7lytix Deep Retail | KI Tools | Kosten | Erfahrungen | Funktionen | Test | Vergleich | Alternativen

Detaillierte Funktionen, Besonderheiten und Empfehlungen

🟦 Funktionen – Was kann 7LYTIX Deep Retail?

Regalverwaltung & Compliance

Objektdetektion von Produktverpackungen – Automatische Erkennung aller Artikel im Regal, keine manuellen Zählungen erforderlich.

Planogramm-Compliance-Überwachung – Positionskontrolle und Anordnungsprüfung in Echtzeit mit automatischen Abweichungsalerts.

Out-of-Stock-Erkennung (Echtzeit) – Sofortige Benachrichtigung bei Bestandslücken zur Vermeidung von Verkaufsausfällen.

Automatisierte Inventur-Alerts – Echtzeit-Bestandsmeldungen ersetzen manuelle Zählungen und Rundgänge.

Promotion-Display- und POS-Material-Detektion – Validierung von Marketing-Materialplatzierung und korrekter Aktionskennzeichnung.

Preisgestaltung & Konkurrenzanalyse

OCR-basierte Preisschilderkennung – Automatisches Erfassen von Preisen und Kennzeichnungen direkt aus Kamerabildern.

Wettbewerbsregal-Monitoring – Analyse externer Filialaufnahmen zur Gewinnung von Wettbewerbsdaten.

Pricing-Alert-System – Schnelle Reaktion auf Konkurrenz-Preisänderungen durch automatisierte Benachrichtigungen.

Kundenverhalten & Optimierung

Footfall-Analyse und Heatmaps – Kundenzählungen und Bewegungsmuster zur Optimierung der Verkaufsfläche.

Verkaufsflächen-Optimierungsvorschläge – KI-gestützte Merchandising-Empfehlungen basierend auf Verhaltens- und Verkaufsdaten.

Nachfrage-Forecasting – Zeitreihen-Modelle zur präzisen Absatzprognose und Bestandsplanung.

Kundenzufriedenheits-Indikatoren – Indirekte Messung durch Verfügbarkeitsraten und Regalbild-Qualität.

Integration & Datenfluss

Data-Fusion (POS + ERP + Kamera) – 360-Grad-Sicht aus mehreren Datenquellen in einem Dashboard.

REST/GraphQL-API und Webhook-Exportmodule – Automatische Integration in SAP, Oracle, Power BI und weitere Systeme.

Self-Learning Model Updates – Kontinuierliche KI-Anpassung ohne manuelle Retraining-Zyklen bei Sortimentswechseln.

🟨 Besonderheiten – Was macht 7LYTIX Deep Retail einzigartig?

On-Premise Edge-KI mit physischer Datenkontrolle

7LYTIX verarbeitet Kamerabilder direkt in der Filiale mit einer Inferenzzeit unter 50 Millisekunden. Rohbilder verlassen den Standort nicht, nur aggregierte Erkennungsdaten werden übertragen. Diese Architektur gewährleistet DSGVO-Konformität ohne ständige Cloud-Abhängigkeit und ermöglicht echtzeitfähige operative Interventionen. Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen behalten die volle Kontrolle über sensible Bilddaten. Allerdings erfordert der Edge-Betrieb entsprechendes IT-Know-how und setzt eine stabile lokale Infrastruktur voraus.

Continuous Learning Pipeline ohne manuelle Neutrainings

Die Lösung passt ihre KI-Modelle automatisch an neue Produkte, Private Labels und regionale Besonderheiten an. Klassische Retraining-Projekte, wie sie bei vielen Wettbewerbern nötig sind, entfallen weitgehend. Dies reduziert den Wartungsaufwand erheblich und ermöglicht schnellere Reaktionen auf Sortimentswechsel. Die Langzeitgenauigkeit bleibt dabei konstant über 95 Prozent. Voraussetzung ist allerdings eine saubere Datenpflege der Produktkataloge und aktualisierte Planogramme.

