIDF अलग से एक कतार-मुक्त खरीदारी मंच में निवेश करता है।

छोटे और मध्यम आकार के व्यवसाय अपने भाग्य की प्रत्याशा में जमते हैं।