Внедрение машинного зрения для идентификации паллет и расчета габаритов
ИИ-система для складов автоматически измеряет габариты паллет и идентифицирует их по штрихкодам и QR-меткам. ИИ-модуль передаёт точные данные в WMS, исключая ошибки при подборе ячеек и ускоряя работу склада без ручных измерений и остановки процессов.
NDA
Заказчик Крупная федеральная торговая сеть с распределительными центрами по России и тысячами товарных позиций. В пиковые периоды через один склад проходит более тысячи паллет, требующих измерения и идентификации для корректного размещения в WMS.
Задача Автоматизировать измерение и идентификацию паллет для передачи в WMS, чтобы решений принимались на основе реальных габаритов, а не предположений.
О проекте
Проект решает ключевую проблему складов — расхождение между реальными габаритами паллет и данными в WMS.
Если решения принимаются на основе неточных данных, это может привести к ошибкам размещения, пересорту и потерям времени при отгрузке. ИИ-система автоматического измерения и идентификации паллет передаёт фактические размеры напрямую в WMS. В результате склад получает управляемость, снижение операционных ошибок и стабильную скорость обработки потоков
NDA
Заказчик Крупная федеральная торговая сеть с распределительными центрами по России и тысячами товарных позиций. В пиковые периоды через один склад проходит более тысячи паллет, требующих измерения и идентификации для корректного размещения в WMS.
Задача Автоматизировать измерение и идентификацию паллет для передачи в WMS, чтобы решений принимались на основе реальных габаритов, а не предположений.
В 3 раза
1
Анализ фактических складских данных и потерь
Проанализировали расхождения между заявленными и реальными габаритами паллет и их влияние на размещение, пропускную способность и загрузку склада.
2
Проектирование архитектуры решения
Спроектировали архитектуру измерения габаритов в потоке с использованием лидаров и видеоаналитики, без остановки складских операций.
3
Разработка системы точного расчёта габаритов
Реализовали алгоритмы определения фактических размеров паллет и привязки измерений к объекту в движении.
4
Интеграция с WMS и складской логикой
Обеспечили передачу достоверных габаритов в WMS для автоматического выбора ячеек, маршрутов и оптимизации размещения.
5
Валидация точности и подготовка к тиражированию
Подтвердили стабильность измерений в реальном потоке и подготовили решение к масштабированию на другие зоны и складыПочему заказчику требовалось ИИ-решение
Даже небольшая ошибка в габаритах масштабируется в крупные потери, так как влияет не на одну паллету, а на всю логику хранения и загрузку склада.
Технологический стек
Frontend
Интерфейс пользователя: отчеты, графики, панели управления
Backend
Логика обработки и базовые компоненты системы
ML
Модели и фреймворки для обучения
Вызовы и решения
Систематическая ошибка в данных о габаритах паллет
Фактические размеры паллет регулярно не совпадали с данными от поставщиков. Из-за этого паллеты не помещались в назначенные ячейки, возникали повторные перемещения, переполнение зон и нарушение логики храненияРЕШЕНИЕ
Система на основе лидара
Автоматический замер ширины, длины и высоты паллеты с точностью до ±1 см. Реальные габариты передаются в WMS по API и используются как единственный источник данных для подбора ячеек хранения.Ненадёжная идентификация паллет в потоке операций
Ручное или полуавтоматическое считывание QR- и штрихкодов замедляло приемку и размещение. Плохо читаемые или нестандартно размещённые этикетки приводили к ошибкам идентификации, пересорту и задержкам в работе ричтраков.РЕШЕНИЕ
Автоматическое распознавание QR, DataMatrix и SSC-коды
Идентификатор надёжно связывается с измеренными габаритами и передаётся в WMS без участия оператора.Высокие операционные потери из-за ручных замеров и проверок
Замер габаритов, фиксация данных и контроль выполнялись сотрудниками вручную. Это увеличивало время обработки паллет, создавало узкие места в пиковые часы и масштабировало человеческий фактор на весь склад.РЕШЕНИЕ
ИИ-решение - полная автоматизация
Процесс замера и идентификации полностью автоматизирован и встроен в существующие операции (приемка, отбор, погрузка). Данные фиксируются и передаются в WMS в реальном времени без дополнительного шага в процессе.×2 быстрее
размещение паллет за счёт автоматических замеров и идентификации
±1 см точность
габаритов реальные размеры вместо данных поставщиков
0 ручных
операций замер и передача данных без участия персонала
Команда, которая внедрила проект
Константин Порошкин
ML-инженер
Алексей Цибульников
Python backend-разработчик
Роман Фёдоров
Бизнес-аналитик
Михаил Моисеев
CV-инженер
Дмитрий Соркин
DevOps-инженер
Марк Яговкин
Руководитель разметки данных
Планы на будущее:
Переход к онлайн-измерениям габаритов и идентификации паллет в движении ричтраков.