Modular-API-First-Architektur für Enterprise-Integration

7LYTIX bietet vorkonfigurierte Connectoren zu SAP Retail, Oracle Retail, Microsoft Dynamics und gängigen BI-Plattformen. Die REST- und GraphQL-APIs ermöglichen schnelle Anbindungen ohne aufwändige Custom-Entwicklungen. Bestehende IT-Infrastrukturen werden erweitert statt ersetzt, was Migrationskosten senkt und den ROI beschleunigt. Der modulare Aufbau erlaubt es, einzelne Funktionen (etwa nur Out-of-Stock-Erkennung) zu nutzen oder schrittweise weitere Komponenten zu aktivieren.

Hybrid-Deployment für optimale Skalierbarkeit

Die Lösung kombiniert Edge-Verarbeitung für Echtzeit-Performance mit optionalem EU-Cloud-Backend für zentrales Reporting und Governance. Diese Architektur skaliert flexibel von fünf Pilot-Stores bis zu über 2.000 Filialen. Zentrale Modell-Updates erfolgen über CI/CD-Pipelines, während die Filialautonomie erhalten bleibt. Das ISO-27001-zertifizierte Rechenzentrum und gehärtete Edge-Systeme bieten ein robustes Sicherheitskonzept. Die Hybrid-Architektur erfordert jedoch sorgfältige Planung bei Netzwerkbandbreiten und Zugriffsrechten.

🟩 Empfehlung – Für wen eignet sich 7LYTIX Deep Retail besonders?

Zielgruppen

Mittelständische bis große Handelsketten ab 100 Filialen profitieren von standardisierten Prozessen über viele Standorte hinweg. Das Filialvolumen rechtfertigt die Edge-Infrastruktur-Investition. Dokumentierte Effekte umfassen 30 Prozent schnellere Audits und zwei bis fünf Prozent Umsatzplus durch höhere Produktverfügbarkeit. Die zentrale Steuerbarkeit bei lokaler Datenhoheit macht die Lösung für diese Zielgruppe besonders attraktiv.

CPG-Marken mit eigenem Außendienst nutzen die Echtzeit-Alerts für ihre Field Merchandiser. Die Compliance-Tracking-Funktionen garantieren Premium-Positionierungen und ermöglichen schnellere Fehlerreaktionen. Planogramm-Abweichungen werden sofort gemeldet, was Regalverluste minimiert. Die direkte Anbindung an mobile Endgeräte der Außendienstmitarbeiter macht Interventionen deutlich effizienter.

Distributions- und Logistikunternehmen steuern Ladenlayouts und Wettbewerbsmonitoring für mehrere Mandanten zentral. Die Multi-Kunde-Dashboard-Funktionen erlauben eine mandantenfähige Datenhaltung. Distributeure können ihren Kunden Mehrwertservices bieten, ohne separate Systeme implementieren zu müssen. Die zentrale Steuerbarkeit bei verteilten Standorten ist hier ein Kernvorteil.

Retail-Analytics-Teams und Konzern-IT integrieren 7LYTIX in bestehende BI- und ERP-Landschaften. Die Datenhoheit durch Edge-Verarbeitung reduziert externe Cloud-Abhängigkeiten und erleichtert DSGVO-Compliance. Die Data-Fusion-Funktion ersetzt Datensilos durch eine 360-Grad-Sicht auf Regal-, Verkaufs- und Kundendaten. Für diese Zielgruppe ist die technische Flexibilität und Erweiterbarkeit entscheidend.

Auswahlkriterien

On-Premise versus Cloud-Anforderung: Wenn volle Datenkontrolle vor Ort erforderlich ist, bietet 7LYTIX mit seiner Edge-Lösung einen klaren Vorteil. Können Sie mit Cloud-only-Lösungen arbeiten, könnten günstigere Alternativen ausreichen.

Infrastruktur-Readiness und Kamera-Qualität: Bestehende Kameras mit mindestens 2 Megapixel und guter Positionierung ermöglichen einen schnellen Proof-of-Concept. Erfordert Ihr Setup einen flächendeckenden Kamera-Austausch, müssen Sie 30 bis 40 Prozent zusätzliche Gesamtkosten einkalkulieren.

