Товар «Дикси» будет мониторить компьютерное зрение

16.11.17

IT- директор крупного российского ритейлера «Дикси» Владимир Муравьев заявил о намерении отслеживать товарные остатки на складе с помощью программно-аппаратного комплекса GoodsScan. Принцип работы заключается в установке камер наблюдения на дроны или обычные погрузчики. По утверждению Владимира Муравьева, проект признан одним из лучших на конкурсе стартапов и его авторам выделено 400 тысяч рублей на развитие «компьютерного зрения». Об этом сообщают «Ведомости».

Идея создания проекта принадлежит TsuruRobotics – компании, специализирующейся на создании роботехнических систем под заказ. Перспективность разработки быстро стала очевидной, и проект получил самостоятельное развитие. Один из основателей GoodsScan Денис Ефремчик обозначил намерение тестировать для «Дикси» мобильную платформу для погрузчика, которая содержит центр обработки данных, 3D-камеру и другое электронное оборудование. Принцип функционирования следующий: глубинная карта объектов для навигации строится на основании зафиксированных камерами данных. Они фотографируют цели в радиусе своего видения и определяют ключевые параметры объекта. Декодированные штрих коды, высота, ширина и другие данные позволяют составлять точные сведения о количестве оставшихся товарных позиций.

Ефремчик указал на высокую перспективность, но недостаточную доработку идеи с дронами. Для полноценного мониторинга их число должно составлять не один десяток, поскольку аккумуляторы быстро разряжаются. Они должны быть больших размеров для удержания тяжелой аппаратуры. Кроме того, это дорогостоящий и рискованный метод,  имеется вероятность столкновения с другой техникой на складе.

По словам Муравьева, компания планирует применять погрузчики на протяжении полугода, после чего будет принято решение о целесообразности внедрения компьютерного зрения на всех девяти складах. «Дикси» дважды в год проводит инвентаризацию 260 тысяч квадратных метров. Временные затраты на один склад составляют 18 часов, при этом привлекается 40 специалистов, работающих с ручным сканером, и 20 погрузчиков.  Фактически происходит сбор данных вручную. Полученная информация сравнивается с теоретическими подсчетами в системе и по результатам определяются расхождения, которые оформляются в акты, а также проводится корректировка в системе. Это трудоемкий и длительный процесс.

Такая практика распространена и на других складах. Например, в крупной сети «Ашан» инвентаризация усложнена спецификой продукции. По словам Директора по корпоративным коммуникациям Марии Курносовой, частота инвентаризации зависит от типа продукции. В отношении свежих продуктов процедура проводится каждую ночь. Для получения результата используется сопоставление физических подсчетов и информации с мобильных терминалов.

Недостатки такого подхода налицо. По подсчетам специалистов, процедура проведения сплошных инвентаризаций обходится в 3,6 млн. рублей. Сумма в два раза больше затрачивается на исправление ошибок и корректировку данных. Кроме того, применяемый формат мониторинга не позволяет проводить выборочные инвентаризации вследствие высокой трудоемкости и затратности процесса.

Автоматизация процесса – очевидный способ сократить затраты, повысить скорость проведения операции и сделать расчеты более точными. Муравьев обозначил, что по предварительным расчетам применение такой системы мониторинга позволяет сократить затраты на инвентаризацию до 90%, всегда иметь под рукой свежие и точные данные о состоянии товара на складе, вносить и корректировать эту информацию.

В российском бизнес пространстве, несмотря на наличие прототипов проекта GoodsScan, ни один из них не реализован на практике. Технология пользуется спросом и активно тестируется. Владимир Серебряков, занимающий должность в FM Logistic Директора по развитию бизнеса, отметил, что рассматривается и активно применяется сочетание двух подходов – фотографирования, распознавания образов, считывания штрих-кодов. В команде с партнерами компания активно апробирует новую технологию.

Похожие статьи: