यह तकनीक खुदरा स्टोरों को व्यापक रूप से प्रभावित कर रही है

यदि आप Amazon go store पर नहीं गए हैं, तो यह एक बड़ा अंतर वाला सुविधा स्टोर है। पहली बार प्रवेश करने से पहले, आप अपना क्रेडिट कार्ड या अमेज़न खाता पंजीकृत करें। स्टोर में, सॉफ़्टवेयर आपके चलते-फिरते आपको ट्रैक करता है और आप जो कुछ भी लेते हैं, उसके लिए आपसे शुल्क लेते हैं, जो आपने वापस रखा है उसे घटाते हुए। उबेर या लिफ़्ट की तरह, जब आप निकलते हैं तो खरीद लेनदेन स्वचालित होता है।

ऐसी कई प्रौद्योगिकियां हैं जो कथित तौर पर अमेज़ॅन गो को काम करने में सक्षम बनाती हैं, जिसमें शेल्फ स्केल और सेंसर शामिल हैं। लेकिन यकीनन सबसे महत्वपूर्ण तकनीक कंप्यूटर विज़न है। कंप्यूटर दृष्टि बिल्कुल वैसी ही है जैसी यह लगती है: एक कैमरे को अंतरिक्ष में प्रशिक्षित किया जाता है और सॉफ्टवेयर विश्लेषण करता है कि कैमरा क्या उठाता है; कैमरा आंखें हैं और सॉफ्टवेयर दिमाग है।

संदीप उन्नी, उत्पाद व्यापार रणनीतिकार और परामर्श फर्म गार्टनर में खुदरा प्रौद्योगिकी सलाहकारIT
, ने मुझे बताया कि कंप्यूटर विज़न "पिछले दस वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी कदमों में से एक है और इसने मौलिक रूप से नवाचार के पैमाने को बदल दिया है।"

अमेज़ॅन गो उन परिवर्तनों का एक उदाहरण है जो कंप्यूटर विज़न तकनीक खुदरा क्षेत्र में लाएगी और इसमें से अधिकांश अभी आना बाकी है। हम केवल उस प्रभाव की शुरुआत की शुरुआत में हैं जो इस तकनीक का होगा।

आगे क्या होगा

अगला कदम स्टोर चेकआउट से बाकी स्टोर और आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से वापस जाना है।

सबसे आम तरीकों में से एक है कि स्टोर राजस्व से चूक जाते हैं, जब प्रबंधकों को यह नहीं पता होता है कि शेल्फ उत्पाद से बाहर हो गए हैं जो कि पीछे के बक्से में है। कंप्यूटर विज़न द्वारा समर्थित एक कैमरा पूरे दिन अलमारियों को देख सकता है और स्वचालित रूप से पुनः स्टॉक करने के लिए अलर्ट भेज सकता है।

इसी तरह, स्टोर के पिछले हिस्से में उपयोग किया जाने वाला कंप्यूटर विज़न कर्मचारियों को सचेत कर सकता है जब भंडारण में उत्पाद वह नहीं है जहाँ उसे होना चाहिए। और एक विशाल वितरण केंद्र में भी यही सच है। जब कोई ऑर्डर गलत तरीके से चुना जाता है तो कंप्यूटर विज़न भी देख सकता है और नोटिस भेज सकता है।

आपूर्ति श्रृंखला विशेषज्ञ हाई-टेक के प्रोजेक्ट मैनेजर पेज वाल्ड्रॉन ने कहा कि यह तकनीक "बार कोड वाली हर चीज का चेहरा बदल देगी। आप गोदामों की स्थापना के लिए सभी बाधाओं को दूर करते हैं।"

कंप्यूटर विजन अनुत्पादक इन्वेंट्री में बंद अरबों डॉलर की पूंजी को भी मुक्त कर देता है जो गलत स्थान पर बैठती है।

लेकिन रुकिए, ज्यादा है

वह सारी तकनीक आज उपलब्ध है और इसका परीक्षण, परीक्षण और कार्यान्वयन किया जा रहा है। जो बात यहाँ नहीं है, वह है बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग जो अंततः कंप्यूटर विज़न से आता है।

कल्पना कीजिए कि आप एक खुदरा स्टोर में एक स्थान पर खड़े हैं और उपभोक्ताओं को एक विशिष्ट वस्तु या उत्पादों के समूह के लिए खरीदारी करते देखा है। आप यह देखने में सक्षम होंगे कि क्या ध्यान आकर्षित करता है, उपभोक्ता क्या देखते हैं, वे चीजों को कैसे उठाते हैं, पैकेज के किस हिस्से पर वे ध्यान केंद्रित करते हैं और, यदि आप वहां काफी देर तक खड़े रहते हैं, तो आप समझ पाएंगे कि कुछ उत्पाद क्यों खरीदे जाते हैं और अन्य मत।

मुझे बताया गया है कि अलमारियों पर सभी उपभोक्ता उत्पादों में से, जेम्सन व्हिस्की को किसी भी अन्य उत्पाद की तुलना में कम शेल्फ पर वापस रखा जाता है, जो उपभोक्ता इसे खरीदते हैं। इसके विपरीत, आइसक्रीम को फ्रीजर से बाहर निकाला जाता है, देखा जाता है और लगभग 30% समय वापस रख दिया जाता है। सभी निर्माता यह जानना चाहेंगे कि उनके उत्पादों की "पुटबैक दर" क्या है और यह समझना चाहते हैं कि उपभोक्ता ऐसा क्यों करते हैं जो वे करते हैं।

