Lokal oder Cloud: Welche Produkterkennungstechnologie passt zu Ihrem FMCG-Unternehmen?

FMCG-Unternehmen legen großen Wert auf die Merchandising-Kontrolle, insbesondere bei der Überprüfung von Warenauslagen. Um Arbeitsabläufe zu beschleunigen und Fehler zu minimieren, setzt die Branche zunehmend auf Automatisierung. Merchandiser verwenden heute häufig mobile Apps, die Auslagen anhand von Fotos analysieren, mit Planogrammen abgleichen und Abweichungen direkt am Point of Sale aufzeigen. Die Bildanalyse kann dabei auf zwei Wegen erfolgen: lokal auf dem Mobilgerät oder über Cloud-Server.

Dieser Artikel beleuchtet beide Technologien im Detail, analysiert deren Vor- und Nachteile und zeigt auf, wann welche Lösung sinnvoll ist.

Die wichtigsten Erkenntnisse: 

• Lokale Erkennung arbeitet offline und liefert sofortige Ergebnisse vor Ort, jedoch erreichen die Daten das Management erst nach der Synchronisation.
• Cloud-Erkennung überträgt Informationen in Echtzeit an das Management und verarbeitet umfangreiche Kataloge, benötigt aber eine stabile Internetverbindung.
• Die Wahl hängt vom Sortimentsumfang, der Verbindungsqualität in den Verkaufsstellen und dem Bedarf an zeitnahen Managementdaten ab.

Produkterkennung: Zwei zentrale Ansätze für FMCG-Unternehmen

Mobile Apps zur Produkterkennung funktionieren unterschiedlich. Einige analysieren Fotos direkt auf dem Smartphone des Merchandisers ohne Internetverbindung. Andere senden die Aufnahmen zur Bildverarbeitung an externe Server.

Die Technologiewahl beeinflusst die Geschwindigkeit der Ergebnisse, die Internetanforderungen und die Datenübertragung an das Management. Jeder Ansatz löst spezifische Probleme und eignet sich für unterschiedliche Arbeitsbedingungen der Außendienstteams.

Lokale Erkennung: Funktionsweise und Geschäftsnutzen

Die lokale Erkennung oder Edge Computing arbeitet direkt auf dem Smartphone des Merchandisers ohne Internetverbindung. Vor Arbeitsbeginn lädt der Merchandiser eine Produktdatenbank in die App. Bei Regalaufnahmen vergleicht das System die Bilder mit diesen Daten und zeigt sofort die Ergebnisse: welche Produkte im Regal stehen, welche korrekt platziert sind und welche Planogramm-Verstöße vorliegen.

Alle erfassten Daten werden erst bei verfügbarer Internetverbindung an den Unternehmensserver übertragen. Aktualisierungen der Produktdatenbank erfolgen bei Bedarf – etwa bei neuen Sortimentserweiterungen, Verpackungsänderungen oder Modellnachschulungen.

Vorteile der lokalen Erkennung

Internetunabhängigkeit. Mitarbeiter arbeiten oft in Einkaufszentren mit schwacher Verbindung, abgelegenen Standorten oder schlecht abgedeckten Gebieten. Internetqualität und -geschwindigkeit beeinflussen den Arbeitsprozess nicht. Schnelles Internet wird nur vor Arbeitsbeginn und nach Abschluss benötigt.

Sofortige Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die Bildverarbeitungsergebnisse erscheinen unverzüglich ohne Verbindungsfehler oder Verzögerungen. Dies ist besonders wichtig für neue Mitarbeiter, die schnelles Feedback zum Verständnis ihrer Aufgaben benötigen.

Spezialisierte Anwendungen erweitern die Technologiemöglichkeiten. Lokale Erkennung funktioniert ausgezeichnet mit stationären Kameras zur Regallückenüberwachung oder für spezifische Produktkontrollen. Die Technologie ist auch bei kleinen Sortimenten effektiv, wenn die Produktlisten stabil und selten aktualisiert werden.

Nachteile der lokalen Erkennung

Begrenzte Geräteleistung verhindert die Verarbeitung großer Produktkataloge mit Server-Genauigkeit. Ältere Geräte arbeiten langsamer als neue oder unterstützen möglicherweise keine Erkennung. Die Größe der Produktdatenbank ist durch Speicher und Geräteleistung begrenzt.

Verzögerte Auswertungen bedeuten, dass das Management die Situation nicht in Echtzeit einsehen kann. Daten kommen erst nach der Synchronisation an, was schnelle Reaktionen auf Probleme in den Verkaufsstellen verhindert.

Risiko veralteter Planogramm-Prüfungen entsteht, wenn Mitarbeiter Updates vergessen oder das System keine aktuelle Version laden konnte. Die Arbeit mit veralteten Daten kann zu Fehlern bei neuen Produkten oder geänderten Verpackungen sowie zu inkorrekten Planogramm-Prüfungen führen.

Längere oder kostspieligere Projekteinführung. App-Versionen müssen für verschiedene Geräte entwickelt werden. Alternativ ist die teure Beschaffung neuer Geräte erforderlich.

Wann sollten Sie lokale Erkennung wählen?

