Robot AutRi memindai rak grocery dengan scan beam AI yang menyorot produk
Recent InnovationsAgentic Planogram ComplianceGrocery

AutRi.

AutRi menangkap rak; GMetri membacanya terhadap planogram; Agentic Command Centre merutekan perbaikan ke PulsePoint. Scan AutRi berikutnya menutup tiket.

Pilot - Phase 1 - FreshPik Powai with Fynd NucleusBuilding - agentic loop end-to-endRoadmap - grocery-estate rollout
Hari iniberjalan di FreshPik Powaitarget agentic-loop

95%+

diukur pada pilot FreshPik Powai

98%

bounding box per SKU

20-30K sqft

satu kali sweep toko

< 24 jam

scan berikutnya mengonfirmasi perbaikan bertahan

Status

Hari ini: scanner yang sudah deployed. Berikutnya: closed loop.

Phase 1 bersama Fynd Nucleus berjalan di FreshPik Powai. AutRi menjalankan scan terjadwal, membuat bounding box pada SKU yang dikenali, serta menghasilkan heatmap brand-occupancy dan facing. Saat ini manusia masih perlu login, membaca heatmap, dan meminta perbaikan. Agentic flow menghapus manusia dari tengah loop tersebut.

Pilot

Hari ini - FreshPik Powai

Tool analytics standalone.

Sesi scan terjadwal ditangkap per zona dan fixture - 20-30K sqft per run

Model CV internal membuat bounding box SKU terhadap SKU master AutRi sendiri - 98% recognition

Output: heatmap brand-by-shelf-level dan facing-count di dashboard AutRi

Human loop: Cluster Manager login, membaca heatmap, lalu secara manual membuat permintaan perbaikan

Building

Dalam agentic flow

Producer high-fidelity dan penutup loop.

Tidak ada lagi interpretasi manual - shelf capture bertag mengalir langsung ke GMetri lewat API

Scanning context-aware - jadwal terikat dinamis ke window restocking dan kalender promosi

Penutup loop - tiket PulsePoint yang ditandai Done tetap terbuka sampai scan AutRi berikutnya pada fixture tersebut mengonfirmasi kepatuhan

Kepercayaan datang dari verifikasi, bukan dari pernyataan staf

Dashboard AutRi Sessions di FreshPik Powai dengan 42 sesi total, 11 aktif, 17 selesai, 11 gagal

Surface sesi - scan terjadwal di seluruh toko dengan status per sesi.

Detail sesi AutRi dengan task scan di 50 kategori grocery pada toko pilot

Surface detail sesi - 100 task scan yang dipecah ke 50 kategori grocery.

Output analytics AutRi dengan brand by shelf level dan heatmap facing-count

Output analytics - brand-by-shelf-level dan heatmap facing-count. Berguna, tetapi manusia masih harus membaca dan memutuskan tindakan.

Dimensi compliance

Apa arti compliant pada rak grocery.

Planogram compliance berarti rak live sesuai dengan plan di setiap toko, sepanjang hari, di enam dimensi. Setiap dimensi adalah apa yang dibaca AutRi, diinterpretasikan GMetri, dan diputuskan Agentic Command Centre.

Kehadiran produk.

Apakah SKU ada di rak. Ini pertanyaan compliance paling dasar dan yang paling cepat berdampak ke revenue.

Contoh non-compliance: slot kosong untuk SKU dengan velocity tinggi.

Penempatan produk.

Apakah SKU yang tepat berada di fixture dan level rak yang tepat. Brand yang salah di rak premium berarti shelf-space terbuang dan pelanggan bingung.

Contoh non-compliance: brand minyak goreng yang salah berada di rak premium.

Facing count.

Apakah jumlah facing sesuai rencana. SKU promosi yang under-faced kehilangan visibilitas dan melewatkan lonjakan demand.

Contoh non-compliance: 2 facing, bukan 4 seperti yang direncanakan untuk SKU promosi.

Akurasi price tag.

Apakah price tag cocok dengan price master terbaru. Tag lama saat promosi merusak kepercayaan pelanggan di kasir.

Contoh non-compliance: price tag lama pada SKU promosi yang sedang live.

