Luận văn tốt nghiệp: Ứng dụng di động cho tự động hóa mua sắm

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu Luận văn tốt nghiệp khoa học máy tính a mobile application for shopping automation, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể cho

• Tác giả: Võ Đông Hồ
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Minh Quang
• Trường học: Đại học Quốc gia TP.HCM
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: A Mobile Application For Shopping Automation
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Acknowledgement
• 1. Some successful automation shopping model
• 1.1. Amazon Go
• 1.2. BingoBox
• 1.3. Advantages and Disadvantages of Amazon Go and BingoBox
• 2. Thesis Commitment
• 3. Thesis Abstract
• 4. Thesis Table of Contents
• 5. Thesis Figures and Tables
• 6. Research reason
• 7. Aims of the study
• 8. Methods of study
• 9. Outline
• 10. Related works

Tóm tắt

I. Giới thiệu về ứng dụng di động

Ứng dụng di động đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa quy trình mua sắm trực tuyến. Việc sử dụng công nghệ mua sắm hiện đại giúp cải thiện hiệu quả và trải nghiệm người dùng. Ứng dụng này không chỉ giúp người tiêu dùng tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu sự phức tạp trong quá trình mua sắm. Theo một nghiên cứu gần đây, tự động hóa quy trình mua sắm có thể giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Cụ thể, ứng dụng HoApp được phát triển với mục tiêu tối ưu hóa quy trình mua sắm, sử dụng công nghệ QR để tự động hóa trải nghiệm của người dùng. Điều này cho phép người tiêu dùng thực hiện giao dịch nhanh chóng mà không cần đến quầy thu ngân, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của các cửa hàng tiện lợi.

1.1. Tầm quan trọng của ứng dụng di động trong mua sắm

Sự gia tăng sử dụng ứng dụng di động trong lĩnh vực thương mại điện tử đã tạo ra một bước ngoặt lớn trong cách người tiêu dùng tương tác với các thương hiệu. Việc tự động hóa quy trình mua sắm giúp nâng cao trải nghiệm người dùng, đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động của các nhà bán lẻ. Nghiên cứu cho thấy rằng người tiêu dùng hiện đại mong muốn trải nghiệm mua sắm nhanh chóng và tiện lợi, điều này dẫn đến nhu cầu ngày càng cao về các giải pháp tự động hóa. Ứng dụng HoApp được thiết kế để đáp ứng nhu cầu này, cho phép người dùng thực hiện các giao dịch mà không cần phải chờ đợi, từ đó giảm thiểu căng thẳng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

II. Công nghệ và quy trình tự động hóa

Công nghệ là yếu tố cốt lõi trong việc tự động hóa mua sắm. Việc áp dụng các công nghệ như QR code và ví điện tử đã giúp cải thiện quy trình thanh toán và giảm thiểu thời gian chờ đợi của người tiêu dùng. Ứng dụng HoApp sử dụng công nghệ mua sắm tiên tiến để đảm bảo rằng mọi giao dịch đều diễn ra một cách suôn sẻ và hiệu quả. Hệ thống này không chỉ giúp người tiêu dùng dễ dàng quản lý giỏ hàng mà còn cho phép họ thanh toán nhanh chóng thông qua ví điện tử. Theo số liệu từ báo cáo, thị trường tự động hóa mua sắm dự kiến sẽ đạt giá trị 24.6 tỷ USD vào năm 2025, cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ của mô hình này.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến thành công của mô hình

Để mô hình tự động hóa mua sắm thành công, cần xác định các yếu tố quan trọng như công nghệ áp dụng, khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng và chi phí vận hành. Nghiên cứu cho thấy rằng việc lựa chọn công nghệ phù hợp, chẳng hạn như RFID hoặc QR code, có thể quyết định đến hiệu quả của quy trình mua sắm. Thêm vào đó, việc hiểu rõ thói quen mua sắm của người tiêu dùng cũng là một yếu tố quan trọng. Mô hình HoApp đã tiến hành khảo sát để nắm bắt nhu cầu và thói quen của người tiêu dùng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm.

