Международный 3PL-оператор (название компании под NDA).
Один из крупнейших игроков на мировом логистическом рынке. Компания объединяет более 25 000 сотрудников и работает в 80+ странах, обеспечивает доставку грузов в Европе, Азии и странах СНГ.
Основные направления деятельности: управление складской инфраструктурой, мультимодальные решения, а также таможенное сопровождение. Благодаря масштабной сети филиалов и партнеров оператор помогает своим клиентам организовывать поставки любого уровня сложности — от локальных до глобальных.

Основная проблема клиента — это отсутствие эффективного автоматизированного контроля за процессами приемки грузов на складе.

На предприятии происходили ошибки, связанные с человеческим фактором, при подсчете и учете товаров, частые расхождения в документации, отклонения в процессе загрузки/выгрузки, неверное размещение партий. Из-за этого сотрудники долго искали нужный груз.

Кроме того происходили кражи и нарушения регламента. Расследовать инциденты было сложно из-за отсутствия автоматизированного контроля, видеозаписей и моментальных уведомлений о нарушениях.

Заказчику требовалось внедрить систему на основе компьютерного зрения для автоматизации работы склада и зоны погрузки.

В процессе аудита выявили следующие запросы на масштабирование системы:

Компьютерное зрение: анализ видео в реальном времени

Обучили ИИ определять вид груза на основании фото-и видеоматериалов, предоставленных клиентом.
На данном этапе модель zool. ai некорректно обрабатывала случаи, когда груз был уложен в несколько ярусов. Предложили заказчику использовать разделители, например маркировать край груза, но клиент отклонили эту идею, потому что это увеличивало время процесса.
Решили обучить модель, загрузили дополнительные данные, всего мы использовали 35 000 фотографий груза, и исправили ошибки подсчета.
С помощью видеоаналитики реализовали точное определение количества грузомест на каждой зоне погрузки, сопоставление полученных данных с учетной системой и выявление отклонений.
Аналитика: преактивное выявление инцидентов
Обеспечили контроль перемещения работников в разных секциях. Если сотрудник задерживается в определенной зоне без видимых причин или груз находится вне обозначенных границ загрузки, система автоматически фиксирует этот инцидент, отправляет уведомление менеджеру и отправляет видеофрагмент события.

Модуль контроля ношения СИЗ

Сотрудники склада обязаны надевать каски на рабочем месте для обеспечения безопасности. Зачастую работники пренебрегали правилами и компания сталкивалась с риском несчастных случаев и получения штрафов. Ручной контроль не обеспечивал 100% соблюдения правил охраны труда.

Мы внедрили готовый модель zool. ai для определения ношения касок на территории склада. Модуль моментально фиксирует инцидент и отправляет уведомление ответственным лицам.

Интеграция: ERP, WMS для упрощения расследования инцидентов

zool.ai имеет открытый API и благодаря этому интегрируется с любыми системами.
Благодаря внедрению видеоаналитики и интеграции с системами заказчика мы снизили количество некорректных отгрузок. При этом система может одновременно работать с несколькими учетными системами.
Внедрение технологии считывания государственных номеров для контроля проезда на территорию

Настроили автоматический обмен данными с системами контроля и управления доступом. Создали автоматический сценарии реагирования: впускать/выпускать только определенные автомобили.
zool.ai имеет модуль определения автомобильных номеров, мы получаем «белый» список номеров из системы управления доступом. При обнаружении номера из данного списка с помощью интеграции со шлагбаумом, приходит сигнал о разрешении въезда.

Проект предусматривает обработку видео в режиме near-real-time, что позволяет анализировать информацию практически в реальном времени.

Все метаданные, полученные в процессе анализа, синхронизируются с системами управления складом заказчика. Это позволяет исключить ошибки в логистических процессах, снизить количество случаев воровства и своевременно реагировать на инциденты.
Преимущества решения с zool. ai
Бесшовная интеграция с системами контроля и управления доступом
Интеграция с разными типами оборудования для видеонаблюдения
Распознавание лиц без использования аппаратных терминалов
Бесшовная интеграция с системами учета на платформе 1С: Предприятие, станками, системами безопасности
Возможность настроить различные сценарии работы. Обучение системы под любые задачи
Современные методы обработки изображений