Как ВкусВилл следит за качеством фруктов с помощью бота в ТГ

ВкусВилл внедрил на своих дарксторах технологии искусственного интеллекта для распознавания дефектов фруктов и овощей. Специальный чат-бот в телеграме заменяет консультацию технологов и позволяет предотвратить попадание некачественных продуктов на полку. 

Во ВкусВилле работает команда инноваций и оптимизации, которая создает и использует передовые решения, повышающие удобство сервиса и качество продуктов для покупателей. Совместно с технологическим стартапом Art Intelligence ВкусВилл запустил цифровую трансформацию привычного процесса отбора фруктов и овощей по качеству. 

Категория фруктов и овощей (ФРОВ) – одна из самых продаваемых во ВкусВилле, отмечают в компании. Поэтому бренд уделяет повышенное внимание проверкам качества и контролю состояния продуктов на полке. Каждый день сотрудники дарксторов отбирают фрукты и овощи, которые следует списать или уценить в случае незначительных дефектов. Сделать правильный выбор команде помогают технологи, опираясь на свою экспертизу и спецификации качества. Коммуникации коллег происходят в чате мессенджеров, по фото с даркстора они определяют состояние продукта и дают свои рекомендации. 

В таком подходе есть определенные трудности, связанные со временем ответа и круглосуточной работой даркстора. Чтобы упростить процесс, инновационный центр ВкусВилл интегрировал в чаты технологию на базе ИИ, которая помогает сотрудникам даркстора оперативно получать обратную связь по работе с ФРОВ. В дальнейшем это позволит сократить потери по списанию и уценке, а также снизить число обращений покупателей по качеству.

Как работает технология:

В основе системы распознавания качества ФРОВ лежат алгоритмы классического компьютерного зрения и нейронная сеть, которая обучалась на фотографиях из истории чатов, и может отвечать на каждый запрос со скоростью менее 2 секунд. Сотрудники дакрсторов взаимодействуют с ботом в телеграме. Они присылают фотографию товара, и бот отвечает, что требуется с ним сделать: отправить на «зеленый ценник» или списать, а также предоставляет краткую справку по тому, какие дефекты бывают у отправленного вида продукции. Технологией может воспользоваться любой сотрудник, который участвует в процессе проверки качества продукции как сотрудники торговых точек, так и технологи. Разработанная система функционирует на удаленном сервере и может быть интегрирована в любые внутренние бизнес-процессы и ресурсы, помимо телеграм-чатов. 

Распознаванию подлежат те виды фруктов и овощей, на которых была обученная нейронная сеть, а именно: цитрусы, яблоки, бананы, кабачки, томаты и капуста. Команда проекта работает над обучением модели на других продуктах, в том числе экзотических фруктах. Модель может распознавать большинство видов дефектов продукции, в процессе находится разработка алгоритма указания конкретного дефекта для повышения информативности ответа. Сейчас команды работают над обучением нейросетей для достижения полной автоматизации процесса.

Николай Беляев, менеджер по работе с инновациями ВкусВилл: "Технология распознавания дефектов на объектах с помощью нейронных сетей – не новая, но на фруктах и овощах она применяется впервые в рамках нестандартного процесса. При запуске проекта мы не хотели менять привычный путь сотрудников, поэтому пошли в разработку от текущего процесса, то есть создали технологию, использующие обычные фото с телефонов, без жестких требований к качеству и позиционированию объектов".

Сейчас технологии искусственного интеллекта для оценки качества фруктов и овощей использует на более 60 дарксторов ВкусВилл, запущен процесс масштабирования на всю сеть. Следующими приоритетными шагами по развитию проекта станет создание автоматической системы обучения моделей, разработка алгоритма выделения дефектов продукции и покрытие всех категорий фруктов и овощей.