Supermercados e Varejo

Inteligência de Cenários para Supermercados e Varejo

As câmeras não precisam apenas registrar clientes. Elas podem explicar como a operação está funcionando.

Analise fluxo, filas, ocupação, disponibilidade operacional e comportamentos dentro da loja.

[ Camadas de leitura ]

O que a plataforma interpreta

01

Cenários

A área que importa: doca, linha, pátio, corredor.

02

Elementos

Pessoas, veículos, máquinas, pallets, objetos.

03

Comportamentos

Parada, fila, permanência, fluxo, ausência.

04

Regras do negócio

Limites e janelas definidos pela sua operação.

05

Alertas

No canal em que o time já trabalha.

06

Indicadores

Medição contínua, não relato pontual.

07

Integrações

ERP, WMS, MES, BI, APIs e webhooks.

08

Automações

Chamados e rotinas disparados sem intervenção.

[ Casos de uso ]

O que já é possível responder nesta operação

caso 01

Formação de filas

Cliente esperando antes de alguém perceber que falta caixa aberto.

ComportamentoAumento da quantidade de pessoas na área dos caixas.
Regra de exemploMais de cinco pessoas aguardando ou tempo estimado acima do limite.
Ação / integraçãoAvisar o gerente para abrir novos caixas.
IndicadoresTamanho médio, tempo de espera e horários críticos.
caso 02

Fluxo de clientes

Decisão de escala e layout sem dado de circulação.

ComportamentoEntrada, saída e deslocamento entre áreas.
Regra de exemploContabilizar fluxo por entrada, corredor ou setor.
Ação / integraçãoAtualizar dashboard de operação e BI.
IndicadoresVisitantes, horários de pico e áreas mais movimentadas.
caso 03

Ocupação de setores

Concentração de público em áreas que a equipe não está cobrindo.

ComportamentoConcentração de pessoas em determinada área.
Regra de exemploOcupação acima do limite operacional configurado.
Ação / integraçãoAlerta para operação, limpeza ou organização da loja.
IndicadoresOcupação por setor, duração e recorrência por horário.
caso 04

Disponibilidade de carrinhos

Cliente entra na loja e não encontra carrinho.

ComportamentoQuantidade visual de carrinhos em pontos definidos.
Regra de exemploEstoque de carrinhos abaixo do mínimo na entrada.
Ação / integraçãoNotificar equipe responsável.
IndicadoresDisponibilidade, consumo e horários de reposição.
caso 05

Área de checkout sem operador

Caixa aberto no sistema, mas sem gente no posto.

ComportamentoCaixa aberto ou área operacional sem presença.
Regra de exemploPosto sem operador durante horário de atendimento.
Ação / integraçãoAlerta ao gerente da unidade.
IndicadoresTempo sem operador e recorrência por posto.
caso 06

Produtos ou volumes fora da área

Corredores obstruídos por reposição parada no meio da loja.

ComportamentoCaixas, mercadorias ou pallets obstruindo corredores.
Regra de exemploObjeto permanece no corredor por mais de cinco minutos.
Ação / integraçãoAviso para reposição ou operação.
IndicadoresTempo de obstrução e corredores com maior recorrência.
caso 07

Ruptura visual de exposição

Gôndola vazia identificada só na próxima ronda.

ComportamentoAnálise de espaços vazios em gôndolas ou áreas de exposição.
Regra de exemploÁrea monitorada da prateleira fica abaixo do nível visual definido.
Ação / integraçãoAbrir solicitação de reposição.
IndicadoresOcorrências por gôndola, tempo em ruptura e horários críticos.

A precisão depende do ângulo, iluminação, tamanho do produto e organização da gôndola.

[ Da imagem para a ação ]

O caminho entre a câmera e a decisão

  1. Câmera

    imagem que você já produz

  2. 02

    Interpretação do cenário

    o que existe na área

  3. 03

    Comportamento

    o que está acontecendo

  4. 04

    Regra do negócio

    o que é relevante para você

  5. 05

    Alerta, indicador ou integração

    a ação gerada

[ Alertas e ações ]

A informação chega onde o time já trabalha

  • WhatsApp
  • Microsoft Teams
  • E-mail
  • Webhooks
  • APIs
  • ERP
  • WMS
  • MES
  • Power BI
  • Dashboards próprios

[ Inteligência configurável ]

Quem define as regras é a sua operação

  • Qual cenário será analisado
  • Quais elementos devem ser identificados
  • Qual comportamento é relevante
  • Qual limite deve disparar uma ocorrência
  • Quem deve receber a informação
  • Qual sistema deve ser integrado

[ Aprendizado contínuo ]

Menos alerta desnecessário, a cada ciclo

Cada ocorrência pode ser classificada pela própria equipe. Esse feedback é usado para refinar regras, parâmetros do cenário e, quando aplicável, o modelo de detecção — reduzindo alertas desnecessários ao longo do tempo. Não prometemos eliminação total de falsos positivos nem aprendizado completamente autônomo: o refinamento combina inteligência artificial, feedback operacional e configuração do cliente.

Relevante

Não relevante

Classificação incorreta

Regra inadequada

Evento conhecido

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