Lokale Erkennung eignet sich optimal für Unternehmen mit Verkaufsstellen in Gebieten mit instabiler Internetverbindung oder mit einem überschaubaren Produktsortiment.

Unternehmen mit wachsenden Teams profitieren ebenfalls von lokaler Erkennung, da neue Mitarbeiter sofortiges Feedback während der Einarbeitung erhalten. Die operative Vertriebssteuerung bleibt jedoch eingeschränkt, da Auswertungsdaten erst nach der Systemsynchronisation verfügbar sind.

Cloud-Erkennung: Funktionsweise und Geschäftsnutzen

Bei der Cloud-Erkennung erfolgt die Bildverarbeitung auf Unternehmensservern. Fotografiert ein Mitarbeiter ein Regal, wird das Bild in die Cloud gesendet, wo neuronale Netzwerke es analysieren. Das Ergebnis kehrt nach der Serververarbeitung schnell zur App zurück.

Nach der Bildverarbeitung werden alle Daten auf dem Server gespeichert, sodass Manager die Arbeitsergebnisse in Echtzeit einsehen können. Bei neuen Produkten oder Verpackungsänderungen erfolgen Updates sofort für alle Nutzer ohne Downloads auf das Smartphone.

Nach diesem Prinzip funktioniert Goods Checker.

Vorteile der Cloud-Erkennung

Echtzeitanalysen. Manager erhalten Daten aus den Verkaufsstellen in Echtzeit. Sie erkennen sofort Probleme bei Auslagen, erledigte Aufgaben und Handlungsbedarf. Dies ermöglicht schnelle Reaktionen auf kritische Situationen, effektive Steuerung der Außendienstteams und optimales Sortimentsmanagement. Rechtzeitige Warenbestellungen vermeiden Out-of-Stock-Situationen.

Einfache Skalierung. Server verarbeiten Datenbanken mit Tausenden von Produkten mithilfe modernster Erkennungsalgorithmen. Solche Systeme lassen sich problemlos bei wachsenden Nutzerzahlen und Bildmengen skalieren. Genauigkeit und Arbeitsgeschwindigkeit sind unabhängig vom Telefonmodell.

Unkomplizierte Verwaltung. Neue Produkte werden sofort für alle Nutzer zur Erkennung hinzugefügt. App-Updates sind nicht erforderlich, Algorithmuseinstellungen lassen sich zentral kundenspezifisch anpassen.

Kostengünstige Geräte. Cloud-Erkennung ist geräteunabhängig, daher benötigen Unternehmen keine teuren High-End-Smartphones oder -Tablets. Einfachere Modelle oder sogar Chatbots genügen.

Verschiedene Datenquellen. Cloud-Systeme verarbeiten Erkennungsbilder aus verschiedenen Quellen: Dateispeicher, Smartphones, stationäre Kameras, Chatbots etc. Separate Erkennungs-Apps sind überflüssig. Dieser Ansatz ermöglicht die Verarbeitung bereits gesammelter Bilder und Auswertungen für vergangene Zeiträume.

Nachteile der Cloud-Erkennung

Internetabhängigkeit schränkt die Arbeitsmöglichkeiten ein. In Gebieten mit schwacher Verbindung oder ohne Internet speichert das System die Fotos auf dem Gerät und sendet sie erst bei verfügbarer Internetverbindung.

Längere Auslagenprüfung in den Verkaufsstellen. Aufgrund großer Datenübertragungen und möglicher Verbindungsprobleme kann der Merchandiser länger auf die Bildverarbeitungsergebnisse warten. Die Zeit für Auslagenkorrekturen verlängert sich gegenüber der lokalen Erkennungstechnologie.

Wann sollten Sie Cloud-Erkennung wählen?

Cloud-Technologie passt zu Unternehmen, die zeitnahe Auswertungen und Echtzeitkontrolle ihrer Teams benötigen. Außerdem ist sie bei großen SKU-Mengen unverzichtbar, wenn mobile Geräte große Datenmengen nicht mehr bewältigen können.

Die Technologie ist auch bei häufigen Sortimentsänderungen und schnellen Neuprodukteinführungen effektiv. Cloud-Erkennung gewährleistet gleichmäßige Arbeitsqualität auf allen Smartphones und passt zu Unternehmen, die zentralisierte Verwaltungssysteme mit maximaler Erkennungsgenauigkeit benötigen. 

Welche Technologie passt zu Ihrem Unternehmen?

Die Wahl zwischen lokaler und Cloud-Produkterkennung hängt von Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen ab. Unternehmen mit überschaubarem Sortiment und dem Bedarf nach schneller Reaktion der Merchandiser vor Ort profitieren von Edge Computing. Organisationen mit umfangreichen Katalogen und zentralisiertem Verwaltungsbedarf sind mit Cloud-Lösungen besser beraten.

Die richtige Technologie ist nicht die modernste, sondern die, welche konkrete Unternehmensaufgaben löst. Manager müssen die Arbeitsbedingungen ihrer Teams, Auswertungsanforderungen und Sortimentsbesonderheiten berücksichtigen. Um Fehlentscheidungen bei der Technologiewahl zu vermeiden, kontaktieren Sie uns – wir helfen Ihnen bei der optimalen Lösungsfindung.