Ballester Fernandez, A.; Gil Mora, S.; Valero, J.; Gonzalez Garcia, JC.; Remon Gomez, A. (2019). La tecnología que aprende a elegir tu talla de calzado. Innovación biomecánica en Europa. (8):1-3. http://hdl.handle.net/10251/167979S13

Ballester Fernandez, Alfredo

Gil Mora, Sara

GONZALEZ GARCIA, JUAN CARLOS

Remon Gomez, Alfredo

VALERO, J.

Spanish

Ballester Fernandez, A.; Gil Mora, S.; Valero, J.; Gonzalez Garcia, JC.; Remon Gomez, A. (2019). La tecnología que aprende a elegir tu talla de calzado. Innovación biomecánica en Europa. (8):1-3. http://hdl.handle.net/10251/16797913

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introducciónEn los últimos años, el comercio electrónico ha experimentado un crecimiento importante a nivel mundial. Sin embargo, el por-centaje de devoluciones en la venta online de ropa y calzado es el mayor del comercio electrónico, superando el 40%. Tres de cada cuatro devoluciones se deben a problemas de ajuste y selección de talla causados, principalmente, por la falta de estandarización del tallaje y la imposibilidad para el compra-dor de probar el producto antes de adquirirlo. En compras por internet con devoluciones, una selección de talla equivocada se traduce, en la mayoría de los casos, en una devolución y condiciona al comprador en su próxima compra por internet. De hecho, muchos compradores pueden decidir no volver a com-prar o comprar varias tallas consecutivas a sabiendas de que devolverán algunas. Esta situación constituye una pérdida de tiempo para los usuarios y un importante consumo adicional de recursos para las empresas que, además, tiene un importante impacto medioambiental.El objetivo del proyecto OPTITALLA es desarrollar una metodo-logía que permita ayudar a los usuarios a seleccionar la talla más adecuada del calzado que quieren comprar sin necesidad de probárselo físicamente. El IBV plantea una metodología basada en:•	 Una medición fiable del pie del usuario con sistemas que puedan emplearse tanto en el hogar como en el punto de venta (tales como la app 3D avatar feet y DOMEscan/IBV), y•	 Un modelo de interacción pie-calzado que pueda implantar a escala industrial en cualquier empresa del sector del calzado y que, además, pueda ser transferible a otros sectores industriales que fabriquen y vendan pro-ductos por tallas, tales como prendas de vestir, ortopedia o equipos de protección individual, entre otros.El conocimiento y la tecnología generados no sólo tienen el potencial para mejorar la experiencia de compra online y reducir las devoluciones, sino que la digitalización de la prueba física de productos en tienda también constituye una oportunidad para modernizar y transformar la experiencia de compra en los puntos de venta tradicionales. La transferencia a la industria de estas metodologías permitirá a las empresas valencianas, no sólo fortalecer su posición competitiva en el ámbito autonómico y nacional, sino ganar un mejor posicionamiento internacional dentro y fuera de la UE.Este proyecto se inició en 2017 y ha tenido una duración de 3 años.resultadosEn 2019, la actividad se ha centrado en la recogida masiva de datos a través de diferentes tipos de experimentaciones con usuarios y en la implementación de prototipos funcionales de optitallaLa tecnología que aprende a elegir tu talla de calzadoAlfredo Ballester Fernández, Sara Gil Mora, Jorge Valero Zorraquino, Juan Carlos González García, *Alfredo Remón GómezInstituto de Biomecánica (IBV). Universitat Politècnica de València. Edificio 9C. Camino de Vera s/n (46022) Valencia, España.* La colaboración del investigador Dr.Alfredo Remón está cofinanciada por el programa Torres Quevedo.los distintos componentes del sistema. Los principales resultados obtenidos han sido:•	 Puesta a punto de metodologías para la evalua-ción de la precisión de sistemas de digitaliza-ción de pies (Figura 1). Dichas metodologías se emplearon para cuantificar la precisión y repetibilidad de distintos sistemas de digitalización de pies.•	 Mejora y validación de algoritmos robustos para la caracterización geométrica auto-mática de hormas digitales basadas en un modelo funcional del pie (Figura 2). Además, dichos algoritmos se han empleado para carac-terizar un conjunto de hormas de las empresas par ticipantes en el proyecto.optitallaFigura 1. Imágenes de los pies patrón y de las técnicas de digitalización evaluadas.Figura 2. Caracterización geométrica automática de hormas digitales basada en un modelo funcional del pie.•	 Exploración de variables que permitan caracteri-zar el perfil subjetivo de preferencias de calce más allá de la caracterización geométrica del pie. Además, la fase cualitativa previa a dicha exploración nos permitió identificar arquetipos de comprador de calzado y de preferencia de calce.•	 Desarrollo y evaluación de algoritmos de recomen-dación de talla flexibles y escalables para la industria, capaces de adaptarse al etiquetado y al calce que proporciona cada calzado. Se han explora-do también distintas metodologías para verbalizar las salidas numéricas de los modelos matemáticos en mensajes sencillos que permitan a los usuarios tomar una decisión informada sobre las tallas que eligen.•	 Desarrollo, implementación y mejora de prototipos funcionales del sistema de apoyo a la selección de talla, incluyendo feedback al usuario sobre sus propios pies. Dichos prototipos se emplearon para la validación del sistema y para la recogida de datos, tanto en pruebas de laboratorio como en pruebas en entorno real (Figura 3). Las pruebas realizadas fueron muy satisfactorias tanto para las empresas como para los usuarios participantes.empresas participantesEn 2019, las empresas que han participado en esta iniciativa junto al Instituto de Biomecánica (IBV) han sido SATORISAN S.L., CALZAMEDI S.L INTERNATIONAL SHOES GARVALÍN, S.L. y BEST PARTNER CONSULTING, S.L. optitallaLa colaboración del investigador Dr.Alfredo Remón está cofinanciada por el programa Torres Quevedo.Figura 3. Prototipos empleados en experimentaciones en entorno real.Nº expediente: IMDEEA/2019/19Proyecto financiado por:

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