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Thursday, 31 January 2019 16:39

IBV sabe cómo conocer cuál es tu talla para una determinada marca de calzado

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En las compras on line de calzado, los gastos por devoluciones suponen un coste muy elevado para las empresas. Muchos consumidores compran hasta tres pares de diferentes números para devolver dos de ellos en el mejor de los casos.

El futuro pasa por la elección de la talla con el apoyo de sistemas de asignación que aseguren la elección de la talla adecuada.

El mercado ya dispone de diferentes sistemas para capturar la forma del cuerpo o de los pies, algunos de ellos desarrollados por el IBV, como la “3D Avatar app” que permite escanear el pie con un Smartphone para capturar la forma 3D del pie con tan solo una hoja de papel y tres fotografías; ó el “DOMEscan/IBV”, que es un escáner de pie especialmente diseñado para el comercio minorista.

Sin embargo, el paso siguiente, de, a partir de la forma en 3D del pie, obtener la talla del calzado, es extremadamente complejo” ya que, además de que cada marca tiene un calce distinto para la misma talla, intervienen muchos factores relacionados con el tipo de calzado, como la flexibilidad del material, el tipo de sujeción o la altura de tacón, y factores relacionados con las preferencias personales de cada usuario según el contexto y uso.

Este trabajo se enmarca en el proyecto OPTITALLA (Metodologías para la ayuda a la selección de talla a partir de datos antropométricos), en el cual cooperan las empresas GARVALIN, BEST PARTNER CONSULTING y SATORISAN; y para el cual se ha tenido financiación en 2018 mediante la convocatoria de ayudas del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) dirigida a centros tecnológicos de la Comunitat Valenciana para el ejercicio 2018 que cuenta con el apoyo del IVACE (Generalitat Valenciana) y la cofinanciación en un 50% por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), dentro del Programa Operativo FEDER de la Comunitat Valenciana 2014-2020, con el número de expediente IMDEEA/2018/36.

Read 72 times Last modified on Monday, 11 February 2019 17:28



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