Scandit ShelfView

ရုပ်ပုံခွဲခြားသိမြင်ခြင်းနှင့် barcode စကင်ဖတ်ခြင်း ပေါင်းစပ်ထားသော စင်စမတ်ထုတ်ကုန်၊ ကုန်ပစ္စည်း စင်ပေါ်ရှိမရှိ၊ စျေးနှုန်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု မှန်ကန်မှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ သိရှိစေသည်

4.1 Switzerland

ဝဘ်ဆိုက်သို့ သွားရန် ↗

ဒါဘာလဲ

Scandit ShelfView သည် ဆွစ်ဇာလန်ကုမ္ပဏီ Scandit ထုတ်လုပ်သော စင်စမတ် (shelf intelligence) ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီ၏ ကျွမ်းကျင်သော barcode စကင်ဖတ်ခြင်းနည်းပညာကို ရုပ်ပုံခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အသုံးအနှုန်း (AI) နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဆိုင်ခန်း သို့မဟုတ် စစ်ဆေးရေးဝန်ထမ်းသည် စင်ဓာတ်ပုံရိုက်ပြီးနောက်၊ စနစ်က စင်ပေါ်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းများကို ခွဲခြားသိမြင်ကာ barcode နှင့် စျေးနှုန်းလေဘယ်ကို နှိုင်းယှဉ်စစ်ဆေးပြီး၊ "စင်ပေါ် ရရှိနိုင်မှု" (on-shelf availability) အပြင် စျေးနှုန်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု စီမံကိန်း (planogram) နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပေးသည်။

ဘာပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးသလဲ

လက်လီလုပ်ငန်းတွင် အများဆုံးတွေ့ရသော်လည်း အကုန်ကျဆုံး ပြဿနာမှာ ကုန်ပစ္စည်းလျော့နည်းခြင်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု ကွဲလွဲခြင်းပင်ဖြစ်သည်- ဝယ်ယူသူ ဆိုင်ရောက်ပြီးမှ ပစ္စည်းမရနိုင်ခြင်း၊ စျေးနှုန်းလွဲမှားစွာ ဖော်ပြခြင်း၊ ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု ဌာနချုပ် စီမံကိန်းနှင့် မကိုက်ညီခြင်းတို့သည် ဝင်ငွေကို တိုက်ရိုက်ဆုံးရှုံးစေတတ်သည်။ ShelfView သည် စင်၏ အခြေအနေကို တိုင်းတာနိုင်သော အချက်အလက်ဖြစ်စေပြီး၊ လိုအပ်ချက် ကွာဟမှု၊ စျေးနှုန်းလွဲမှားမှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု ကွဲလွဲမှုများကို လျင်မြန်စွာ ရှာဖွေကာ ဆိုင်လှည့်စစ်ဆေးမှုနှင့် စစ်ဆေးရေးလုပ်ငန်းအတွက် လူ့အင်အားချိန်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ကွန်ရက်ဆိုင်လက်လီရောင်းချမှု၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်ရေး၊ ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု စစ်ဆေးရေးအဖွဲ့များနှင့် ကုန်ပစ္စည်း ဖြန့်ချီမှုအခြေအနေကို အတည်ပြုရန် လိုအပ်သော အမှတ်တံဆိပ် ရောင်းဝယ်ရေးအဖွဲ့များအတွက် သင့်တော်သည်။ Scandit ကိုယ်တိုင်က တိကျမှုမြင့်မားသော စကင်ဖတ်ခွဲခြားသိမြင်နည်းပညာဖြင့် လူသိများသဖြင့်၊ ကုန်ပစ္စည်းအမြောက်အမြားနှင့် ရှုပ်ထွေးသော စင်များ၌ ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အသုံးချနိုင်သည်။ ထည့်သွင်းသုံးစွဲစဉ် အများအားဖြင့် လက်ကိုင်စက်နှင့် ရှိပြီးသား ဆိုင်လှည့်စစ်ဆေးမှု လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် တွဲသုံးလေ့ရှိပြီး၊ တကယ့်ခွဲခြားသိမြင်မှုရလဒ်သည် ဓာတ်ပုံအရည်အသွေးနှင့် ကုန်ပစ္စည်းဒေတာဘေ့စ် ပြည့်စုံမှုအပေါ် ဆက်လက်မူတည်ပါသည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

ရုပ်ပုံခွဲခြားသိမြင်ခြင်းနှင့် barcode စကင်ဖတ်ခြင်း အင်ဂျင်နှစ်ခု
စင်ပေါ်ရရှိနိုင်မှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းလိုအပ်ချက် ကွာဟမှု တွေ့ရှိခြင်း
စျေးနှုန်းလေဘယ် မှန်ကန်မှု နှိုင်းယှဉ်ခြင်း
ကုန်ပစ္စည်းချထားမှုနှင့် planogram စီမံကိန်း ကိုက်ညီမှု စစ်ဆေးခြင်း
လက်ကိုင်စက်ဖြင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ကာ ချက်ချင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
ကုန်ပစ္စည်းအမြောက်အမြားနှင့် ရှုပ်ထွေးသော စင်များ ပံ့ပိုးနိုင်ခြင်း