Готовые проекты
Наша команда с 2017 года успешно реализовала 60 проектов с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.
Разработка крупной системы
Компьютерное зрение в метрологии
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
Разработка крупной системы
Распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов
Разработка крупной системы
Платформа для регистрации рекламы блогеров и ЕРИР
Разработка крупной системы
Нейросеть для определения возраста: аналитика и безопасность в одном решении
Разработка крупной системы
AI-контроль выкладки свежей рыбы + соблюдение FIFO
Разработка крупной системы
Нейросеть распознаёт пустые полки в магазинах и помогает вовремя их заполнить
Разработка крупной системы
Контроль ношения СИЗ на производстве рыбы
Разработка крупной системы
Автоматизация досмотра багажа и анализа X-ray снимков с помощью ИИ
Разработка крупной системы
ИИ-контроль опасных ситуаций при движении погрузчиков
Сбор и разметка данных для ИИ
Собрали датасет оружия в 1000+ видео
Разработка крупной системы
Машинное зрение измеряет паллеты и передает данные в WMS
Сбор и разметка данных для ИИ
Учим нейросеть распознавать драки, чтобы в вашем городе стало безопаснее
Сбор и разметка данных для ИИ
Разметка данных для беспилотных комбайнов
Экспертная разметка данных
Медицинский датасет МРТ позвоночника для обучения AI
Разработка крупной системы
Как контролировать брак этикетки на работающем конвейере
Экспертная разметка данных для ИИ
Разметка 7000 исследований совместно с врачами-экспертами
Разработка крупной системы
Распознавание номеров автомобиля для въезда на парковку
Разработка крупной системы
ИИ расставляет стеллажи в 10 раз быстрее
Операционный ИТ-аутсорсинг
Команда разметчиков как сервис для маркетплейса
ИИ для образования
Распознавание рукописного текста на экзаменационных бланках с помощью нейросети
Разработка крупной системы
ИИ-система для оценки повреждений автомобилей
Сбор данных для ML и ИИ
Собрали 10 000 уникальных лошадей для биометрии
Разработка крупной системы
ИИ-учет индивидуальной выработки на конвейере
Разработка крупной системы
Цифровой контроль движения вагонов
Разработка крупной системы
От цветка к идеальному букету: ИИ распознает качество роз
Разработка крупной системы
Нейросеть для распознавания 2D чертежей
Разработка крупной системы
Платформа, объединившая поиск блогеров, целевой аудитории и аналитику
Разработка для ритейла
Внедрение видеоаналитики для контроля комплектации товаров на складе
Разработка крупной системы
Нейросеть, которая контролирует бодрость сотрудников аэропорта, чтобы вы улетели в отпуск вовремя
Разработка крупной системы
ИИ контролирует опасные зоны конвейера 24/7
Сбор и разметка данных
AI-мониторинг вечной мерзлоты
Разработка крупной системы
Нейросеть контролирует качество чипсов прямо на конвейере
Разработка для сельского хозяйства
Нейросеть для мониторинга здроровья коров