III. Trải nghiệm người dùng và lợi ích kinh tế

Trải nghiệm của người dùng là một trong những yếu tố quyết định đến sự thành công của ứng dụng tự động hóa mua sắm. HoApp không chỉ tập trung vào việc cải thiện quy trình thanh toán mà còn chú trọng đến việc tạo ra một trải nghiệm dễ dàng và thân thiện cho người tiêu dùng. Bằng cách giảm thiểu thời gian chờ đợi và tạo ra một giao diện người dùng trực quan, HoApp giúp người tiêu dùng cảm thấy thoải mái và hài lòng hơn khi mua sắm. Theo một khảo sát, 85% người tiêu dùng cho biết họ sẵn sàng sử dụng các ứng dụng mua sắm tự động hóa nếu nó giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

3.1. Lợi ích kinh tế cho nhà bán lẻ

Việc áp dụng mô hình tự động hóa trong mua sắm không chỉ mang lại lợi ích cho người tiêu dùng mà còn cho các nhà bán lẻ. Giảm thiểu chi phí lao động và tăng cường hiệu quả vận hành là những lợi ích chính mà các nhà bán lẻ có thể đạt được. Theo nghiên cứu, việc áp dụng công nghệ vào quy trình bán hàng có thể giúp giảm chi phí vận hành lên đến 30%. Hơn nữa, việc sử dụng ứng dụng như HoApp còn giúp các nhà bán lẻ thu thập dữ liệu về hành vi mua sắm của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược marketing hiệu quả hơn.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Mô hình tự động hóa mua sắm như HoApp đã chứng minh được giá trị và hiệu quả trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng và cải thiện quy trình kinh doanh. Việc áp dụng công nghệ hiện đại không chỉ giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi mà còn tối ưu hóa chi phí cho các nhà bán lẻ. Trong tương lai, việc phát triển thêm các tính năng mới và mở rộng mô hình này sẽ là hướng đi cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường. Điều này không chỉ giúp tăng trưởng doanh thu cho các nhà bán lẻ mà còn góp phần nâng cao sự hài lòng của người tiêu dùng.

4.1. Định hướng phát triển trong tương lai

Để tiếp tục phát triển và mở rộng ứng dụng HoApp, việc nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn sẽ là rất quan trọng. Những công nghệ này có thể giúp cải thiện khả năng dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng và tối ưu hóa quy trình quản lý hàng tồn kho. Hơn nữa, việc mở rộng mạng lưới đối tác và phát triển các tính năng mới sẽ giúp HoApp trở thành một trong những ứng dụng mua sắm tự động hóa hàng đầu trong thị trường.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường tự động hóa bán lẻ toàn cầu ghi nhận quy mô 12,45 tỷ USD vào năm 2019 và được dự báo đạt mức 24,6 tỷ USD vào năm 2025, duy trì tốc độ tăng trưởng kép hàng năm CAGR ở mức 11,2%. Sự phát triển nhanh chóng của các đô thị lớn tại Việt Nam đã thúc đẩy lối sống bận rộn, đòi hỏi các dịch vụ tiện ích phải phản hồi nhanh chóng nhu cầu tiêu dùng cơ bản. Tuy nhiên, các chuỗi bán lẻ truyền thống đang đối mặt với bài toán nan giải: tình trạng khách hàng xếp hàng kéo dài trong giờ cao điểm, không gian mua sắm quá tải và nhân sự thu ngân chịu áp lực lớn. Thực trạng này trực tiếp làm suy giảm trải nghiệm khách hàng và làm gia tăng chi phí vận hành của doanh nghiệp.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: tự động hóa quy trình mua sắm trong cửa hàng tiện lợi nhằm tối ưu trải nghiệm người dùng nhưng vẫn đảm bảo tính khả thi kinh tế. Mục tiêu cụ thể của đề tài là khảo sát các mắt xích vận hành có thể tự động hóa, nghiên cứu công nghệ tối ưu, xác định các yếu tố thành công và xây dựng hoàn chỉnh hệ thống ứng dụng di động HoApp.

Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm từ ngày 01/03/2021 đến ngày 01/08/2021 tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài thể hiện qua việc giảm thiểu thời gian thanh toán tại quầy xuống dưới 20 giây mỗi giao dịch, đồng thời hỗ trợ doanh nghiệp cắt giảm tới hơn 80% chi phí nhân sự thu ngân tại điểm bán.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp giữa lý thuyết Tự động hóa bán lẻ (Automated Retail - A-Retail), Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) và Kiến trúc phát triển ứng dụng di động hướng dịch vụ Backend-as-a-Service (BaaS). Khung lý thuyết này giúp phân tích hành vi người tiêu dùng khi tiếp cận các công nghệ mua sắm tự hành, đồng thời thiết lập nền tảng kỹ thuật vững chắc cho hệ thống.

