Erster Spar Markt in Israel validiert Self-Scanning mit Supersmart
Im ersten Spar Markt in Israel verifiziert Technologie des Bizerba-Partners Supersmart die mittels Self-Scanning erfassten Einkäufe. Dazu passieren die Kunden vor dem Bezahlen mit Ihrem Einkaufswagen ein Gate. Eine im Boden montierte Waage überprüft mittels selbstlernender Algorithmen, ob alle Waren korrekt erfasst wurden. Das System hilft so, Umsatzverluste durch Schwund zu reduzieren.
Amit Zeev hat im März den ersten Spar Supermarkt in Israel eröffnet. Auf einer Fläche von 2.500 Quadratmetern bietet der Markt in Kfar Saba, einem Vorort von Tel Aviv, neben lokalen Frischeprodukten und Markenartikeln rund 750 Produkte der Spar Eigenmarke an. Spar Lizenznehmer Amit Zeev war zuvor CEO des israelischen Lebensmittel-Handelsunternehmens Mega-Bitan, welche versucht hat, die Marke Carrefour gegen den Markführer Shufersal zu etablieren. Unter der Marke Spar plant Amit Zeev nun, innerhalb von fünf Jahren insgesamt 35 Märkte im Land zu eröffnen, zehn davon bereits in den nächsten Monaten. Der isralische Markführer Shufersal hatte im Herbst des vergangenen Jahres seine Pläne aufgegeben, mindestens 10 Spar-Märkte zu eröffnen. Als Grund dafür nannte er wettbewerbsrechtliche Auflagen und veränderte Marktbedingungen.
Supersmart CEO Tudor Andronic berichtet dem Retail Optimiser, dass die Technologie seit ihrer Markteinführung vor sechs Jahren heute in 150 Stores im Einsatz ist. In Europa nutzt die Metro in der Türkei, Tschechien, Rumänien, Ungarn und der Ukraine die Systeme. Selgros hat die Lösung bereits in Rumänien installiert und will diese noch in diesem Jahr auch in Deutschland einführen.
Fokus auf Validierung
„Unsere Lösung ist einzig und allein auf das Validieren von Transaktionen ausgerichtet“, erklärt Tudor Andronic und führt aus, dass sich der Einkaufsprozess in Zukunft weiter vielfältig wandeln wird. Supersmart könne deshalb an unterschiedlichste Varianten des Self-Scanning und Self-Checkouts andocken. Supersmart liefert auch eine Self-Scanning Software, die auch bei Spar zum Einsatz kommt. Andronic betont allerdings, dass diese nur für Kunden ohne eigene App gedacht sei.
Bei Spar in Israel identifiziert sich der Kunde zuerst am Ausgabeterminal für die Mobilscanner mit seiner Kredit- oder Debit-Karte, seiner Kundenkarte oder dem Personalausweis. Eines der Geräte vom Hersteller Zebra wird dann für ihn freigegeben. Alternativ können die Kunden auch eine Self-Scanning-App auf ihrem iOS oder Android Smartphone nutzen. Zunächst muss der Kunde dann einen Barcode am Einkaufswagen scannen. Anschließend kann er mit dem Gerät seiner Wahl seine Einkäufe erfassen. Ist der Einkauf beendet, identifiziert er sich mittels eines weiteren Scans am Supersmart Gate. Die im Boden eingebaute Waage ermittelt das Gewicht der Einkäufe und sendet die Daten an die Cloud. Dort erkennt die Software mittels künstlicher Intelligenz, ob alle Artikel erfasst wurden. Dieser Vorgang dauert zwischen 1,5 und 3 Sekunden. Schließlich zahlt der Kunde bargeldlos an einem Zahlterminal.
Self-Scanning ohne zusätzlichen Schwund
Sollte das System eine Unregelmäßigkeit erkennen, gibt es dem Kunden einen entsprechenden Hinweis und schlägt vor, welche Artikel möglicherweise nicht oder zu viel erfasst wurden. Tudor Andronic berichtet, dass so 95 Prozent der Fälle ohne Eingreifen des Personals vom System korrigiert werden können. „Ich kann meinen Kunden versprechen, dass mit Supersmart die Inventurdifferenzen beim Self-Scanning gegenüber dem Betrieb mit bedienten Kassen nicht steigen werden“, versichert Tudor Andronic. Ein Gate könne drei bis fünf traditionelle Kassen ersetzen, ergänzt er.
Um die KI zu trainieren, muss jeder Artikel im Sortiment drei- bis fünfmal gewogen werden. Hierbei lernt die Software auch mögliche kleinere Abweichungen beim Gewicht. Hierfür bietet das Unternehmen Bluetooth Waagen und eine spezielle App an. Das sogenannte Sampling der Produkte für den Trainingsprozess erfordere nicht mehr Zeit als eine Inventur.
Algorithmus rechnet nur mit Wäge-Daten
Neben der Bizerba Waage verfügt das System auch über jeweils zwei Kameras mit Bilderkennung. Früher nutzte Supersmart eine Kombination aus Wäge-Daten und Computer Vision zur Validierung. Dies ist heute nicht mehr so. „Wir nutzen die Kamerabilder nur noch zu Audit-Zwecken“, erklärt Tudor Andronic, „wir haben erkannt, dass die zusätzlichen Bilddaten keinen Unterschied beim Ergebnis der Analyse liefern.“