कंप्यूटर विज़न उन सभी सवालों के जवाब दे सकता है और सार्थक उत्पाद और मार्केटिंग परिवर्तनों को अनलॉक कर सकता है। कंप्यूटर विज़न के साथ, कैमरा और सॉफ्टवेयर गंदा काम करते हैं, पूरे दिन चौकस खड़े रहते हैं और निर्माताओं को उनकी जरूरत की जानकारी प्राप्त करते हैं।

कैशियरलेस चेकआउट कंपनी ग्रैबंगो के सीईओ और संस्थापक विल ग्लेसर ने मुझे बताया, "यह पैसे बचाता है, यह समय बचाता है, यह आपूर्ति श्रृंखला में सुधार करता है।"

इसका मुख्य कारण यह है कि कंप्यूटर उतने स्मार्ट नहीं हैं जितने वे अक्सर लगते हैं। सॉफ़्टवेयर को दिखाई देने वाली छवियों को समझने के लिए, उसे प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है। उसके लिए, उसे कई छवियों की आवश्यकता होती है, उनमें से लाखों, और इसे एक्सेस करने में लंबा समय लग सकता है।

समय के साथ, कई छवियां हैं जो सॉफ़्टवेयर को यह जानने में सक्षम बनाती हैं कि वह क्या देख रहा है, निष्कर्ष निकालें और खुदरा विक्रेताओं की आवश्यकता के अनुसार सिफारिशें करें।

वहीं अब तकनीक है। हम कंप्यूटर विज़न से वास्तविक लाभ देख रहे हैं, जैसे Amazon Go और अन्य चेकआउट तकनीक। लेकिन गहन विश्लेषण के लिए सॉफ्टवेयर अभी भी सीख रहा है, छवियों को जमा कर रहा है, जो मनुष्य "अनुभव" और "सीखने" के रूप में सोचते हैं और जिसे कंप्यूटर वैज्ञानिक एक बड़ी "डेटा झील" कहते हैं। इस प्रक्रिया से होने वाले लाभों का एहसास होने में वर्षों लगने की संभावना है।

आप सोच सकते हैं कि यह डरावना लगता है और कोई भी ऐसे स्टोर में नहीं जाना चाहेगा जहां उन्हें पता हो कि उन्हें देखा जा रहा है। हो सकता है, लेकिन आप पहले से ही जानते हैं कि लगभग हर सार्वजनिक स्थान अब वीडियो पर है। लोग हर ऑनलाइन ब्राउज़र गतिविधि पर नज़र रखने के आदी हो गए हैं। संभावना है कि उपभोक्ताओं को भी इसकी आदत हो जाएगी।

उपभोक्ता स्टोर में कैसे व्यवहार करते हैं, इसका विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करने से खुदरा विक्रेताओं को व्यवहार के बारे में डेटा प्राप्त करने की अनुमति मिलेगी जो वे अब केवल अपने ऑनलाइन स्टोर से प्राप्त कर सकते हैं। गार्टनर के उन्नी का कहना है कि कंप्यूटर विज़न "ऐसे अवसरों की सुविधा प्रदान करेगा जो अभी सतह को मुश्किल से खरोंच रहे हैं।"

इस पर हर तरह का रिटेलर काम कर रहा है। जब मैंने एस्टी लॉडर में उपभोक्ता खुदरा अनुभव के कार्यकारी निदेशक केट फैनिन से इसके बारे में पूछा, तो उन्होंने कहा, "डेटा कैप्चर तत्व हैं जो पूरी तरह से हो रहे हैं और हम उन्हें बढ़ाना जारी रखेंगे।"

यह सब करने के लिए सभी सॉफ़्टवेयर के निर्माण के बाद भी, कंप्यूटर दृष्टि के लिए अभी भी अवसर और भविष्य के क्षितिज होंगे। लैंडिंग इंटरनेशनल की सीईओ सारा चुंग, जो सौंदर्य ब्रांडों को प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने में मदद करती है, कहती है, "आप उपभोक्ताओं के व्यवहार को ट्रैक कर सकते हैं, लेकिन आप नहीं जानते कि क्यों" वे वही करते हैं जो वे करते हैं। मानव व्यवहार को समझने और स्टोर में सुधार करने के लिए सॉफ्टवेयर द्वारा बड़े डेटा झीलों के निर्माण से निपटने के बाद, विज्ञान और खुदरा विक्रेताओं के लिए सीखने के लिए व्यवहार की अधिक समझ अभी भी होगी।

यह सब अभी शुरुआत है लेकिन कंप्यूटर विज़न के लिए महत्वपूर्ण बिंदु तक पहुँच गया है। अगले कुछ वर्षों में बड़े पैमाने पर परिवर्तन प्रकट होंगे कंप्यूटर दृष्टि खुदरा विक्रेताओं और उपभोक्ताओं को स्टोर करने के लिए पहले से कहीं अधिक करने के लिए सक्षम करेगी।