Eksekusi promosi.

Apakah promotional end cap dan POS display sudah disiapkan. Promosi mendorong porsi besar sales grocery, sehingga end cap yang hilang adalah revenue loss langsung.

Contoh non-compliance: end cap hilang untuk SKU unggulan minggu ini.

Kebersihan dan kerapian rak.

Apakah rak sesuai standar visual. Produk rebah, tertumpuk, atau rusak memberi sinyal bahwa routine toko tidak berjalan.

Contoh non-compliance: produk rebah, salah susun, atau rusak.

Shelf grocery padat dengan bounding box AI yang mendeteksi SKU individual

Deteksi per SKU pada dinding grocery padat. Setiap box adalah kandidat untuk salah satu dari enam pengecekan di atas.

Deteksi bounding box AutRi pada rak saus masak dengan label SKU dan brand

Atribusi per brand pada fixture saus masak. Brand, level rak, dan facing count dihitung dari capture yang sama.

Arsitektur

Satu master data plane bersama. Tiga layer di atasnya.

Setiap layer ada untuk melayani use case planogram compliance. Data layer melihat rak, Intelligence layer menilai, Action layer memperbaiki, lalu Data layer melihat kembali untuk menutup loop.

Live

Layer 1 - Data

Robot AutRi dan Image Repository

Menghasilkan ground truth rak, bertag fixture, zona, dan timestamp. Upload per sesi scan berisi capture resolusi tinggi dengan bounding box.

Building

Layer 2 - Intelligence

GMetri dan Agentic Command Centre

Mengubah ground truth menjadi judgement compliance per dimensi, lalu memutuskan tindakan berdasarkan velocity SKU dan severity.

Building

Layer 3 - Action

PulsePoint Admin dan PulsePoint App

Mengubah keputusan menjadi tindakan spesifik untuk memulihkan compliance, dengan orang, SOP, dan bukti yang tepat.

Building

Master data plane

SKU, Planogram, Store, Roles

Sumber kebenaran tunggal untuk makna compliance pada setiap fixture, toko, dan role. Sinkron per jam; planogram stale memblokir ticketing.

Diagram arsitektur AutRi dengan Data, Intelligence, Action, dan Master Data

Diagram sumber, brief 21-Apr-2026. Panah dotted verified by next scan dari Action kembali ke Data adalah kontrak yang membuat sistem ini self-verifying.

Loop 5 langkah

Scan. Read. Decide. Act. Verify.

Tiket hanya ditutup ketika scan AutRi berikutnya mengonfirmasi compliance pada fixture tersebut. Evidence staf saja bukan closure. Inilah yang membuat loop self-verifying dan angka compliance dapat dipercaya.

Live

Langkah 1 - Scan

AutRi

Robot menjalankan sesi terjadwal dan menangkap gambar rak per fixture serta zona.

Output: gambar rak bertag di image repository.

Building

Langkah 2 - Read

GMetri

Membaca rak terhadap versi planogram aktif; mendeteksi presence, placement, facing, price, dan promotion.

Output: daftar discrepancy per fixture dengan evidence dan confidence.

Building

Langkah 3 - Decide

Agentic Command Centre

Melakukan triage setiap discrepancy berdasarkan dimensi compliance, severity, dan SKU velocity; lalu menentukan action.

Output: compliance alert yang sudah ditriage dengan mapping SOP dan route.

Building

Langkah 4 - Act

PulsePoint

Membuat tiket otomatis berisi gambar rak, tampilan planogram yang diharapkan, dan SOP; lalu merutekannya ke role yang tepat.

Output: tiket di app PulsePoint orang yang tepat.

Building

Langkah 5 - Verify

AutRi + PulsePoint

Evidence staf memindahkan tiket ke pending verified. Scan AutRi berikutnya menutup tiket atau melakukan eskalasi.

Output: compliance terkonfirmasi, tiket ditutup, audit trail diperbarui.

Diagram loop 5 langkah: SCAN, READ, DECIDE, ACT, VERIFY dengan arc re-scan

Scan -> Read -> Decide -> Act -> Verify, dengan loop re-scan kembali ke langkah 1.

