Der norwegische Lebensmittel-Discounter Rema 1000 ermöglicht automatische Erkennung von Obst und Gemüse in seinen Filialen. Die Waage identifiziert lose verkaufte Ware mittels KI-gestützter Bilderkennung. Laut Edgify soll die Lösung bald auf Self-Checkouts ausgeweitet werden.
Eine Kamera unter dem Touchscreen erkennt mit Hilfe von Computer Vision und künstlicher Intelligenz, welches Obst und Gemüse auf die Waage gelegt wurde. Auf dem Touchscreen kann der Kunde den Artikel bestätigen und anschließend den Barcode ausdrucken, der auf die Ware geklebt wird. Das Scannen ist sogar durch transparente Plastiktüten möglich. Die Technologie ist in erster Linie für Self Scanning-Kunden gedacht. Shopper, welche die bemannte Kasse oder den regulären Self-Checkout nutzen, dürfen jedoch ebenfalls ihre Ware vorab an der neuen Waage scannen.
Die Lösung basiert auf der KI-Plattform von Edgify, welche in die Hardware von Digi integriert wurde. Strongpoint unterstützte das Projekt bei der Implementierung als Technologie-Partner von Rema 1000. Die automatischen Waagen sind bisher in acht norwegischen Rema 1000-Filialen zu finden, der Rollout soll jedoch weiterhin ausgebaut werden.
Frischwaren-Erkennung jetzt zukunftsfähig
Waagen, die Obst und Gemüse mit Hilfe von künstlicher Intelligenz automatisch erkennen, gibt es schon länger. Bereits 2020 berichtete der Retail Optimiser über die Self-Scanning-Waage von Tiliter beim australischen Einzelhandels-Unternehmen Woolworths. Das australische Start-up hatte die KI-basierte Bilderkennung bereits so weit entwickelt, dass sie sogar verschiedene Tomaten-Sorten treffsicher automatisch unterscheiden konnte.
Auch der Discount-Riese Aldi Süd hat die automatische Erkennung von Obst und Gemüse an seinen Self-Checkouts eingeführt, wie der Retail Optimiser berichtete. Die Lösung von Diebold Nixdorf basiert auf der KI- und Machine-Learning-Cloud-Plattform von SeeChange und ist im ersten Schritt auf den Checkout-Bereich und explizit auf das Self-Service-Umfeld ausgelegt.