Erkennungsgenauigkeit und Validierungsbedarf: 7LYTIX erreicht nachweislich über 95 Prozent Zielgenauigkeit. Wenn Sie auch mit 85 Prozent Accuracy arbeiten können, sind einfachere Lösungen möglicherweise ausreichend. Die höhere Genauigkeit rechtfertigt sich vor allem bei Premium-Produkten und kritischen Compliance-Anforderungen.

Integrationskomplexität und IT-Ressourcen: Linux-, Docker- und Kubernetes-Know-how im eigenen Haus beschleunigt die Edge-Betriebsaufnahme erheblich. Benötigen Sie ausschließlich Plug-and-Play, verlängert sich die Setup-Phase und erfordert mehr Support. Managed Services können diese Lücke schließen, verursachen jedoch zusätzliche Kosten.

Details zur KI-Lösung

7LYTIX Deep Retail kombiniert mehrere KI-Technologien zu einer retail-spezifischen Gesamtlösung. Im Kern arbeitet die Software mit Objekterkennungsalgorithmen auf Basis von YOLOv5-Derivaten. Diese erkennen Produktverpackungen, ihre Position und Ausrichtung im Regal. Ergänzt wird dies durch OCR-Texterkennung für Preisschilder und Produktkennzeichnungen sowie Zeitreihen-Modelle für Nachfrage-Forecasting.

Die Lösung ist explizit für Regalprobleme konzipiert, nicht als universelle Allzweck-KI. Out-of-Stock-Situationen, Planogramm-Abweichungen und Wettbewerbsanalysen stehen im Fokus. Die Edge-Verarbeitung ermöglicht eine Inferenzlatenz unter 50 Millisekunden. Dies erlaubt sofortige operative Interventionen durch Field Merchandiser, noch während diese sich in der Filiale befinden. Bei Cloud-basierten Lösungen würde der Roundtrip diese Echtzeitfähigkeit verhindern.

Ein zentrales Differenzierungsmerkmal ist die Self-Optimization im laufenden Betrieb. Die Modelle lernen kontinuierlich neue Produktbilder und Layouts, ohne dass manuelle Retraining-Projekte angestoßen werden müssen. Dies erhöht die Langzeitgenauigkeit auch über Sortimentswechsel hinweg. Die containerisierte Microservices-Architektur auf Basis von Docker und Kubernetes ermöglicht Hot-Fixes und schrittweise Feature-Rollouts. Dies ist besonders relevant für dezentrale Edge-Infrastrukturen mit über 100 Standorten.

Die Data-Fusion-Funktion vereint POS-Daten, ERP-Bestände und Kamera-Erkennungen in einem Dashboard. Erst diese 360-Grad-Sicht ermöglicht präzise Handlungsempfehlungen. Ein isoliertes Kamerasystem ohne Abgleich mit Kassendaten und Beständen könnte Fehlalarme erzeugen, etwa wenn ein Produkt korrekt platziert ist, aber im System als ausverkauft markiert wurde.

Wissenswertes zum Anbieter

Die 7LYTIX GmbH wurde 2018 in Berlin gegründet und beschäftigt etwa 50 Mitarbeitende. Das Unternehmen fokussiert sich ausschließlich auf Retail- und Consumer-Goods-KI, nicht auf andere Branchen. Diese Spezialisierung zeigt sich in der Tiefe der Retail-spezifischen Funktionen und der engen Verzahnung mit Handels-IT-Systemen wie SAP Retail oder Oracle Retail.

Die Kundenbindungsrate liegt laut Herstellerangaben bei über 90 Prozent nach zwei Jahren Nutzung. Dies ist ein starker Indikator für Produktreife und langfristigen Nutzen. Ein 24/7-Support mit vier Stunden SLA und direktem Draht zum KI-Engineering-Team gehört zum Standard-Service. Bei technischen Problemen oder Anpassungswünschen entfallen lange Eskalationsketten.