Diagram sequence end-to-end dari scan terjadwal hingga closure terverifikasi

Sequence end-to-end: 17 langkah dari scan terjadwal hingga closure terverifikasi. Setiap langkah memiliki owner dan handoff.

Handling per dimensi

Enam dimensi. Enam route. Enam SOP.

Setiap dimensi compliance memiliki path deteksi, keputusan severity, dan role tujuan yang spesifik. Velocity weighting dan promotion window aktif dapat mengubah severity default.

DimensiDideteksi oleh GMetriDiputuskan Command CentreDitindaklanjuti di PulsePoint
Product presence
Slot kosong atau tidak cocok
Dibobot berdasarkan SKU velocity; Critical untuk SKU velocity tinggi
Restock SOP -> Department Manager
Product placement
SKU salah pada fixture
Ditandai High
Planogram reset SOP -> Department Manager
Facing count
Facing dihitung terhadap planogram
Ditandai Medium; High jika SKU promosi
Facing correction SOP -> CSA
Price tag accuracy
Membaca teks tag dan membandingkannya dengan price master
Critical untuk SKU promosi live; High untuk lainnya
Price correction SOP -> Store Manager
Promotional execution
End cap hilang atau tidak lengkap dibanding planogram
Critical selama window promosi
End cap setup SOP -> Visual Merchandiser
Shelf cleanliness & order
Kondisi produk rebah atau tidak rapi
Ditandai Medium
Shelf reset SOP -> CSA
Plan

Empat stage. Setiap stage membuka value sendiri.

Value mulai mengalir sebelum seluruh loop live. Stage berjalan berurutan, dengan Stage 2 dan 3 overlap di tengah build.

Building

Stage 1 - Foundation

Model data bersama.

Selaraskan fixture, zone, SKU, dan store ID di AutRi, GMetri, dan PulsePoint. Muat katalog SKU grocery dan pustaka planogram ke GMetri. Ingest kalender promosi.

Exit: Model data disetujui tiga tim; planogram live di GMetri; kalender promosi sudah masuk.

Building

Stage 2 - Intelligence

GMetri dituning untuk grocery.

Tune GMetri di enam dimensi compliance. Tulis aturan triage grocery di Agentic Command Centre berdasarkan dimensi, severity, velocity, promotion-window, dan mapping SOP.

Exit: GMetri andal di level rak; aturan triage disetujui leadership ops grocery.

Building

Stage 3 - Action in PulsePoint

Auto-ticketing end-to-end.

Bangun intake dari Command Centre ke PulsePoint. Konfigurasi SOP grocery, requirement evidence, dan matrix eskalasi dari Store Manager ke Cluster Manager hingga State Head.

Exit: Auto-ticketing live end-to-end; SOP terkonfigurasi; matrix eskalasi live; audit trail tercatat.

Roadmap

Stage 4 - Pilot & scale

Dua pilot store menuju chain.

Jalankan loop end-to-end di dua toko grocery pilot. Ukur kesehatan loop mingguan. Scale ke estate grocery lainnya setelah empat minggu KPI stabil.

Exit: KPI pilot stabil empat minggu berturut-turut; sign-off untuk rollout chain-wide.

Pilihan desain

Tiga pilihan yang membuat ini bekerja untuk grocery.

Grocery bukan fashion. Pilihan desain ini membangun kepercayaan staf toko sejak hari pertama dan menjaga inbox fokus pada hal yang berdampak ke revenue.

Severity berbobot velocity.

Slot kosong untuk SKU velocity tinggi tidak sama dengan facing drift pada slow mover. Command Centre membobot triage berdasarkan SKU velocity, bukan jumlah pelanggaran mentah.

Eksekusi promosi punya jalurnya sendiri.

Promosi mendorong porsi besar sales grocery dan trust pelanggan. Price mismatch dan end cap yang hilang saat window promosi aktif ditandai Critical dan dikirim sebagai push.

Scan mengikuti jadwal restocking.

Sinyal compliance baru bermakna setelah restocking terjadi. AutRi dijadwalkan tepat setelah window restocking utama agar alert merefleksikan realitas pasca-restock.

Target outcome

Compliance rate adalah headline. Loop adalah produknya.