အားသာချက်များ

ရင့်ကျက်သော barcode စကင်ဖတ်ခြင်း နည်းပညာနှင့် ပေါင်းစပ်၍ ခွဲခြားသိမြင်မှု အခြေခံ ခိုင်မာခြင်း
ဆိုင်လှည့်စစ်ဆေးမှုကို လူ့ကိုယ်ပိုင်အမြင်မှ တိုင်းတာနိုင်သော အချက်အလက်သို့ ပြောင်းလဲပေးခြင်း
ကုန်ပစ္စည်းလျော့နည်းမှု၊ စျေးနှုန်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု အများအပြားကို တစ်ပြိုင်နက် လွှမ်းခြုံခြင်း

အားနည်းချက်များ

ခွဲခြားသိမြင်မှု အရည်အသွေးသည် ဓာတ်ပုံရိုက်ချက် ထောင့်နှင့် ကြည်လင်ရှင်းလင်းမှုအပေါ် များစွာမူတည်ခြင်း
ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု ဒေတာဘေ့စ်ကို ထိန်းသိမ်းထားမှသာ ထိရောက်မှုရှိခြင်း

အသုံးပြုမှုများ

ကွန်ရက်ဆိုင်များ လက်ကိုင်စက်ဖြင့် ဆိုင်လှည့်စစ်ဆေးကာ ကုန်ပစ္စည်းလျော့နည်းသော စင်များကို လျင်မြန်စွာ အမှတ်အသားပြုခြင်း
စစ်ဆေးရေးအဖွဲ့က ဆိုင်ခွဲအသီးသီး၏ ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု ဌာနချုပ်စီမံကိန်းနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ စစ်ဆေးခြင်း
အမှတ်တံဆိပ်ရောင်းဝယ်ရေးအဖွဲ့က ရောင်းချရေးလမ်းကြောင်းသို့ သွားကာ မိမိကုန်ပစ္စည်း ဖြန့်ချီမှုနှင့် စျေးနှုန်း မှန်ကန်မှုရှိမရှိ အတည်ပြုခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

စကင်ဖတ်ခြင်း ကျွမ်းကျင်ရင်း Scandit က စင်စမတ်နယ်ပယ်ထဲ ဝင်ရောက်လာခြင်း၊ ကုန်ပစ္စည်းလျော့နည်းမှုနှင့် ကုန်ပစ္စည်းချထားမှု စစ်ဆေးရေးအတွက် လက်တွေ့ကျသော ဖြေရှင်းချက်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

ShelfView နှင့် ရိုးရိုး barcode စကင်ဖတ်ခြင်းက ဘယ်လိုကွာခြားသလဲ?

၎င်းသည် barcode စကင်ဖတ်ခြင်းအပြင် ရုပ်ပုံခွဲခြားသိမြင်ခြင်းကို ထပ်ဆောင်းထည့်ထားသဖြင့်၊ ပစ္စည်းတစ်ခုချင်း စကင်ဖတ်ခြင်းသာမက စင်တစ်ခုလုံး၏ ကုန်ပစ္စည်း၊ ကွာဟမှုနှင့် စျေးနှုန်းကို တစ်ကြိမ်တည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည်။

အထူးဟာ့ဒ်ဝဲ လိုအပ်သလား?

၎င်းသည် လက်ကိုင်စက်ဖြင့် ဓာတ်ပုံရိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကို အဓိကထားပြီး၊ ရှိပြီးသား ဆိုင်လှည့်စစ်ဆေးမှု လုပ်ငန်းစဉ်နှင့် တွဲသုံးနိုင်သော်လည်း၊ စက်ကင်မရာနှင့် ကွန်ရက်အခြေအနေကို ဆက်လက် အတည်ပြုသင့်သည်။

ခွဲခြားသိမြင်မှု တစ်ရာနှုန်းပြည့် မှန်ကန်မှာလား?

မည်သည့် ရုပ်ပုံခွဲခြားသိမြင်မှုမျှ လုံးဝမှန်ကန်ကြောင်း အာမမခံနိုင်ပါ၊ ရလဒ်သည် ဓာတ်ပုံရိုက်ချက်အရည်အသွေးနှင့် ကုန်ပစ္စည်းဒေတာ ပြည့်စုံမှုအပေါ် မူတည်သဖြင့် လူ့ကိုယ်တိုင် ပြန်လည်စစ်ဆေးရန် အကြံပြုသည်။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

實價雷達 HouseTW

တရားဝင် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်း သန်း 3.49 သန်းကို မြေအရည်ပျော်ခြင်း၊ ပြတ်ရွေ့ကြောများနှင့် ရေကြီးအန္တရာယ် မြေပုံများနှင့် ထပ်ပိုးပြသည့် တိုင်ဝမ် အခမဲ့ အိမ်ခြံမြေ ပလပ်ဖောင်း

Free Featured Taiwan 4.6