7LYTIX beteiligt sich an EU-Horizon-2020-Forschungsprojekten und trägt zu Open-Source-Bibliotheken bei. Diese Forschungsverankerung sichert technische Exzellenz und Zukunftsfähigkeit. Die Beteiligung an Community-Projekten zeigt Transparenz und technologische Offenheit. Genaue Informationen zu Finanzierungsrunden oder Profitabilität sind öffentlich nicht verfügbar. Für eine Stabilitätsbewertung empfiehlt sich eine Recherche auf LinkedIn oder Crunchbase sowie direkte Nachfragen im Rahmen einer RFI.

Das Berliner Headquarter bietet Nähe zu europäischen Kunden und Datenschutzstandards. Die ISO-27001-Zertifizierung des Cloud-Backends unterstreicht den Sicherheitsanspruch. Für internationale Rollouts sollten Datentransfer-Mechanismen und Verfügbarkeit lokaler Support-Teams geprüft werden.

Technische Details & Integration

7LYTIX Deep Retail nutzt eine Hybrid-Architektur aus Edge-Appliances und optionalem Cloud-Backend. In den Filialen kommen Edge-Devices wie NVIDIA Jetson Xavier zum Einsatz. Diese verarbeiten die Kamerabilder lokal und liefern Erkennungen in Echtzeit. Rohbilder verbleiben vor Ort und werden nicht übertragen. Nur strukturierte Erkennungsdaten wie Objektklassen, Positionen, Preisinformationen und Aggregationen gelangen ins Backend.

Das optionale EU-Cloud-Backend dient dem zentralen Reporting, der Modellverwaltung und historischen Auswertungen. Über CI/CD-Pipelines werden Modell-Updates an alle Edge-Geräte verteilt. Diese Architektur kombiniert Echtzeit-Performance mit zentraler Governance. Die Balance zwischen Edge und Cloud lässt sich je nach Datenschutzanforderungen und Skalierungsbedarf konfigurieren.

Die Integration in Enterprise-Systeme erfolgt über REST- und GraphQL-APIs. Vorkonfigurierte Connectoren existieren für SAP Retail, Oracle Retail, Microsoft Dynamics und gängige BI-Plattformen wie Tableau oder Power BI. Der typische Implementierungsaufwand für Custom-Anbindungen liegt bei zwei bis vier Wochen. Webhook-Mechanismen erlauben ereignisgesteuerte Workflows, etwa automatische Ticket-Erstellung bei Out-of-Stock-Alerts.

Die containerisierte Microservices-Architektur basiert auf Docker und Kubernetes. Dies ermöglicht Feature-Flagging, A/B-Tests und schrittweise Rollouts. Hot-Fixes können ohne Systemneustarts eingespielt werden. Für dezentrale Edge-Infrastrukturen ist diese Flexibilität essenziell. Die Netzwerkbandbreite pro Kamera ist moderat: Etwa zehn bis 50 Megabyte pro Tag werden an aggregierten Daten hochgeladen. Standard-Filialnetze sind dafür in der Regel ausreichend.

Zur Kompatibilität mit bestehenden Kamerasystemen sollte geprüft werden, ob ONVIF-Standards unterstützt werden. Dies ist in den verfügbaren Informationen nicht detailliert. Ebenso fehlen Angaben zum Energieverbrauch der Edge-Devices. Für präzise TCO-Berechnungen sollten diese Specs beim Hersteller angefordert werden.

Kosten & Preismodell

7LYTIX Deep Retail wird als SaaS-Abo pro Kamera-Seat lizenziert. Die monatliche Gebühr skaliert mit der Anzahl der angebundenen Kameras. Eine flexible Skalierung von fünf Pilot-Stores bis über 2.000 Filialen ist möglich. Genaue Euro-Preise sind nicht öffentlich und hängen von Volumen, Funktionspaket und Region ab. Für mittelständische Handelsketten bewegen sich typische Preise laut Brancheninformationen zwischen 100 und 500 Euro pro Kamera und Monat. Konkrete Konditionen müssen individuell verhandelt werden.

