/*Код для роистата*/
/*Длля колтрекинга задорма*/
Главная / Кейсы / Логистический центр

Кейс по внедрению нейросетевой видеоаналитики в логистическом центре

Как перевести всю работу складского логистического центра принципиально на иной уровень управленческого контроля за 6 месяцев
По данному кейсу заказчиком выступила одна из крупных компаний в сегменте e-commerce. В силу условий договора, мы не можем озвучивать название этой компании, а также экономические показатели "до" и "после" внедрения CVC. Однако в ходе реализации проекта было сделано немало открытий и интересных выводов о том, что важно учитывать при внедрении нейросетевой видеоаналитики именно в данной сфере деятельности. Некоторые нюансы настолько важны для тех, чья деятельность связана со складской логистикой, что мы хотим поделиться ими на своем сайте.

Заметим, что клиент обратился не только к нам, но и еще к двум широкоизвестным на рынке подрядчикам, которым также было представлено техническое задание для проработки и подготовки сметы. Первая из компаний дала отказ из-за сложности ТЗ. Вторая же компания озвучила цену в 10 раз выше нашего предложения... Но даже без этой информации мы понимаем, что на рынке видеоаналитики с готовым продуктом на данный момент просто нет предложений, конкурентных нашему.
Оглавление

Запуск пилотного проекта видеоаналитики CVC

Представители заказчика вышли на нас самостоятельно благодаря обычному поисковому запросу "видеоаналитика на складе".
Нам крайне важно, чтобы еще до принятия решения о совместной работе клиент разобрался в особенностях нашего предложения
Как правило, все наши заказчики достаточно внимательно изучают сайт до того, как оставить заявку. Поэтому мы постарались сделать сайт предельно информативным, уделив внимание тому, как мы внедряем нейросетевую видеоаналитику и нейросетевых роботов в разных индустриях. При этом на сайте мы размещаем не рекламные мультяшные ролики, а конкретные видео с объектов, благодаря которым понятно, как умеет видеть наша нейронная сеть и какой результат получается.
Со стороны заказчика по этому кейсу с нами взаимодействовал департамент развития. В департамент входили профильные сотрудники разных служб компании, в том числе логистики. Задача таких сотрудников заключалась в озвучивании потенциальных болей работы своих отделов. После чего на плечи специалистов департамента ложились задачи по внедрению разработанных технологий, реализации пилотных проектов и, как следствие, подтверждение того, что выбранная технология способна такие боли локализовать или полностью устранить.

Пилотный проект был запущен на объекте со следующими характеристиками:

  • наличие камер: 2 400 шт;
  • количество ворот для приемки отгрузки: 120 шт.

Какие задачи должна были решать нейросетевые роботы CVC и почему за этот проект побоялись взяться наши конкуренты

Спектр задач, который требовалось решить по данному кейсу был действительно широк. Поэтому первое, с чего мы начали, — это разбили все задачи на группы.

Группа 1. Роботизированный контроль процесса приемки и отгрузки

Нейросетевые роботы должны были точно определять, какое количество мест грузится на тех или иных воротах, сопоставлять полученные данные с учетной системой и выявлять отклонения.
    Первая особенность задачи
    — Наличие "обратной выгрузки" на объекте
      Представьте ситуацию: на объект заехала машина, в которой находится 20 паллет. Однако для склада требуется только 15. При этом первые 5 блокируют разгрузку нужных 15... Это совершенно не страшно, просто вынужденно выгружают первые 5 мест, чтобы освободить возможность отгрузки последующих 15.

      Но в этот момент может произойти следующее: не все 5 загрузили обратно или загрузили обратно 6 из 5, захватив что-то лишнее. Данные ошибки могут допускаться без злого умысла, но в случае "ручного" контроля появляется необходимость в многочасовом поиске того или иного груза. И это действительно может занимать часы, т.к. оператору приходится лично пересматривать многочисленные видео, при этом не понимая, где и как искать потерянный паллет. А учитывая количество камер и ворот на объекте, такая мелкая задача может занимать от нескольких часов до нескольких дней.

