Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Что из себя представляет продукт?

* — автоматическая инспекция грузов на складе. Решение сделано на основе AI,
то есть система сама дает оценку грузу без помощи человека. В частности система наделена компьютерным зрением. Через него * фиксирует повреждения на упаковке груза и читает этикетки. Остальные параметры — вес и количество единиц товара — система также учитывает. После проверки груза данные автоматически экспортируются в ERP-систему.

* Название системы/продукта. Скрыто в рамках NDA

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Расскажи о задаче подробнее

Клиент пришел с несколькими задачами:

1. нужно было визуализировать результат работы ml-модели;
2. хранить где-то те данные, что ml-модель отдает;
3. управлять данными через панель администратора.

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Что делаем Мы для развития продукта?

Мы занимаемся back-end-ом всего продукта. Автоматизируем процесс отрисовки данных на фото: местоположение и типы повреждений. Настраиваем передачу данных в ERP-систему. Разрабатываем панель администратора в ERP-системе.

Главная задача панели — сделать группировку всех данных о грузе максимально понятной. Но стандартные задачи мы тоже реализовываем. Например, делаем разные уровни доступа к системе или открываем настройку стенда для пользователей. Таких задач много.

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Как работает система сейчас?

На склад прибывает новый товар. Товар от места разгрузки забирает погрузчик и везет на специальный стенд. Стенд оборудован весами и камерами. Весы взвешивают, камеры фотографируют. Затем ml-модель по фото находит дефекты на товаре и рисует их местоположение.

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

После система собирает пул реальных данных о товаре и отправляет эти данные на back-end. Там создается объект скана с данными: размер груза, вес, дефекты, тип груза. После вся информация идет в панель клиента.

Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Расскажи о конечном пользователе такого продукта. Какому бизнесу он будет полезен?

Система создавалась для сетевых складов. Но она может быть интересна всем, кто хочет автоматизировать проверку грузов таким образом, чтобы, во-первых, исключить/минимизировать возможность человеческой ошибки, а во-вторых, удешевить и ускорить весь процесс инспекции товара. То есть система полезна там, где есть большой поток грузов.

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

Анна Купчинская

pr- и маркетинг-менеджер

Насколько точно система считывает данные о товаре?

Сейчас система считывает повреждения с точностью более 80%. Остальные 20% в большей степени связаны с тем, что система пока что не знакома со всеми типами повреждений, которые могут быть на упаковке. Проще, видит повреждение, но не может его идентифицировать.

Специалисты планируют довести показатель точности определения дефектов до 90% к концу 2023. Система находится сейчас в непрерывном обучении.

Михаил Трофимов

mIddle backend python developer

< команда >

над проектом работали

Михаил Трофимов

Анна Купчинская

< еще материалы >

рекомендуем посмотреть

«Экспресс Меню» — это сервис доставки готовых блюд от поваров Азбуки Вкуса. Проект на тысячи часов, крутой командой и огромным потенциалом. Сайт, мобильные приложения, API

Разработали и внедрили единую системы авторизации пользователей в сервисы «Азбуки Вкуса»

Веб-сервис

Тестирование

+3 услуги

Backend-разработка

Frontend-разработка

+1 услуга