Hệ thống tích hợp 4 khái niệm và công nghệ nền tảng:

• Mã phản hồi nhanh (QR Code Model 2): Chuẩn mã hóa ma trận 2 chiều với kích thước tối đa phiên bản 40 (177 x 177 module), có khả năng lưu trữ đến 7.089 ký tự số kết hợp thuật toán sửa lỗi Reed-Solomon, cho phép nhận diện dữ liệu chính xác ngay cả khi góc chụp bị biến dạng.
• Cơ sở dữ liệu đám mây Google Firebase: Nền tảng NoSQL Realtime Database và Cloud Firestore cung cấp khả năng lắng nghe và đồng bộ dữ liệu thời gian thực cho hơn 1,5 triệu ứng dụng toàn cầu, đơn giản hóa cơ chế xác thực đa kênh Firebase Authentication theo tiêu chuẩn OAuth 2.0.
• Cổng thanh toán MoMo SDK App-in-App: Giải pháp ví điện tử cho phép tích hợp luồng thanh toán khép kín trong ứng dụng di động với quy trình xác thực giao dịch qua máy chủ doanh nghiệp bảo mật cao.
• Ngôn ngữ lập trình Kotlin: Ngôn ngữ kiểu tĩnh hiện đại chạy trên máy ảo Java (JVM), được Google chọn làm ngôn ngữ ưu tiên cho Android từ năm 2017 nhờ tính cô đọng và khả năng loại bỏ hoàn toàn lỗi con trỏ rỗng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp phân tích định lượng và thực nghiệm kỹ thuật phần mềm:

• Nguồn dữ liệu và Cỡ mẫu: Dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ 150 kịch bản tương tác nghiệp vụ trên hệ thống và 50 người dùng tham gia trải nghiệm trực tiếp trong môi trường cửa hàng tiện lợi giả lập.
• Phương pháp chọn mẫu: Đề tài áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất (Convenience Sampling), hướng tới nhóm khách hàng từ 18 đến 35 tuổi tại khu vực đô thị Thành phố Hồ Chí Minh. Đây là phân khúc có tần suất mua sắm tại cửa hàng tiện lợi và mức độ sử dụng ví điện tử cao nhất hiện nay.
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Tác giả sử dụng công cụ chuyên sâu Android Studio Profiler (tương thích từ hệ điều hành Android API cấp 21 trở lên) kết hợp kỹ thuật kiểm thử hộp đen (Black-box Testing). Công cụ này cho phép theo dõi trực quan mức tiêu thụ tài nguyên CPU, bộ nhớ RAM, lưu lượng mạng và đo lường chính xác thời gian chuyển đổi giữa các màn hình (Activity loading time) theo từng mili-giây. Phương pháp này đảm bảo tính khách quan và cung cấp dữ liệu định lượng chuẩn xác về hiệu năng trước khi đưa vào môi trường thương mại.
• Tiến độ nghiên cứu: Toàn bộ quy trình từ nghiên cứu lý thuyết, phân tích hệ thống, lập trình ứng dụng đến đo kiểm hiệu năng được thực hiện nghiêm ngặt trong 5 tháng, từ tháng 3/2021 đến tháng 8/2021.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình kiểm thử và đánh giá thực nghiệm mô hình HoApp mang lại 4 phát hiện quan trọng:

• Tối ưu hóa tốc độ nhận diện sản phẩm: Việc ứng dụng camera quét mã vạch và mã QR Model 2 trên ứng dụng di động giúp người dùng đưa sản phẩm vào giỏ hàng với độ trễ xử lý trung bình chỉ 0,35 giây, nhanh hơn gấp 4 lần so với hình thức nhân viên quét mã thủ công bằng máy quét cầm tay tại quầy.
• Tỷ lệ giao dịch thanh toán thành công cao: Quy trình tích hợp ví điện tử MoMo gồm 7 bước xử lý dữ liệu giữa ứng dụng, máy chủ doanh nghiệp và máy chủ MoMo đạt tỷ lệ hoàn tất giao dịch thành công 98,5%. Thời gian thực hiện một phiên thanh toán trực tuyến dao động từ 15 đến 20 giây, giảm 65% thời gian so với thanh toán bằng tiền mặt.
• Tiết kiệm chi phí vận hành cho điểm bán: Khác với cửa hàng truyền thống cần tối thiểu 2 đến 3 nhân viên phụ trách thu ngân và kiểm hàng mỗi ca, mô hình HoApp giúp giảm hơn 80% nhu cầu nhân sự tại chỗ, chuyển đổi vai trò nhân viên sang hỗ trợ vận chuyển đơn hàng online và bảo quản hàng hóa.
• Kiến trúc phân quyền 3 lớp vận hành ổn định: Hệ thống phân định rõ ràng 3 phân hệ người dùng (Khách hàng, Nhân viên, Quản trị viên) với 18 biểu đồ luồng nghiệp vụ chi tiết và lược đồ cơ sở dữ liệu quan hệ thực thể ERD chuẩn hóa, đảm bảo tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu tuyệt đối trong suốt 150 phiên thử nghiệm liên tục.

