Inteligência de inventário de estante de varejo

Visão Geral da Solução

Os retalhistas precisam de visibilidade precisa do inventário da giba. Em grandes instalações, as equipes geralmente trabalham em áreas com conectividade inconsistente e dependem de verificações manuais para identificar produtos que precisam ser repostos.

Saiba como converter uma única imagem de estante em um registro de inventário estruturado. Um modelo de linguagem de visão identifica e conta os produtos, enquanto o Enterprise Advanced armazena as imagens capturadas, as contagens de itens e o contexto do aplicação .

O MongoDB fornece a base para distribuir o estado do inventário em sua rede. Os change streams fornecem atualizações em tempo real para o PowerSync, que sincroniza campos selecionados com bancos de dados SQLite locais em dispositivos cliente . Quando a conectividade cai, os dispositivos do cliente continuam trabalhando offline com dados locais e sincronizam após a reconexão.

Esse fluxo de trabalho centralizado no MongoDB integra perfeitamente captura baseada em imagens, modelagem flexível de documento e aplicativos de varejo sincronizados. Ele transforma observações de estantes em dados de inventário que as equipes podem usar nos aplicativos do cliente .

Arquiteturas de referência

O Enterprise Advanced serve como camada de dados operacionais e fonte da verdade para o inventário de estante.

O navegador envia uma imagem da estante para o aplicação de backend. O backend passa a imagem para o modelo de linguagem de visão configurado, valida a resposta estruturada e escreve o documento de inventário resultante no MongoDB.

Cada documento armazena o contexto de captura juntamente com os itens detectados. O MongoDB armazena metadados como tempo de captura, dispositivo, operador, armazenamento, modelo, contagens de itens, valores de confiança e status do ciclo de vida.

Quando você ativa a persistência de mídia, o backend armazena a imagem bruta no armazenamento de objeto compatível com o Amazon S3 e mantém a referência do ativo no MongoDB. Esse design separa grandes objetos de mídia dos registros de inventário operacionais, preservando seus relacionamentos.

Os change streams do MongoDB publicam eventos que o PowerSync usa para sincronizar campos de inventário selecionados com bancos de dados SQLite do lado do cliente . O PowerSync oferece suporte ao acesso local a aplicação e sincronização entre interrupções de conectividade, enquanto o MongoDB continua sendo a fonte da verdade.

Essa arquitetura separa as responsabilidades enquanto mantém uma base de dados unificada:

• O MongoDB gerencia o registro de inventário operacional.

• O backend controla as operações de gravação.

• O VLM (modelo de linguagem de visão) extrai dados estruturados.

• O armazenamento de objetos retém imagens brutas.

• O PowerSync distribui o estado apoiado MongoDB aos clientes.

Gráfico 1. Da imagem da estante ao inventário sincronizado: o backend usa um modelo de linguagem de visão para criar um documento de inventário do MongoDB . O MongoDB armazena o registro operacional, o armazenamento de objeto retém a imagem bruta e os change streams geram a sincronização PowerSync com o SQLite no lado do cliente .

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Abordagem do modelo de dados

Armazene cada captura de estante como um documento na collection inventory_captures. Mantenha o contexto da captura e o resultado do inventário gerado pelo modelo juntos para que seu aplicação processe e sincronize cada captura como uma única unidade.

O documento registra metadados, incluindo:

• Capturar carimbo de data/hora e localização

• Enviando dispositivo e operador

• Modelo usado para análise de imagem

• O status do ciclo de vida da captura

Incorpore os produtos detectados na array items. Cada item contém um nome de produto, contagem detectada e confiança do modelo:

{
  "_id": "108d020b-9d3c-4b36-a651-0e1be2b1e899",
  "captured_at": "2026-07-02T17:45:08.661249+00:00",
  "device_id": "web-o0its21v",
  "operator_id": "demo-operator",
  "store_id": "store-unknown",
  "cv_model": "qwen2.5",
  "items": [
    {
      "name": "Nissin Cup Noodles",
      "count": 5,
      "confidence": 0.9
    },
    {
      "name": "Popcorn Bag",
      "count": 1,
      "confidence": 0.9
    },
    {
      "name": "Lays Chips",
      "count": 3,
      "confidence": 0.9
    }
  ],
  "status": "ACTIVE",
  "asset": null
}

A incorporação dos itens detectados mantém o resultado do modelo próximo à captura da estante que o gerou. O modelo de documento flexível do MongoDB permite que o aplicação preserve atributos de item adicionais à medida que o modelo envolve, eliminando a necessidade de um esquema rígido para cada produto possível.

O MongoDB continua sendo a fonte da verdade para o registro de inventário. O PowerSync projeta os campos exigidos pelos aplicativos cliente em bancos de dados SQLite locais, enquanto as imagens brutas permanecem no armazenamento de objeto compatível com o Amazon S3 quando você ativa a persistência de mídia.

Construir a solução

Use o repositório Varejo-estoque-take do GitHub para implantar e explorar a solução.

./scripts/setup.sh

./scripts/pull-models.sh

./scripts/verify.sh

Principais Aprendizados

• Capture inventário de estante a partir de uma imagem: use um modelo de linguagem de visão para converter uma imagem de estante em JSON estruturado que o MongoDB armazena e seu aplicação processa.

• Modele os dados de inventário como documentos do MongoDB : mantenha os metadados de captura e os itens detectados juntos para que cada documento represente uma única verificação de estante.

• Sincronize o estado apoiado MongoDB em todos os dispositivos cliente : use os change streams do MongoDB e o PowerSync para distribuir campos de inventário selecionados sem criar uma lógica de pesquisa personalizada.

• Separe os dados operacionais da mídia bruta: armazene dados de inventário e referências de imagem no MongoDB enquanto armazena o framework bruto no armazenamento de objeto compatível com o Amazon S3 ao ativar a persistência de mídia.

• Suporte a fluxos de trabalho de varejo desconectados: habilite os aplicativos do cliente a usar dados sincronizados localmente e a reconciliar seu estado ao se reconectar.

Autores

• Timóteo Marques, MongoDB

• Alberto Camarena Rodriguez, MongoDB

• Daniel Jamir, MongoDB

Saiba mais

• Documentação de change streams do MongoDB

• Sincronizar MongoDB com SQLite

• PowerSync