Sembilan target, semuanya terukur. Target ini aspiratif sampai loop live di pilot; setelah itu menjadi kontrak.

OutcomeTargetMengapa penting
Planogram compliance rate - grocery estate - velocity-weighted - semua 6 dimensi
>= 95%
Ukuran langsung kesehatan rak
Time to ticket - scan -> tiket PulsePoint dibuat
< 10 min
Sinyal bahwa intelligence layer responsif
Time to first action - tiket dibuat -> acknowledgement staf (Critical & High)
< 30 min
Sinyal bahwa action layer mencapai orang yang tepat
Time to verified closure - tiket dibuat -> scan berikutnya mengonfirmasi compliance
< 24 jam
Sinyal bahwa loop benar-benar menutup, bukan sekadar ditandai closed
Porsi tiket auto-created vs manual
>= 90%
Sinyal bahwa sistem, bukan manusia, yang menggerakkan loop
Re-open rate setelah staf menandai closed
< 5%
Sinyal bahwa evidence tidak dimanipulasi
Upaya audit rak manual - per toko per minggu
-70%
Penghematan operasional langsung untuk Cluster Manager
Out-of-stock rate - SKU velocity tinggi
-40%
Dampak bisnis pada revenue
Error harga promosi dan end-cap tertangkap dalam satu jam
>= 95%
Pengalaman dan trust pelanggan
Risiko

Lima risiko bernama. Lima mitigasi bernama.

Loop hanya bekerja jika staf mempercayainya, data tetap fresh, dan outage robot tidak menghentikan toko.

RisikoMitigasi
Noise AI pada rak padat dan SKU yang mirip
Confidence threshold di Agentic Command Centre. Item low-confidence masuk antrean review cepat sebelum menjadi tiket. Kalibrasi berkelanjutan pada miss.
Alert fatigue pada staf
Tier severity ketat. Critical dan High menjadi push. Medium dan Low dibatch menjadi satu task harian per zona. SOP satu halaman, tanpa ambiguitas.
Drift pada planogram atau kalender promosi
Sinkron per jam untuk pustaka planogram dan kalender promosi. Ticketing diblokir pada fixture dengan versi planogram stale.
Gap coverage scan saat robot offline
Fallback graceful ke checklist audit manual di PulsePoint untuk zona terdampak. Auto-resume saat robot kembali online.
Kesalahan role-mapping yang merutekan tiket ke orang salah
Master data plane memiliki role map, dengan rekonsiliasi harian terhadap HRMS. Route yang salah ditandai di Command Centre.
Receipts

Ke mana berikutnya.

Setiap klaim di atas memiliki artefak yang lebih dalam di baliknya.

Spec

Page spec - 02-May-2026

Build spec per section, asset pipeline, dan keputusan.

Audit

Apex audit JSON - 02-May-2026

Review independen, skor dimensi, follow-up.

Source

Source PDF - 13 halaman

Saaket Chawali - 21-Apr-2026 - write-up asli.

Diagram

Diagram arsitektur

3 layer + master data plane - artwork sumber.

Diagram

Diagram loop 5 langkah

Scan -> Read -> Decide -> Act -> Verify, dengan re-scan loop.

Diagram

Sequence end-to-end - 17 langkah

Dari scan terjadwal hingga closure terverifikasi per-role swimlane.

AI summary
AutRi adalah sistem agentic planogram compliance Fynd untuk grocery. Robot shelf-scanning menangkap setiap fixture di toko; GMetri membaca capture terhadap planogram aktif di enam dimensi compliance; Agentic Command Centre melakukan triage discrepancy berdasarkan SKU velocity dan severity lalu merutekan perbaikan ke PulsePoint. Tiket hanya ditutup ketika scan AutRi berikutnya memverifikasi bahwa perbaikan bertahan.

Dibangun untuk bisnis seperti Anda. Mari terhubung

  1. 1

    Isi formulir

    Bagikan informasi kontak Anda untuk memulai

  2. 2

    Bicara dengan pakar

    Anggota tim sales kami akan menghubungi Anda

Hubungi kami

Dengan mengirimkan formulir ini, Anda menyetujui Ketentuan Layanan dan Kebijakan Privasi kami.