Thảo luận kết quả

Khi đối sánh kết quả nghiên cứu với các mô hình tự động hóa bán lẻ hàng đầu thế giới, luận văn làm rõ những giá trị thực tiễn nổi bật:

Mô hình Amazon Go tại Mỹ đạt mức độ tự động hóa lý tưởng nhờ kết hợp thị giác máy tính (Computer Vision), học sâu (Deep Learning) và cảm biến trọng lực trên diện tích từ 160 m2 đến 1000 m2 với 5.000 sản phẩm. Tuy nhiên, chi phí đầu tư phần cứng lên đến 1.000.000 USD mỗi cửa hàng và thời gian hòa vốn kéo dài 2 năm là rào cản quá lớn đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại các quốc gia đang phát triển.

Ngược lại, mô hình BingoBox tại Trung Quốc đã nhân rộng thành công hơn 300 cửa hàng tại 30 thành phố nhờ diện tích tinh gọn 12,6 m2, quản lý từ 500 đến 800 mã hàng hóa (SKU), chi phí vận hành chỉ bằng 1/15 cửa hàng truyền thống và thời gian thu hồi vốn trung bình khoảng 10 tháng. Dù vậy, việc BingoBox gắn thẻ RFID trên từng sản phẩm lại phát sinh chi phí in ấn tem từ đắt đỏ và cần nhiều nhân công dán tem.

Mô hình HoApp trong luận văn đã kế thừa tính kinh tế của BingoBox nhưng tối ưu hơn bằng cách khai thác trực tiếp mã QR và mã vạch sẵn có trên bao bì sản phẩm thông qua smartphone của khách hàng.

Dữ liệu kiểm thử của HoApp được trình bày trực quan qua biểu đồ đường thể hiện thời gian chuyển trang (Loading time) duy trì ổn định dưới 400 mili-giây, cùng biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ xử lý hành động thành công đạt trên 99% ở cả giao diện người dùng và quản trị viên. Bảng so sánh đa chiều giữa giải pháp quét mã quang học và công nghệ gắn chip RFID khẳng định giải pháp của HoApp giúp tiết kiệm hoàn toàn chi phí vật tư phần cứng tiêu hao hàng tháng cho chuỗi bán lẻ.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện và mở rộng mô hình ứng dụng tự động hóa mua sắm vào thực tế, 4 khuyến nghị chiến lược được đề xuất:

• Tối ưu hóa cấu trúc chỉ mục cơ sở dữ liệu: Đội ngũ kỹ sư phần mềm cần tái cấu trúc các chỉ mục truy vấn kép (Composite Indexes) trên Cloud Firestore cho bảng dữ liệu giỏ hàng và thống kê doanh thu, hướng tới mục tiêu giảm thêm 25% thời gian phản hồi dữ liệu trong vòng 3 tháng tới.
• Mở rộng cổng thanh toán số đa kênh: Phòng giải pháp công nghệ cần hoàn thiện việc kết nối thêm các cổng thanh toán nội địa và quốc tế như VNPay, ZaloPay, Apple Pay và thẻ tín dụng Visa/Mastercard trong vòng 6 tháng, nhằm đạt mục tiêu đáp ứng 100% nhu cầu thanh toán không tiền mặt của người tiêu dùng.
• Triển khai lắp đặt cửa kiểm soát an ninh tự động: Ban quản lý chuỗi cửa hàng cần lắp đặt hệ thống barrier kiểm soát ra vào quét mã QR liên động trực tiếp với trạng thái hóa đơn điện tử, hướng tới mục tiêu duy trì tỷ lệ thất thoát hàng hóa ở mức dưới 0,05% trong vòng 9 tháng tại các điểm bán tự hành.
• Tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo cá nhân hóa trải nghiệm: Bộ phận phát triển AI cần triển khai thuật toán học máy phân tích lịch sử mua sắm của khách hàng trong lộ trình 12 tháng, với mục tiêu nâng cao giá trị trung bình trên mỗi đơn hàng thêm 18% thông qua tính năng gợi ý sản phẩm thông minh.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Kỹ sư phát triển ứng dụng di động: Nghiên cứu cấu trúc mã nguồn Kotlin, phương pháp tích hợp Firebase Realtime Database và quy trình nhúng MoMo Mobile SDK chuẩn mực cho các ứng dụng thương mại điện tử.
• Chủ doanh nghiệp và quản lý chuỗi bán lẻ tiện lợi: Tham khảo mô hình chuyển đổi số tinh gọn A-Retail với mức vốn đầu tư thấp, giúp tối ưu hóa chi phí thuê mặt bằng và giảm chi phí tiền lương nhân viên.
• Giảng viên, học viên cao học và sinh viên ngành Công nghệ thông tin: Khai thác tài liệu chuyên khảo về quy trình phân tích thiết kế hệ thống phần mềm (UML, ERD) và kỹ thuật đo kiểm hiệu năng bằng Android Studio Profiler.
• Chuyên viên tư vấn giải pháp FinTech và Chuyển đổi số: Sử dụng dữ liệu phân tích thị trường bán lẻ tự động để tư vấn mô hình kinh doanh kết nối ví điện tử vào hạ tầng bán lẻ thông minh.

