Ритейл, логистика, фулфилмент

AI-видеоаналитика и распознавание QR для контроля сборки и упаковки заказов на складе

Система на основе ИИ контролирует сборку и упаковку заказов, распознаёт QR/штрих-коды, отслеживает действия сотрудников и определяет ошибки в составе заказа. Решение ускоряет разбор инцидентов и существенно повышает качество упаковки — без остановки складских процессов.

NDA

Заказчик Крупная международная компания в сегменте Health & Beauty (NDA). Склад ежедневно обрабатывает большой поток заказов, где критичны скорость сборки, точность подбора товаров и качество упаковки.

Задача Разработать систему видеоаналитики и распознавания QR/штрих-кодов для контроля сборки и упаковки заказов на складе. Система должна интегрироваться в 1С и WMS, автоматически формировать события и фиксировать ошибки.

О проекте

На складах сложно масштабировать контроль сборки заказов вручную — ошибки обнаруживаются слишком поздно и уже стоят денег.

ИИ-решение от NeuroCore автоматизирует проверку сборки на этапе упаковки и даёт бизнесу понятный контроль потерь без увеличения штата и усложнения процессов.

NDA

10 секунд

на разбор инцидентов. Супервайзеры тратят в десятки раз меньше времени на поиск причины ошибки.

Формализация требований и сценариев ошибок

Зафиксировали типы операций, допустимые отклонения и критические ошибки сборки, подлежащие автоматическому контролю.

Проектирование архитектуры видеоконтроля рабочих зон

Определили зоны наблюдения, схему подключения камер и требования к задержкам, обеспечив непрерывную фиксацию товаров и действий операторов.

Реализация CV-модулей распознавания

Внедрили автоматическое считывание QR/штрих-кодов и детекцию ключевых действий оператора без использования ручных сканеров.

Онлайн-сверка с WMS / 1C

Настроили синхронизацию видеоданных с заказами в WMS для мгновенного выявления пропусков, пересортов и лишних позиций.

Система событий и контроля качества

Реализовали событийную модель с таймкодами и видеодоказательствами для оперативного контроля инцидентов и аналитики качества сборки.

ИИ быстрее человека

Система фиксирует и сверяет действия оператора быстрее, чем человек успевает завершить операцию.

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

Ошибки при сборке заказов приводили к прямым потерям

Компания ежегодно теряла около 14 млн ₽ на повторных доставках и обработке рекламаций из-за пересорта, пропусков позиций и неправильной упаковки. Эти ошибки возникали на этапах сборки и упаковки, но выявлялись уже после отгрузки, что увеличивало стоимость инцидентов

РЕШЕНИЕ

Сопоставление товаров и действий сотрудника в режиме реального времени

При расхождении система формирует событие, подсвечивает ошибку оператору и фиксирует её в панели мониторинга. Несоответствие корректируется сразу — до упаковки и отгрузки, что существенно снижает количество ошибок и связанных с ними затрат.

Длительный и трудоёмкий разбор инцидентов

Разбор спорных ситуаций занимал значительное время: супервайзеры вручную просматривали архив, чтобы найти момент неправильного подбора или ошибки упаковки. При потоке до 1 000 заказов в день объём ручной работы рос экспоненциально, а доказательная база формировалась медленно.

РЕШЕНИЕ

Точная временная метка и фиксация момента ошибки

Инциденты связываются с заказом, SKU и сотрудником. Разбор происходит за секунды: супервайзер видит готовый фрагмент и тип ошибки, без ручного поиска по архиву.

в 2 раза

снизились ошибки сборки и пересорта

≤10 сек

на поиск и получение видеофрагмента инцидента

≥85 %

точность распознавания товаров и операций

Команда, которая внедрила проект

Константин Порошкин

ML-инженер

Алексей Цибульников

Python backend-разработчик

Роман Фёдоров

Бизнес-аналитик

Дмитрий Соркин

DevOps-инженер

Михаил Моисеев

CV-инженер

Марк Яговкин

Руководитель разметки данных

Проект запущен в работу

Скоро здесь будут

обновления

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.