      Задача же роботов в данном случае не в том, чтобы предотвратить ошибку, а в том, чтобы оперативно сообщить, на каких воротах и с какой поставкой произошла некорректная обратная загрузка. Таким образом поиск груза занимал не дни, а несколько секунд, т.к. робот моментально показывал видео с фиксацией сбоя: что не так загрузилось и куда оно поехало.
        Когда заказчик ставил перед нами данную задачу, у него отдельно был блок задач на поставку и отдельно — на выгрузку. Для нас же разницы в этих процессах нет и мы одним решением можем закрыть два глобальных вопроса клиента.

        Для нейросетевых роботов процессы поставки (товары въезжают внутрь объекта) и отгрузки (товары выезжают из объекта) являются идентичными с точки зрения логистического объекта.
        Вторая особенность задачи
        Особые учетные системы, с которыми необходимо сопоставлять полученные данные
          Проблема появляется в ситуациях, когда товары готовятся к упаковке. От нас требовалось состыковать все эти процессы с различными системами видеонаблюдения клиента.

          Помимо специфичности самих систем учета, важно и то, что таких систем была не одна, не две и даже не три. Заметим, что это совершенно нормально для компании, которые осуществляют сложную логистику и сложносоставные процессы. Рискнем предположить, что это была главная проблема, с которой не могли справиться другие подрядчики. В результате чего они завысили ценник, а кто и вовсе отказался от данного проекта.

          Обратим внимание, что на складе, как правило, уже стоит какая-то система видеонаблюдения (какая именно, для нас не имеет значение). В случае же с этим заказчиком стояло все сразу и в разных частях. При этом на разных процессах находятся разные типы оборудования и разные типы софта, которые с этими видео работают. Задача для нашей системы заключалась в моментальной (по запросу) демонстрации всего пути прохождения товара внутри логистического объекта.
            Программа CVC умеет работать одновременно с разными учетными системами, в том числе с "недружелюбными" для выгрузки данных и стыковками с ними. Это позволяет нам достаточно быстро предлагать рабочие решения для своих клиентов.
            В результате, если поступит информация от покупателя, что какой-то товар раздавило, для нашего заказчика не составит труда выяснить, где произошла данная проблема с товаром.

            Для этого не потребуется как раньше вручную заходить в каждую систему и искать этот товар в разные моменты времени в архиве видеозаписей. Теперь достаточно ввести номер коробки или номер паллета (любой сущности, которая существует на складе) и получить мгновенный доступ к видеоистории движения этой сущности по складу, где происходил любой контакт с персоналом.

              Группа 2. Соответствие выданного задания при работе на мезонине

              Речь идет об особой части склада, где, как правило, находится мелкий и дорогой товар. Работая на этом участке склада, сотрудники получают задание на свой ТСД (WMS компании), в котором описано, в какую секцию склада и в какую ячейку должен отправиться сотрудник для выполнения задания.

              С точки зрения обывателя, тут не должно быть проблем, но на практике все не так просто.
                Вариант "сотрудник невнимательный"
                  Специалист отправился не в ту секцию и, соответственно, начинает выполнять не те действия. По-хорошему, об этом сотруднику должна подсказать сама ТСД, которая сразу заблокирует доступ. Но это произойдет только при условии, что этой системе своевременно сообщили обо всех манипуляциях (что достали, куда положили).
                    Вариант "сотрудник хитрый"
                      Специалист получает задачу в одной секции, но умышленно отправляется в другую, в которой совершает противоправные действия (например, цепляет под свою одежду пару десятков айфонов или съедает килограмм дорогих орехов).

                      Для решения этой группы задач мы использовали свой основной козырь, а именно — нейросетевые роботы. Они получают информацию из учетной системы и понимают, у каких сотрудников какие задания. При этом моментально происходит сопоставление — где находятся такие сотрудники, не находятся ли они в секциях, в которых заданий у них нет…

                      Более того, если сотрудник задерживается в какой-то секции, то робот запускает сигнал тревоги (разумеется, на своем языке) для последующего разбора. Ну, а далее соответствующее должностное лицо изучает видео, вызывает на "допрос" такого сотрудника и, владея полной информацией, принимает управленческое решение.
                        Уведомления нейронной сети CVC о выявленных нарушениях в компании могут направляться одновременно всем назначенным лицам: сотрудникам службы безопасности, HR, прямому операционному управляющему и т.д.