Câu hỏi thường gặp

Ứng dụng HoApp khác biệt như thế nào so với mô hình Amazon Go? Amazon Go sử dụng hệ thống camera thị giác máy tính và cảm biến kệ hàng với chi phí lắp đặt phần cứng lên tới 1.000.000 USD mỗi cửa hàng. Trong khi đó, HoApp tận dụng trực tiếp camera trên điện thoại người dùng để quét mã QR và mã vạch sản phẩm, giúp doanh nghiệp tiết kiệm hơn 90% chi phí đầu tư ban đầu.

Tại sao tác giả chọn ngôn ngữ Kotlin thay vì Java để phát triển hệ thống? Kotlin được Google chính thức hỗ trợ phát triển Android từ năm 2017 với ưu điểm cú pháp ngắn gọn, an toàn bộ nhớ và ngăn ngừa hoàn toàn các lỗi NullPointerException phổ biến trong Java. Việc dùng Kotlin giúp rút ngắn khoảng 30% thời gian viết mã và tăng tốc độ xử lý tác vụ trên thiết bị.

Hệ thống bảo đảm an toàn dữ liệu và xác thực danh tính người dùng bằng phương thức nào? Hệ thống sử dụng dịch vụ Firebase Authentication đạt chuẩn bảo mật quốc tế OAuth 2.0 và OpenID Connect. Kết hợp với quy trình xác thực 7 bước độc lập giữa máy chủ doanh nghiệp và cổng thanh toán MoMo, hệ thống loại bỏ triệt để nguy cơ giả mạo giao dịch với độ tin cậy thực nghiệm đạt trên 99%.

Thời gian hòa vốn ước tính cho một cửa hàng áp dụng mô hình này là bao lâu? Dựa trên phân tích mô hình cửa hàng tiện lợi tự hành BingoBox (vốn có thời gian hoàn vốn khoảng 10 tháng cho diện tích 12,6 m2), việc HoApp giúp cắt giảm hơn 80% chi phí nhân sự quầy thu ngân cho phép các điểm bán đạt điểm hòa vốn trong khoảng 8 đến 12 tháng.

Hệ thống có duy trì hoạt động được khi đường truyền Internet bị ngắt quãng không? Firebase Realtime Database hỗ trợ cơ chế lưu trữ cục bộ và đồng bộ ngoại tuyến. Khi mất kết nối mạng, người dùng vẫn có thể thao tác với giỏ hàng trên ứng dụng. Toàn bộ dữ liệu sẽ tự động đồng bộ hóa lên máy chủ đám mây ngay khi kết nối Internet được phục hồi.

Kết luận

• Xác định rõ các công đoạn có thể tự động hóa trong chuỗi cửa hàng tiện lợi, giải quyết triệt để vấn đề hàng dài chờ đợi thanh toán.
• Xây dựng thành công ứng dụng HoApp trên nền tảng Kotlin, kết nối dữ liệu thời gian thực với Google Firebase và ví điện tử MoMo.
• Cung cấp giải pháp bán lẻ tự hành tối ưu chi phí, giảm 80% áp lực nhân sự với thời gian thu hồi vốn ước tính dưới 12 tháng.
• Hoàn thiện hệ thống tài liệu thiết kế phần mềm chi tiết với 18 biểu đồ luồng hoạt động và mô hình dữ liệu thực thể chuẩn hóa.
• Đề ra lộ trình 4 giai đoạn từ 3 đến 12 tháng nhằm mở rộng tích hợp thanh toán đa kênh và trí tuệ nhân tạo.

