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
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.
10 секунд
1
Формализация требований и сценариев ошибок
Зафиксировали типы операций, допустимые отклонения и критические ошибки сборки, подлежащие автоматическому контролю.
2
Проектирование архитектуры видеоконтроля рабочих зон
Определили зоны наблюдения, схему подключения камер и требования к задержкам, обеспечив непрерывную фиксацию товаров и действий операторов.
3
Реализация CV-модулей распознавания
Внедрили автоматическое считывание QR/штрих-кодов и детекцию ключевых действий оператора без использования ручных сканеров.
4
Онлайн-сверка с WMS / 1C
Настроили синхронизацию видеоданных с заказами в WMS для мгновенного выявления пропусков, пересортов и лишних позиций.
5
Система событий и контроля качества
Реализовали событийную модель с таймкодами и видеодоказательствами для оперативного контроля инцидентов и аналитики качества сборки.ИИ быстрее человека
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 инцидентовРЕШЕНИЕ
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.
Разработка крупной системы
Компьютерное зрение в метрологии
ИИ для промышленности
ИИ-отбор качественных снимков с дронов
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