                        Группа 3. Контроль работы аутсорсинговых организаций

                        Наш заказчик, как и ряд других компаний такого уровня, пользуется услугами аутсорсинговых организаций по "поставке" персонала. Каждый день на объекты приезжает различное количество соответствующего персонала. Закрывать таким образом кадровые вопросы вполне разумно, но вот со справедливым расчетом заработной платы могут возникнуть сложности.

                        Дело в том, что стоимость услуг аутсорсинговой компании определяется количеством человеко-часов. Но по факту количество людей и отработанных часов может быть гораздо меньше, чем было согласовано. На практике это происходит сплошь и рядом. Например, один человек регистрируется по несколько раз (в результате компания считает, что на смену вышло 100 сотрудников, а по факту работает 90). Может быть и иная ситуация, когда человек заходит на территорию объекта, а затем выходит из нее по своим делам. Аутсорсинговые сотрудники далеко не всегда заинтересованы в полноценном рабочем дне и частенько по возможности отлынивают. Отследить же несколько тысячный персонал с помощью простых видеокамер на практике нереализуемо.

                        В качестве решения данной задачи использовалось наше боевое распознавание лиц. Нейросетевые роботы фиксировали абсолютно всех входящих и выходящих людей, определяя количество уникальных лиц. Каждое лицо было привязано к конкретной аутсорсинговой компании. Отдельно фиксировалось продуктивное время работы каждого сотрудника на объекте. Таким образом, если кто-то покидал объект, не дорабатывал, уходил с работы раньше — все это справедливо уменьшало чек аутсорсинговой компании.
                          Важно: любые предложения готовых шаблонных решений по внедрению нейросетевой видеоаналитики для B2B является обманом
                          Внедрение нейросетевых роботов без погружения в бизнес-процессы заказчика в принципе невозможно. Любые шаблонные решения могут работать в крайнем случае для B2C. А те компании, которые их предлагают в сфере B2B, мягко говоря, предлагают своим клиентам пустышку.
                          Любая компания имеет свои особенные бизнес-процессы. Поэтому с нашей стороны вникать в процессы заказчика не только нужно, но и важно. Заказчик по данному кейсу был максимально готов к этому. В результате третья группа задач, связанная с аутсорсинговыми компаниями, возникла уже в ходе работы, когда на одном из совещаний мы узнали о данной проблеме и предложили ее решить.

                            Этапы внедрения видеоаналитики

                            1 Этап. Согласование политик безопасности

                            Иногда согласование может занимать год, а иногда проходить быстро. У любой, особенно крупной компании вся информация закрыта и, как правило, к ней очень неохотно предоставляются доступы сторонним компаниям. Именно этот момент всегда требует объяснения с нашей стороны.

                            По данному кейсу согласование длилось квартал. Главный вопрос — как на пилоте будут организованы доступы к видео (кто выгружает, какие есть каналы и т.д.).

                              2 Этап. Подготовка датасетов, обучение роботов

                              Работая с теми ракурсами камер, которые уже были у заказчика, мы подготовили модели, провели стыковку. Первая же стыковка выявила странности в формировании базы данных заказчика. Несколько недель потратили, чтобы разобраться в том, где теряется часть данных и почему это происходит.

                                3 Этап. Пилотирование (месяц)

                                Пилотный проект был реализован в ограниченном функционале (программа работала на двух воротах). Этого результата было достаточно, чтобы заказчик увидел то, что мы договорились показать изначально.
                                  От старта до сдачи пилота прошло 2 месяца
                                  Пилотный проект представляет собой готовый софт, который фиксирует все необходимое в онлайн режиме: что-то не завезли, не там разгрузили… Вплоть до того, что по документам разгрузка состоялась, а по факту в этом месте ее не было. Или обратная ситуация: выгрузка есть, а документов по операции нет и т.д.

                                  Результат по кейсу: масштабирование и продолжение работы

                                  Как мы обозначили выше, по данному клиенту мы не можем оперировать конкретными показателями, но даем честное слово, что это не уловка. Возможно, в будущем данная информация станет открытой.

