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  [일반] [글로벌파트너] OSA 미국과 러시아에 본사를 두고있는 서플라이 체인과 인공지능의 결합 토큰, 하이브리드플랫폼 출시, 소매업체 매출증가에 이바지한 토큰 CEO는 알렋 지드렌코 게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기
write date : 2018-11-08 15:03:57   

OSA 하이브리드 플랫폼 소개 : 소매업체 관련 인공지능 & 블록체인 만남과 시너지 효과, 소매 업체 매출 증가

박영숙 기자  
    입력 : 2018.04.08 10:57   트위터 페이스북 구글 네이버블로그

OSA 하이브리드 플랫폼 소개 : 소매업체 관련 인공지능 & 블록체인 만남과 시너지 효과, 소매 업체 매출 증가

 
소매 체인 및 그들의 공급 업체의 주요 과제 중 하나는 선반 물품 확인 작업이다. 특정 제품을 찾는 고객은 그 제품을 찾을 수 없으므로 소매 업체의 매출이 감소한다. 이러한 상황은 소비자가 경쟁사의 제품을 구매하여 선호도를 잠재적으로 변화시킬 수 있는 위험을 증가시키므로 공급 업체 역시 어려움을 겪는다.
다양한 추정에 따르면, 선반 물품 확인 작업 시간은 총 5-30 %에 달한다. 그리고 가장 낮은 추정치도 무시할 수 있는 것이 아니다. 예를 들어 체인의 총 매출액이 2 % 증가하면 순이익은 7-12 %까지 훨씬 더 크게 증가 할 수 있다. 그 이유는 고정 비용이 모든 비용 중 상당 부분을 차지하는 소매업의 특성 때문이다. 예를 들어 얼마만큼 영업을 했냐에 관계없이 사무실 비용은 동일하다.
당연히 유통 업체와 공급 업체는 상품이 항상 선반 위에 놓여 있는지 확인하기 위해 열심히 노력하고 있지만 통계에 따르면 그들의 노력에 비해 확인 작업이 완전히 성공하지는 못한다고 한다. CrowdSystems에 따르면, 러시아 소매 체인의 평균 물품 이용 가능성은 79 %이다. 공급 업체가 설정한 복잡한 데이터 수집 시스템에도 불구하고 물품 목록 추정 자체에서 오류가 발생하는 경우가 있다.
주요 과제는 제품이 선반 위에 놓여 있는지 여부를 정확하게 판단하고 제품이 선반에 부재하는 것을 방지하는 것이다. 이를 위해서는 예측, 클러스터링, 세분화, 분류, 패턴 감지 등의 몇 가지 방법이 있다. 그들은 선반 물품 확인 작업이 무엇인지를 시기적절하게 결정하고 보충해야 한다. 현재 진행 중인 작업에는 다양한 측면과 단계가 있으며, 각 측면에서 선택할 수 있는 몇 가지 잠재적인 솔루션을 제공한다. 무엇을 선택하든 솔루션의 중요한 부분은 이 특정 문제에 맞게 조정된 일련의 메트릭스를 통해 알고리즘을 평가하는 것이다.
최적 선반 가용성 하이브리드 플랫폼인 OSA 은 2016년부터 운용돼왔다. 8월에서 11월까지 러시아에서 가장 큰 소매 체인 중 하나에 플랫폼을 도입한 결과, 총 10 개의 카테고리에서 총 매출액이 5.4 % 증가했다. 다양한 브랜드가 2.3 % ~ 11.3 %의 매출 증가를 보였다.
OSA는 기계 학습과 소매 비즈니스 과정의 교차점에서 참신한 접근법을 만들어 ‘데이터 센싱’이라는 이름을 붙였다. OSA 는 시뮬레이션 모델링, 딥러닝 및 이미지 인식을 사용한다. 우리의 서비스는 빠르게 발전하고 있으며 끊임없이 우리의 재능을 확장시키고 있다. OSA 는 이미 소매 업계에 기계 학습을 적용하여 위에서 언급한 문제를 해결한 입증된 기록을 보유하고 있다. 
 
우리의 미션
신기술 도입을 통해 소매 업체, 공급 업체 및 구매자를 위한 가치를 창출하는 것이다.
OSA 플랫폼
OSA HP 시험 프로그램은 참여하는 매장들의 매장 수준에서와 특정 공급업체의 특정 분야 수준에서 모두 상당한 판매 성장을 보였다.

기사본문 이미지


OSA는 어떻게 작동하는가?
1. 예상되는 수요를 모델링하고 선반에 물건이 없는 (out-of-shelf) 원인을 찾기 위해 고유 데이터를 수집한다.
2. 데이터 감지법 - 소매 업체의 실례들로 강화 된 당사의 혁신적 접근 방식을 사용한다.
이러한 데이터 감지법은 문제 탐지에 있어 복합적인 기계적 학습 알고리즘에 기반하여 고도의 정확성을 보장한다.
문제 해결에 대한 차별화 된 접근 방식을 통해 우리는 높은 회전율 범주뿐만 아니라 낮은 회전율 범주에도 이 서비스를 제공 할 수 있습니다
3. 우리는 행동하고 관리한다
이 서비스의 초기 메커니즘은 우리가 빠르고 효율적이게 문제를 찾고 원인을 해결할 수 있게 한다.
Step 1. 실시간 OSA 분석
Step 2. 문제와 원인을 나타내는 경고 생성
Step 3. 생성된 경고에 대한 조치:
           문제의 원인 해결 및 재고를 선반 위에 올려두기
Step 4. 실행 통제, 그리고 필요시, 단계적인 확대 통제
기술
1. 이미지 인식 - 2017 년, 이미지 인식 기술이 새롭게 도입됐다. 선반 재고의 시각적 인식 서비스이며 이 서비스는 다음을 보장합니다.
 * On-shelf availability (OSA)
 * Planogram 준수
2. 데이터 센싱 (Data Sensing) - 내부 및 외부 소스의 실시간 빅데이터를 수집 및 처리하여 다음을 수행한다.
  * 즉각적인 경고를 만든다.
  * 예측 모델의 즉각적인 적응과 그 다음 시간 동안의 예측을 알고리즘 집합에 의해 실행되는자가 학습의 연속 프로세스와 병행하여 수행 할 수 있다.
3. LAMBDA 아키텍처 - 손으로 고른 오픈소스 요소로 구성되며 다음과 같은 특징을 포함한다.
  * 실질적으로 무제한의 용량을 지닌 대규모 다른 소스 데이터 수집을 위한 실시간
  * 수집, 필터링, 강화 및 처리 모듈
  * 가장 최근에 시험되고 검증된 혁신적인 기술 솔루션
  * 클라우드 또는 고객 지역 배포
  * 소매 업체와 공급 업체에서 기존 고객의 인프라와 빠르고 쉽게 통합할 수 있다.
OSA 는 FMCG 소매, 데이터 과학 및 IT 개발 분야의 전문가 및 도메인 전문가로 구성된 팀을 자랑스럽게 생각한다. 우리는 도전과 성장과 학습을 매일 같이 수행하면서 업계 및 고객에게 가치를 부여하는 독창적인 도구를 만드는 데 전념한다. 홈페이지 주소는 http://osahp.com/ 이다. 

기사본문 이미지


참고로 다음주에 OSA 의 공동설립자인 Alex Zdrilko가 방한하며 4월 11일(수) 저녁 5:00~ 7:00까지 성신여대입구에 있는 블록체인AI 사무실에서 AI 및 OSA 플랫폼에 대해 강연을 한다.
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