ИИ — всему голова: как «Монетка» развивает умные пекарни
Торговая сеть «Монетка» за год в десять раз увеличила количество магазинов, оснащённых системой «Умный пекарь».
Рассказывает Олеся Мороз, руководитель отдела «Пекарни» торговой сети «Монетка». В августе прошлого года торговая сеть «Монетка» начала тестировать пекарни с технологиями искусственного интеллекта.
Проект запустили в 30 магазинах Свердловской области — родном для ритейлера регионе. В них установили основное технологическое оборудование (конвекционная и комбинированная высокоскоростная печи), а также систему «Умный пекарь». Она включает в себя планшет пекаря, камеры, которые контролируют наполняемость витрин и загрузку продукции в печь. Система анализирует количество проданных позиций и на основе этих и других параметров (например, день недели, когда ожидается более высокий трафик), формирует задание для сотрудника собственного производства. Он видит «поручение» на своём планшете. Таким образом система состоит из трех компонентов: заказ продукции, анализ её объёма и контроль.
Одна из причин, почему потребовалась автоматизация процесса, — переход на новый CVP: «Монетке» было важно, чтобы покупатель мог найти действительно свежую и горячую выпечку на полке, а не утренние круассаны, которые вечером ждут, когда их наконец купят.
Стояла задача улучшить клиентский опыт и снизить списания. Цель проекта заключалась в создании инструмента, который позволит удалённо контролировать состояние витрин в магазинах и достигнуть уровня доступности товаров не ниже 85% в течение всего времени работы торговой точки.
Начинка пекаря Базовые «скелетные» элементы системы «Умный пекарь»: «Киты еды» — новый бренд в линейке СТМ сети «Монетка»
1. Планшет пекаря — единое окно взаимодействия сотрудника с системой. На нем отображается динамический план производства, и здесь же пекарь отмечает факт выпечки. Также на планшеты можно оперативно отправлять уведомления и настраивать регламентные задачи.
2. Камера контроля наполненности витрины размещается напротив витрины (на расстоянии около двух метров) и каждый час анализирует пустоты на полках.
3. Камера подсчёта выпечки из печи определяет фактический режим использования оборудования и объем готовой продукции.
4. Умная розетка для кофе-машины осуществляет автоматический подсчет количества пролитых чашек кофе.
5. Умная конвекционная печь «Абат КЭП-5ПП». На неё дистанционно заливаются рецепты выпекания, а данные телеметрии позволяют контролировать фактическую температуру в камере. Программное обеспечение интегрирует все элементы в единую систему. Внедрением и развитием решения занимается разработчик — компания «Мой Кассир», которая погружена в процессы «Монетки»: идёт постоянное дообучение моделей ИИ и доработка функционала под специфику и требования бизнеса. Это не готовое утилитарное решение «из коробки», а кастомизированный продукт.
Как выглядит процесс?
«Монетка» делит операционный день пекарни на три ключевых этапа: «Монетка» нарастила ассортимент СТМ
• Утреннее накрытие. Утилизация нераспроданной продукции происходит вечером, перед закрытием магазина. Поэтому утро начинается с абсолютно чистой, подготовленной витрины. Главная задача этого этапа — обеспечить максимально быстрое, полноценное стартовое наполнение полки свежей выпечкой к открытию и утреннему трафику.
• Дневное накрытие. Это время работы с первыми часами пик. На этом этапе точечно допекают те позиции, которые уже распроданы, либо те, высокий спрос на которые в ближайшее время прогнозирует ИИ на основе накопительной статистики продаж.
• Вечернее накрытие. Самый тонкий этап с точки зрения управления затратами: ведь всё, что не продастся до конца дня, перед закрытием уйдет в списание. Если в это время бездумно поддерживать стопроцентную наполненность витрин, сеть получит огромные убытки. Поэтому задача системы — давать рекомендации на допекание строго тех позиций и в том количестве, которые гарантированно продадут до закрытия магазина.
На старте пилота «Монетка» ориентировалась на минимальную партию в два противня (около 20 изделий). Однако на практике этот подход показал свою неэффективность, особенно в вечернее время и на объектах с невысоким трафиком — это приводило к лишним списаниям перед закрытием. Сейчас процессы перенастроили и перешли на режим «неполной загрузки» печи. Современное оборудование позволяет выпекать продукцию объемом всего в один противень без какой-либо потери в качестве готового изделия. Безусловно, на точность математического прогноза ИИ всегда влияет специфика розничной торговли — например, динамическое изменение остатков на балансе из-за пересортицы при покупках через кассы самообслуживания или естественные микролаги в обновлении данных о продажах. Система постоянно самообучается, но операционная среда живая. Именно поэтому «Монетка» сохранила за сотрудниками право гибкого ручного управления: если линейный персонал видит локальную потребность на витрине здесь и сейчас, можно оперативно завести выпуск на планшете вручную, не дожидаясь автоматического триггера от камер. Куда смотрят камеры? Первая камера устанавливается строго напротив витрины, вторая — непосредственно на печь (над зонтом вытяжки).
Все места установки и ракурсы жёстко регламентированы и описаны в техническом задании на монтаж. Такой стандартизированный подход значительно упрощает и ускоряет процесс тренировки нейросети — ИИ не нужно каждый раз адаптировать под новые уникальные ракурсы. Потребность в дообучении возникает чаще всего при вводе новинок. Дообучение с подготовкой датасета на разметку, разметкой, обучением и выкладыванием новой версии модели занимает около 3-5 рабочих дней. Пилот подтвердил ключевую бизнес-гипотезу: наполненность витрин и отсутствие визуальных пустот находятся в прямой корреляции с розничной выручкой объекта. Как только мы обеспечиваем стабильно полную, красивую полку без провалов в ассортименте, выручка пекарни в любой локации демонстрирует уверенный рост. Со списаниями ситуация более гибкая. Поведение покупателей в течение дня неоднородно: часть ассортимента имеет стабильный линейный спрос, а часть — выраженный импульсивный или привязанный к конкретным часам трафика. Если ИИ зафиксирует локальное падение остатков на витрине во второй половине дня и выдаст стандартную рекомендацию на допекание, это может быть рискованно, ведь к моменту вечерней зачистки полок спрос на эту конкретную группу товаров уже снизится, что приведёт к росту списаний перед закрытием. С другой стороны, пустая витрина снижает привлекательность всей зоны пекарни и бьёт по среднему чеку.
