實時收集零售、店舖影像數據 – AI、ML轉型助企業提升交易量高達 35%!

隨著科技的不斷進步,各大企業正急促數碼轉型,其中,添置自助付款系統、提供掃瞄 QR Code 等科技方便顧客付款和提供更多產品資訊,再配合影像數據分析工具,收集店內的實時數據,包括顧客數量、逗留時間和購買行為等,均有助企業更了解客戶需求,從而提高銷售額和營運效率。

此外,通過使用人工智能(AI)和機器學習(ML)技術,企業能更加有效地預測顧客需求和銷售情況,根據分析結果進行改善,例如調整庫存管理和銷售策略等。

到了 2023 年,這些數據分析不僅是企業獲得競爭優勢和提升營運效率,更是預測市場趨勢和推動企業成長的重要工具。因此,轉型採用影像數據分析系統是各大小企業明智的投資選擇,未來必將成為企業發展的關鍵因素。

企業使用機器學習(ML)影像數據分析四大原因

1 提高工業流程的製造性能和生產力
通過利用攝錄機進行監控,企業可以實時監察生產過程中的各種營運狀態,例如檢測商品製作品質是否正常,這樣不僅可以提高生產效率,還可以降低成本。

2 快速監控店內訂單準確性和客流量
通過監察顧客的購物行為和訂單狀態等,企業可以更加全面了解店內的營運情況,提高營運效率,並且提高顧客滿意度。

3 實時收集零售相關、人手分配、排隊狀態等數據
通過監控顧客的需求和人流量,企業可以即時調整人手分配和銷售策略,以確保銷售效率和顧客滿意度。

4 提高倉庫、辦公室、工廠等場所的員工安全
通過監控員工的工作行為和設備運行狀態等,企業可以更加全面了解安全狀況,提高安全措施的效率,同時也降低意外事故的發生。

機器學習(ML)影像數據分析系統介紹:Amazon Panorama

為了更好地滿足企業對影像數據分析的需求,AWS Panorama 提供了一個先進的影像處理系統,專門用於執行電腦影像(Computer Video)AI 分析工作,能快速篩選出重要影像數據,並得出高準確的分析結果。舉例來說,在零售業中,AWS Panorama 可以分析顧客購物行為,幫助企業了解顧客需求,提供更好的銷售服務和產品選擇。而在安全領域,AWS Panorama 可以分析影像數據,快速發現危機,提供有效的防範措施。

Amazon Panorama 應用實例

溫哥華 Fraser 港
透過安裝 AWS Panorama 連接多個攝錄機,能全面觀察港口並分析和追蹤大量集裝箱的數據,改善港口貨運流程的效率,並且有效提高港口運作。

Amazon Panorama 應用實例溫哥華 Fraser 港
圖片來源:Amazon Web Services

Tyson 食品
在食品包裝生產線上安裝 AWS Panorama 連接多個攝錄機,可以隨時檢查包裝品質,一旦發現瑕疵就能立即作出反應,保證食品包裝的質量和安全,提高消費者對產品的信任。

Amazon Panorama 應用實例 Tyson 食品
圖片來源:Amazon Web Services

辛辛那提國際機場(CVG)
透過 AWS Panorama 連接多個攝錄機,實時監控機場交通車的車道,一旦發現車輛故障或車道問題就會作出反應和協助,以保證機場交通的暢通和安全,提高機場營運效率。

圖片來源:Amazon Web Services

Phillips 66 便利店
通過 AWS Panorama 連接多個攝錄機,可監控實物移動,分析顏色、形狀等,測量距離,讀取數字和手勢,以提升顧客的購物體驗,了解需求和完善的服務和銷售管理。

圖片來源:Amazon Web Services

這些應用實例顯示了 AWS Panorama 的多樣性和強大的影像處理能力,它不僅可以用於港口、食品生產和機場等多種領域,還可以支援其他企業類別的營運,提供更好的數據分析方法和解決方案。

如果想更深入知道 AWS Panorama 的運作方式,以及它如何協助提高業務效率,不妨登入 AWS Panorama 了解更多!

※ 以上資料由客戶提供 ※

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