                                  Для себя же мы всегда оцениваем свою работу по двум критериям,

                                  1. Как быстро заказчик принимает решение перейти от пилотного проекта к масштабированию;
                                  2. Как заказчик принимает финансовые условия по основному проекту.

                                  Все решения, в том числе по закрытию финансовых документов, были приняты в течение нескольких дней. А по итоговой сумме основного проекта с нами даже не пытались торговаться (кстати, мы и сами никогда не торгуемся).
                                  Масштабирование всегда является более простой задачей, потому что конкретный бизнес уже изучен, а основные аспекты для внедрения нейросетевых роботов реализованы.

                                  Основное время уходит на организационные вопросы со стороны заказчика (например, закупка оборудования, которого недостает, закупка и доставка на объект сервера).

                                  При условии выполнения обязательств заказчика по оборудованию, время на масштабирование может занимать 7-9 рабочих дней на один центр. Но при этом за это время мы можем параллельно работать с десятью центрами.

                                  Мнение заказчика: "Все оказалось не так дорого, как мы думали… "

                                  Как обычно, мы запросили обратную связь от заказчика по факту завершения пилотного проекта. Хотелось бы выделить два заблуждения, которые были у клиента до полученного результата. Мы хотим рассказать о них, так как это относится ко всем участникам рынка — потребителям видеоаналитики.

                                  Заблуждение 1. Это не будет работать

                                  Мы заявляем — это работает! Чтобы убедиться в этом, достаточно открыть продакшн любого "живого" объекта и увидеть своими глазами. У нас куча продакшн кейсов, по которым видно, что видеоаналитика работает.

                                  Заблуждение 2. Высокая стоимость видеоаналитики

                                  Озвучивая стоимость подобных систем, мы всегда видим приятное удивление от наших заказчиков. Это дешевле, чем они полагали. И дешевле, чем они слышали от тех, у кого спрашивали до обращения к нам.
                                  Нам интересны заказчики, которые готовы задавать индустриальные стандарты
                                  Два года назад мы работали с разными клиентами — пекарни, блинные, продуктовые магазины. Но уже сейчас мы знаем те индустрии, которые получают колоссальный эффект и могут масштабироваться. Это автобизнес (сети моек, СТО, автоцентры, производство), производственные объекты, логистика. Именно они являются для нас приоритетными, так как речь идет о контроле людей, а не машин или продукции.

                                  Если сегодня к нам обратиться компания, которая, например, владеет вагонами-ресторанами, и предложит последить за кухней, то мы откажемся. Так как все наше внимание направлено туда, где мы можем создавать и задавать отраслевой стандарт. Это действительно интересно.

                                  Год назад мы освоили внедрение нейросетевой видеоаналитики в автобизнес, сейчас у нас порядка 10% всех автоцентров страны. По прогнозам за год мы подпишем еще 50%. И сейчас мы внедряем индустриальный стандарт видеоаналитики в логистике.

                                  И еще… индустриальный стандарт не может быть дорогим. Он должен быть доступным и он точно будет доступным.
                                  Обращаем внимание, что для внедрения нейросетей и работы с нашей компанией не нужно быть огромным логистическим центром. Здесь важен не столько размер предприятия, сколько желание быть на передовой современных технологий. Поэтому если у вас обычный, и даже небольшой, склад, но вы планируете развиваться, то милости просим.
                                  Если вам близка наша философия и вы хотели быть той компанией, на качество работы которой будут равняться вся отрасль, то звоните. Мы оценим вашу ситуацию, и расскажем, как можно повысить прибыль с помощью нейросетевой видеоаналитики CVC.

                                  Звоните, пока этого не сделали ваши конкуренты!
                                  Видеоаналитика CVC
                                  Хотите узнать, как можно повысить прибыль вашей компании с помощью нейросетевых роботов CVC?
                                  20 дней
                                  Средний срок окупаемости внедрения CVC
                                  >150 000
                                  >750 000
                                  Выявлено дисциплинарных нарушений
                                  Выявлено экономических нарушений
                                  Читать по теме