[ Кейс]
Автоматический контроль погрузки и разгрузки для крупной торговой сети
Автоматический контроль погрузки
Клиент — одна из крупнейших торговых сетей в Узбекистане, осуществляющая доставку продукции в собственные магазины и партнёрские торговые точки. Ежедневно через логистический центр проходит до 300 паллетов с товаром, которые распределяются по маршрутным листам между автомобилями. Каждый автомобиль обслуживает до 20 торговых точек за рейс.
В рамках «соглашения о неразглашении» используется стоковое изображение
Проблема
Контроль погрузки и разгрузки осуществлялся вручную водителями и кладовщиками с использованием бумажных маршрутных листов. Процесс выглядел так:
- Кладовщик сверяет паллеты с маршрутным листом перед погрузкой
- Водитель контролирует выгрузку в каждой торговой точке
- По факту завершения рейса составляется отчёт о доставке
Ежемесячно через логистический центр проходит до 6 000 паллетов, требующих точного распределения по маршрутам и торговым точкам.
Боли клиента
Почему не работало раньше
- Человеческий фактор. Усталость водителя к концу рабочего дня, ошибки при сверке номеров паллетов с маршрутным, Разная квалификация водителей и кладовщиков
- Отсутствие автоматической фиксации. Нет доказательств при возникновении спорных ситуаций с клиентами, невозможность отследить, где именно произошла ошибка, бумажные отчёты не позволяют оперативно анализировать инциденты
- Ограниченный контроль в пути. Диспетчер не видит процесс выгрузки в реальном времени, Открытие дверей вне маршрута остаётся незамеченным, забытые паллеты обнаруживаются только после возвращения на базу
- Сложность масштабирования. При увеличении автопарка требуется пропорциональный рост штата кладовщиков, обучение новых водителей занимает до 3 недель, риск ошибок растёт с увеличением количества маршрутов
Задачи проекта
Внедрить систему автоматического контроля погрузки и разгрузки, которая:
- Автоматически распознавать паллеты при погрузке и разгрузке
- Сравнивать паллеты с маршрутным листом в реальном времени
- Фиксировать начало и окончание процесса погрузки/разгрузки
- Контролировать открытие дверей грузового отсека
- Обнаруживать забытые паллеты после завершения рейса
- Работать в условиях вибрации и перепадов температур
- Интегрироваться с существующей системой маршрутизации
- Оповещать водителя голосовыми подсказками
Решение
Acmenra CV — система компьютерного зрения для контроля логистических процессов
Ключевые преимущества:
- Работа в сложных условиях (вибрация, пыль, перепады температур, ночное время)
- Быстрый монтаж без вмешательства в конструкцию автомобиля
- Голосовое оповещение водителя в реальном времени
- Масштабируемость на весь автопарк без существенных доработок
Распознаваемые события:
Как работает система
- Настройка рейса и маршрутного листа. Перед началом рейса диспетчер загружает маршрутный лист в систему. Для каждой точки маршрута указываются: геокоординаты точки доставки, список паллетов для выгрузки, QR-коды соответствующих паллетов, временное окно доставки.
- Контроль погрузки на складе. При погрузке камера фиксирует каждый паллет, попадающий в грузовой отсек. Система: считывает QR-код паллета, сравнивает с маршрутным листом, подтверждает голосом: «Паллет для [магазин] загружен», при ошибке предупреждает: «Паллет для [магазин] должен быть возвращён»
- Мониторинг в пути. Во время движения система контролирует: положение дверей грузового отсека, геолокацию автомобиля, запись инцидентов в локальный буфер
- Контроль разгрузки в точках маршрута. При прибытии в точку доставки система: активирует режим разгрузки для соответствующих паллетов, голосом информирует водителя: «Выгрузите паллеты для [магазин]», фиксирует каждый выгруженный паллет, при ошибке предупреждает: «Паллет для [магазин] должен быть выгружен»
- Завершение рейса и отчётность. После возвращения на базу система: проверяет наличие забытых паллетов в отсеке, формирует отчёт о завершении погрузки/разгрузки, передаёт данные в бэк-офис через API, голосом подтверждает: «Рейс завершён, паллетов не осталось»
Сложности реализации
Считывание QR-кодов при вибрации. Во время движения автомобиля камера подвергается постоянной вибрации, что затрудняет фокусировку и считывание кодов..
Решение: Мы использовали камеры с высокой частотой кадров и разработали алгоритм стабилизации изображения. Дополнительно применили крепление с виброгасящими элементами, что снизило влияние вибрации на 80%.
Работа в условиях низкой освещённости. Погрузка и разгрузка часто происходят в ночное время или в плохо освещённых зонах складов.
Решение: Установили ИК-подсветку в камере и добавили алгоритм автоматической коррекции экспозиции. Система распознаёт QR-коды даже при освещённости от 5 люкс.
Интеграция с маршрутным листом. У клиента не было открытого API для интеграции с существующей системой маршрутизации.
Решение: Мы разработали промежуточный модуль, который загружает маршрутные листы в формате Excel/CSV и передаёт данные в систему через локальный интерфейс. В дальнейшем возможна прямая интеграция через API.
Критичные углы обзора камеры. При стандартном размещении камеры некоторые паллеты перекрывали друг друга, что затрудняло считывание QR-кодов.
Решение: Провели анализ точки установки и подобрали оптимальный угол обзора (120°). Для сложных случаев разработали библиотеку распознавания частично видимых кодов.
Адаптация под узбекский рынок. Требуется поддержка двух языков для голосовых уведомлений (русский и узбекский).
Решение: Реализовали двуязычный интерфейс с возможностью переключения. Все голосовые сообщения записаны носителями языка.
Результат
Учёт металлопроката на складе стал полностью автоматическим и надёжным. Каждая ячейка проверяется в реальном времени, что исключает расхождения между фактическим остатком и данными в учётной системе.
Количественные показатели (после 3 месяцев эксплуатации):
Экономический эффект:
- Снижение затрат на повторные доставки — 240 000 руб./месяц
- Сокращение штрафов от торговых точек — 180 000 руб./месяц
- Экономия времени водителей на отчётности — 160 000 руб./месяц
Косвенные преимущества:
- Повышение лояльности клиентов за счёт снижения ошибок доставки
- Возможность масштабирования автопарка без роста штата кладовщиков
- Автоматический архив всех рейсов для разрешения спорных ситуаций
- Данные для оптимизации маршрутов и загрузки автомобилей
Срок окупаемости
6 месяцев — полный возврат инвестиций за счёт:
- Снижения потерь от пересортицы и недовоза
- Сокращения штрафов и рекламаций
- Экономии времени персонала на отчётности
Примечание: некоторые детали проекта изменены в целях соблюдения NDA. Все цифры основаны на реальных метриках внедрения.
Получите смету и консультацию
Нажимая кнопку «Отправить», я даю свое согласие на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных в Согласии на обработку персональных данных
ИП "Бородин Степан Алексеевич"
ИНН 665898804946
© Acmenra 2019 - 2026