1. Descripció del projecte, objectius i prioritats
El projecte QUICKPICK neix d'una necessitat crítica en el sector minorista (retail) i les petites botigues de proximitat: l'eliminació de les barreres físiques i operatives en el procés de compra. Per a molts comerciants, la gestió manual d'inventaris i les esperes a caixa limiten la seva competitivitat davant el comerç electrònic. L'objectiu general del projecte és desenvolupar un sistema de compra automatitzada basat en Visió Artificial i IoT que transformi l'experiència de compra física en un procés fluid, sense friccions i totalment digitalitzat.
El resultat es concep com un ecosistema tecnològic que permet la detecció automàtica de productes, la generació de carrets virtuals en temps real i la gestió centralitzada de múltiples punts de venda, tot integrat en una arquitectura cloud d'alt rendiment.
Objectiu principal: Desenvolupar una solució disruptiva de compra automatitzada per al comerç minorista que, mitjançant l'ús d'algoritmes de reconeixement òptic i sensors intel·ligents, elimini la necessitat d'escaneig manual de productes. La plataforma aspira a oferir una experiència "Grab & Go", permetent que els clients realitzin les seves compres de forma autònoma a través d'una aplicació mòbil intuïtiva sincronitzada amb l'establiment físic.
Objectius específics:
-
Arquitectura Cloud escalable: Construir una infraestructura robusta en AWS utilitzant serveis com EKS (Elastic Kubernetes Service) i S3, optimitzada per al processament de fluxos de dades de sensors i càmeres en temps real.
-
Visió Artificial i Reconeixement de Productes: Desenvolupar i entrenar models de Machine Learning i visió per computador per identificar productes amb precisió, minimitzant errors en condicions variables d'il·luminació i disposició a la botiga.
-
Desenvolupament de Frontend Multiplataforma: Crear una aplicació mòbil mitjançant Flutter/Dart que actuï com a interfície principal per a l'usuari, permetent la visualització del carret virtual i l'execució de pagaments segurs.
-
Privacitat i Ètica en el Desenvolupament: Prioritzar el compliment del RGPD, pivotant del disseny inicial de reconeixement facial cap a sistemes d'identificació per codis QR i seguiment d'objectes per garantir la màxima protecció de dades biomètriques.
-
Optimització de la Gestió d'Inventaris: Integrar eines perquè els minoristes puguin supervisar KPIs, reduir el malbaratament de productes de perduda ràpida i automatitzar la reposició d'estoc.
-
Cicle de Proves i Validació: Executar un programa rigorós de proves unitàries i de sistema per validar la fiabilitat de la detecció de productes i la seguretat en les passarel·les de pagament integrades.
2. Àmbit geogràfic o temàtic d'execució del projecte
Aquest projecte se situa a l'avantguarda de la Intel·ligència Artificial aplicada al Retail. Suposa un avenç significatiu cap a models de negoci més eficients i sostenibles, amb potencial per revitalitzar el comerç físic mitjançant l'adopció de tecnologies que fins ara només estaven a l'abast de grans corporacions internacionals.
3. Ajuda UE total assignada, pressupost o inversió total
El pressupost total del projecte QUICKPICK aprovat ascendeix a 196.337,00 €. El CDTI ha concedit una ajuda en forma de préstec de 166.886,00 € a l'empresa Macrotest Informática S.L. Aquesta ajuda està cofinançada pel Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER), sota el lema "Una manera de fer Europa".
4. Durada o termini d'execució del projecte
El projecte es va iniciar amb la seva presentació el 19/12/2023. Després de la sol·licitud d'ampliació motivada per la complexitat de les integracions tècniques de la Fita 2, el termini d'execució i justificació s'estén fins al 30/11/2025.
5. Elements gràfics de la marca Fons Europeus
Resultats del projecte
Implementació de Metodologia de Gestió de Projectes
Aplicació d'un marc de treball àgil (Agile) per al seguiment del desenvolupament de programari i la integració de maquinari. Durant la primera fita es va emprar Jira per a la traçabilitat de tasques i control de canvis. S'han establert protocols de gestió de riscos tècnics, enfocats especialment en la interoperabilitat entre els sensors IoT i el backend al núvol.
Definició de Requisits
Anàlisi exhaustiva de les necessitats del sector minorista per definir els requisits funcionals del sistema de visió i l'aplicació mòbil. S'ha dissenyat l'arquitectura de xarxa per minimitzar punts cecs a la botiga i s'han definit els fluxos d'experiència d'usuari (UX). Un resultat clau ha estat l'informe tècnic que justifica la substitució del reconeixement facial per tecnologies menys intrusives (QR/Visió d'objectes) per complir amb el RGPD.
-
Entregables:
-
Informe tècnic de requisits del sistema.
-
Document de disseny d'arquitectura i prototipatge UI/UX.
-
Anàlisi de riscos de protecció de dades (AIPD/EIPD).
Desenvolupament de la Plataforma i App
Construcció del backend en AWS i desenvolupament de l'aplicació mòbil QuickPick (Android/iOS). L'aplicació permet la sincronització instantània amb la botiga, la gestió del carret virtual i la integració de sistemes de pagament electrònics. S'ha implementat el xifratge de dades per assegurar les transaccions i la privacitat dels usuaris.
-
Entregables:
-
Aplicació QuickPick (versió prototip funcional).
-
Repositoris de codi font (Frontend i Backend).
-
Configuració d'infraestructura al núvol (AWS).
Integració d'Intel·ligència Artificial
Desenvolupament del nucli de visió artificial per al reconeixement de productes en temps real. S'han adaptat models de deep learning per detectar la presa o devolució d'articles i s'ha dissenyat un motor de recomanacions personalitzades basat en l'historial de compra per millorar l'experiència del client.
-
Entregables:
-
Documentació tècnica dels models de visió artificial.
-
Algoritmes de recomanació i intel·ligència de negoci.
-
Informe de validació de precisió dels models.
Proves de la Plataforma
Execució de proves de càrrega en la infraestructura cloud i validació de la precisió del reconeixement òptic. S'han realitzat proves d'integració entre el maquinari (càmeres) i el programari (App) per assegurar temps de resposta mínims. El pla de proves inclou la verificació de la seguretat en les passarel·les de pagament i la robustesa del sistema davant caigudes de xarxa.
-
Entregables:
-
Informe de casos de prova i correcció d'errors.
-
Pla de validació amb usuaris reals (Beta Testers).
-
Certificació interna de seguretat i protocols de pagament.