Die Total Cost of Ownership umfasst mehrere Kostenblöcke. Hardware-Kosten für Edge-Devices liegen bei etwa 1.000 bis 5.000 Euro pro Filiale, abhängig von Kameraanzahl und Rechenkapazität. Initiale Services für Proof-of-Concept, Daten-Annotation und Integration machen 20 bis 50 Prozent der Software-Kosten im ersten Jahr aus. Jährliche Support- und Wartungsgebühren liegen bei etwa zehn bis 15 Prozent. Oft unterschätzt werden Netzwerk-Upgrades, wenn bestehende Infrastrukturen unzureichend sind.

Dokumentierte ROI-Berechnungen zeigen Amortisationszeiten von zwei bis vier Monaten. Dies beruht auf drei Effekten: Erstens reduzieren sich Audit-Zeiten um etwa 30 Prozent, was direkte Personalkosteneinsparungen bedeutet. Zweitens sinken Regalverluste durch fehlende Bestände, was zwei bis fünf Prozent Umsatzplus generieren kann. Drittens steigt die Planogramm-Compliance, was Premium-Positionierungen sichert und Lieferanten-Penalties vermeidet.

Realistische Beispielrechnung für eine Kette mit 100 Filialen und je fünf Kameras pro Store: 500 Camera-Seats à 200 Euro = 100.000 Euro monatliche Lizenzkosten. Hardware-Investment einmalig 200.000 Euro. Initiale Services 60.000 Euro. Jährliche TCO etwa 1,5 Millionen Euro. Bei zwei Prozent Umsatzplus durch bessere Verfügbarkeit amortisiert sich dies für einen Store mit fünf Millionen Euro Jahresumsatz bereits durch 100.000 Euro Mehrumsatz. Über 100 Stores summiert sich dies auf zehn Millionen Euro, was den Business Case klar rechtfertigt.

Wichtig ist die Abklärung von Vertragsdetails wie Laufzeiten und Kündigungsfristen. Typischerweise gelten 12 bis 24 Monate Mindestlaufzeit für Enterprise-Verträge, danach monatliche Kündigungsmöglichkeiten. Konkrete Vertragskonditionen sollten im Rahmen der Angebotsverhandlung geprüft werden.

Migration & Umstieg

Der strukturierte Rollout von 7LYTIX Deep Retail dauert je nach Filialanzahl vier bis zwölf Monate. Die erste Phase umfasst Scoping und Proof-of-Concept über vier bis sechs Wochen. Dabei werden fünf bis zehn Test-Kameras in ausgewählten Filialen installiert. Die Machbarkeitsprüfung klärt Bildqualität, Netzwerkkapazität und initiale Erkennungsgenauigkeit. Kritische Erfolgsfaktoren wie Kamerawinkel und Beleuchtung werden identifiziert.

Phase zwei ist das Data Onboarding und Annotation. Produktkataloge müssen gepflegt, Planogramme digitalisiert und Modelle auf das spezifische Sortiment trainiert werden. Dieser Schritt dauert zwei bis drei Wochen und erfordert enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilung und 7LYTIX-Data-Scientists. Die Qualität dieser Phase bestimmt maßgeblich die spätere Erkennungsgenauigkeit.

Das Edge-Deployment und Tuning erfolgt in Wellen über vier bis acht Wochen pro Filialgruppe. Hardware wird installiert, Netzwerk-Integration abgeschlossen und Beleuchtung optimiert. Over-Alerting bei Aktionswechseln ist ein häufiges Problem in dieser Phase. Alert-Schwellwerte müssen iterativ angepasst und Whitelist-Merchandising für temporäre Displays konfiguriert werden.

Der finale Roll-out mit Schulungen erstreckt sich über ein bis drei Monate. Field Merchandiser und Filialmanager werden in zweitägigen Workshops und über eine Online-Academy trainiert. Wichtig ist die Kommunikation, dass das System als Entlastung dient, nicht als Überwachung. Change Management ist erfolgskritisch für die Nutzerakzeptanz.