Luận văn đã khẳng định tính khả thi và hiệu quả kinh tế vượt trội của mô hình tự động hóa bán lẻ dựa trên ứng dụng di động tại Việt Nam. Quý độc giả và các nhà phát triển quan tâm có thể khai thác chi tiết bản toàn văn để ứng dụng trực tiếp vào các dự án chuyển đổi số bán lẻ hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HCMC NATIONAL UNIVERSITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FACULTY OF COMPUTER SCIENCE & ENGINEERING THESIS A MOBILE APPLICATION FOR SHOPPING AUTOMATION MAJOR: COMPUTER SCIENCE INSTRUCTOR: ASSOC. PROF TRAN MINH QUANG REVIEWER : DR. PHAN TRONG NHAN ---o0o--- STUDENT: VO DONG HO 1752219 HO CHI MINH CITY, 26TH July, 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ---------- Độc lập - Tự do - Hạnh phúc TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA:KH & KT Máy tính NHIỆM VỤ LUẬN ÁN TỐT NGHIỆP BỘ MÔN:KH Hệ thống thông tin Chú ý: Sinh viên phải dán tờ này vào trang nhất của bản thuyết trình HỌ VÀ TÊN: Võ Đông Hồ MSSV: 1752219 1. Đầu đề luận án: A mobile application for shopping automation.

Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu): - Investigate and identify the stages that can be automated in a retail system - Determination of suitable technology and applicability - Determine the factors that affect the success of the model - Conducting technology research and building a complete model - Implement and evaluate the results achieved. Ngày giao nhiệm vụ luận án: 01/03/2021 4. Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 01/08/2021 5. Họ tên giảng viên hướng dẫn: Phần hướng dẫn: Associate Professor Tran Minh Quang, the whole thesis.

Nội dung và yêu cầu LVTN đã được thông qua Bộ môn. Ngày 01 tháng 03 năm 2021 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN CHÍNH (Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên) PGS. Trần Minh Quang PGS. Trần Minh Quang PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ): Đơn vị: Ngày bảo vệ: Điểm tổng kết: Nơi lưu trữ luận án: Acknowledgement I would like to thank my instructor, Mr.

Tran Minh Quang, for guiding me in this thesis. Thanks to Mr. Quang 's suggestions and commenting for my team, I am able to eliminate all unnecessary tasks and unusable ideas that slowing our progress down. Your replies and comments each time I commit my work really help us to improve gradually and have a more overall view about the thesis.

Without your assistance and dedicated involvement, this thesis would have not be accomplished completely. Also, I would like to express my gratefulness to my parents, my friends that support during this difficult time. I can move on and reach the this stage because of your supports and encouragements. 2 Thesis Commitment I hereby declare that this project is based on my ideas and knowledges and I will take full responsibility for the honesty of my project.

The references, numbers and measurements are quite solid and reliable. Ho Chi Minh City, 26th July, 2021 Vo Dong Ho 3 Thesis Abstract The speed of urbanization is clearly increasing, leading to the widespread urban lifestyle everywhere. The fast pace of life (large workloads, life's worries, .) leads to more and more people living “hurriedly” and needing services that can not only respond well but also quickly our basics. Industries such as fast food, fast fashion, convenience retail are facing ever greater opportunities to reach out, expand and become an indispensable part of urban life.

On the other hand, traditional retailers face the challenge of great competition, requiring improved procurement process to stand firm in the market. Automating the shopping process is no longer an option, but a necessity, to address growing demand from customers. With the remarkable achievements of the automation industry in general and the field of artificial intelligence and computer vision in particular, a revolution in the form of shopping is sure to happen in the near future. But at present, technologies like RFID - Radio Frequency Identification, thanks to efficiency, ease of operation, high accuracy and low cost, still gain absolute trust and are widely used, from warehouses, factories from production to retail stores.

Grasping the current trend and competition of the retail industry, our team has done research with the central goal of successfully building an automated shopping model, HoApp, a convenience store model that applies technologies such as QR to automate customer shopping process.