Der Ressourcenbedarf auf Kundenseite umfasst einen Projekt-Lead, einen IT-Engineer für technische Integration und zwei Business-Power-User für fachliche Validierung. Seitens 7LYTIX sind ein Solution Architect, Data Scientists, DevOps-Engineers und ein dedizierter Customer Success Manager involviert. Die Teamgröße skaliert mit dem Projektvolumen.

Kritische Erfolgsfaktoren sind Bildqualität der Kameras und Datenpflege. Schlechte Auflösung, ungünstige Winkel oder unzureichende Beleuchtung können die KI-Genauigkeit unter 95 Prozent drücken. Ein Kamera-Upgrade kann 20 bis 40 Prozent der Gesamtkosten ausmachen und muss frühzeitig eingeplant werden. Ebenso essentiell sind aktuelle Planogramme und Produktdaten. Ohne saubere Stammdaten funktioniert auch die beste KI nur suboptimal.

Vorteile und Herausforderungen

Die Vorteile von 7LYTIX Deep Retail sind in der Praxis gut dokumentiert. Manuelle Audit-Zeiten reduzieren sich um etwa 30 Prozent. Statt zwei Stunden Regalcheck pro Tag benötigen Mitarbeitende nur noch 1,5 Stunden. Dies setzt Ressourcen für kundenorientierte Tätigkeiten frei. Die Produktverfügbarkeit steigt nachweislich um zwei bis fünf Prozent, was direkt in Umsatzplus übersetzt. Ein 20-prozentiger Anstieg der Planogramm-Compliance innerhalb von drei Monaten ist keine Seltenheit.

Die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit mit unter 50 Millisekunden Latenz ermöglicht operative Interventionen während des Filialbesuchs. Preisänderungen oder Fehlplatzierungen werden sofort erkannt und gemeldet. Die Datenhoheit durch 100 Prozent On-Premise-Verarbeitung ist für datenschutzsensible Organisationen ein Kernvorteil. Keine Rohbilder gelangen in fremde Clouds. Die Kundenbindungsrate über 90 Prozent nach zwei Jahren zeigt nachhaltigen Nutzen mit seltenen Kündigungen.

Die Herausforderungen müssen aber ebenso ehrlich benannt werden. Die initiale Kalibrierung ist komplex und dauert zwei bis vier Wochen pro Filialgruppe. Beleuchtung muss standardisiert, Kamerawinkel präzise vorgegeben werden. Over-Alerting bei Aktionswechseln führt zu vielen False Positives, wenn Schwellwerte nicht richtig getunt sind. Whitelist-Funktionen für temporäre Merchandising-Aktionen müssen sorgfältig gepflegt werden.

Die Infrastruktur-Abhängigkeit ist erheblich. Schlechte Kameras führen zu schlechter KI-Performance. Ein flächendeckendes Kamera-Investment kann 20 bis 40 Prozent der TCO ausmachen. Der Edge-Betrieb ist anspruchsvoller als Cloud-only-Lösungen. Linux-, Docker- und Kubernetes-Know-how ist vorteilhaft. Ohne dieses muss auf Managed Services oder intensiven CSM-Support zurückgegriffen werden, was zusätzliche Kosten verursacht.

Für kleine Einzelhändler mit unter fünf Stores ist das Abo-Modell pro Camera-Seat oft nicht rentabel. Die Fixkosten für Hardware und Setup lohnen sich erst ab einer gewissen Skalierung. Pop-up-Stores oder häufig wechselnde Standorte verursachen zu viel technischen Overhead. Für solche Szenarien sind mobile oder Cloud-only-Lösungen besser geeignet.

FAQ – Häufig gestellte Fragen

Wie sicher sind meine Daten bei Edge-Verarbeitung? Rohbilder bleiben in der Filiale und verlassen den Standort nicht. Nur strukturierte Erkennungsdaten wie Objektklassen, Positionen und Aggregationen werden übertragen. Das Cloud-Backend ist ISO-27001-zertifiziert und DSGVO-konform. Ein obligatorischer Auftragsverarbeitungsvertrag regelt Datenschutzaspekte. Die Edge-Architektur minimiert Datenschutzrisiken im Vergleich zu Cloud-only-Lösungen erheblich.

Was passiert, wenn die Bildqualität schlecht ist? Die KI-Genauigkeit sinkt unter die Zielmarke von 95 Prozent. Lösungsansätze sind Kamera-Upgrades, Beleuchtungsoptimierung oder häufigere Annotation und Retraining. Dies sollte unbedingt im Proof-of-Concept getestet werden, bevor ein flächendeckender Rollout startet. Schlechte Bildqualität ist der häufigste Grund für unbefriedigende Ergebnisse.

Kann ich 7LYTIX mit meinem bestehenden ERP koppeln? Ja, über REST- und GraphQL-APIs sowie vorkonfigurierte Connectoren zu SAP, Oracle und Microsoft Dynamics. Der typische Customizing-Aufwand beträgt zwei bis vier Wochen. Webhook-Mechanismen ermöglichen ereignisgesteuerte Workflows. Die API-First-Architektur ist explizit für Enterprise-Integration konzipiert.

Wie schnell sehe ich Return on Investment? In erfolgreichen Projekten nach zwei bis vier Monaten. Voraussetzung ist eine klare KPI-Definition vorab und konsequente operative Umsetzung der Alerts. Audit-Zeitersparnis, Fehlerreduktion und Umsatzplus durch bessere Verfügbarkeit sind die Haupthebel. Ohne operative Umsetzung bleiben die Potenziale ungenutzt.

Brauche ich Spezialisten vor Ort für Edge-Geräte? Idealerweise ja – Linux- und Docker-Grundkenntnisse sind hilfreich. 7LYTIX bietet aber 24/7-Support und Remote-Troubleshooting. Managed Services-Optionen stehen zur Verfügung. Für Organisationen ohne eigenes DevOps-Team sind diese empfehlenswert, verursachen aber zusätzliche Kosten.

Was kostet eine Kamera-Seat pro Monat? Genaue Preise sind nicht öffentlich und hängen von Volumen, Funktionspaket und Region ab. Typisch für mittelständische Ketten sind 100 bis 500 Euro pro Kamera und Monat. Eine individuelle Angebotsanfrage und Verhandlung ist notwendig.

Funktioniert die KI auch mit alten Kameras? Das hängt von Auflösung und Montage ab. Mindestens zwei Megapixel und guter Bildwinkel sind erforderlich. Die Klärung sollte im Proof-of-Concept erfolgen. Bei unzureichender Qualität muss ein Upgrade-Plan erstellt werden. Dies ist oft ein unterschätzter Kostenfaktor.

Wie viel Bandbreite braucht Edge-Verarbeitung? Lokal minimal, da nur lokale Bildverarbeitung stattfindet. Der Upload aggregierter Daten ins Cloud-Backend beträgt etwa zehn bis 50 Megabyte pro Tag und Kamera. Standard-Filialnetze sind dafür ausreichend. Kritisch wird es nur bei sehr vielen Kameras oder bereits stark ausgelasteten Netzen.

Kann ich einzelne Funktionen wie nur Out-of-Stock nutzen? Ja, der modulare Ansatz erlaubt Einzelkomponenten-Nutzung. Sinnvoll ist jedoch die Integration der 360-Grad-Datensicht aus POS, ERP und Kamera für den größten Nutzen. Isolierte Funktionen liefern weniger präzise Erkennungen als die Data-Fusion.

Gibt es Vertragslaufzeiten oder bin ich flexibel? Typischerweise 12 bis 24 Monate Mindestlaufzeit für Enterprise-Verträge, danach monatliche Kündigungsmöglichkeit. Konkrete Vertragsdetails müssen im Angebot geklärt werden. Diese Information ist nicht öffentlich verfügbar und sollte direkt mit 7LYTIX verhandelt werden.