Команда id-lab имеет большой опыт и наработки в области компьютерного зрения, в том числе, классификации изображений, идентификации различных объектов, стилизации фотографий и картин, анализа видео-ряда, а также реставрации поврежденных изображений.
Такая работа требует тонкой настройки нейронных сетей различной архитектуры, что специфично по отношению к конкретной задаче, а также имеющимся данным.
– Нормализация данных. Эффективный сбор и хранение данных – наиболее частая проблема логистического бизнеса. Зачастую операционисты используют простой excel, который не позволяет делать эффективную аналитику. Более того, отсутствие стандартизации данных делает их нормализацию весьма затратной. Команда id-lab имеет опыт настройки процессов обработки данных совместно с сотрудниками клиента, которая дает возможность руководству компании видеть ключевые показатели эффективности и прогнозирующую аналитику в реальном времени.
– Скользящий прогноз (rolling forecast). Точное прогнозирование необходимого товарного запаса особенно критично для крупного бизнеса, занимающегося оптом. Зачастую эти процессы отдаются на аутсорс логистическим партнерам. Эффективно построенная ИТ-система с элементами прогнозирующего моделирования способна сильно улучшить точность прогнозирования, существенно уменьшив риски затоваривания и сократив ручной труд.
– Складские операции. Логистические компании обычно визуально документируют складские операции, установив камеры в наиболее критических точках складского комплекса (зоны приемки, обработки и выпуска товара). Анализ видео-изображений на соответствие производимых операций установленным стандартам (подбор заказа, упаковка, загрузка в транспортное средство, прием товара, отбраковка поврежденных позиций и т.д.) может также производиться системами искусственного интеллекта, которые способны принимать автоматические решения (например, о степени брака поступившей на склад плодо-овощной продукции) и контролировать складские процессы (например, планировать рабочие смены).
– Контроль транспорта. Транспортные потоки имеют некоторые реперные точки, когда для логистического оператора важно быстро обработать поступающую информацию и проинформировать клиента. Это отгрузка товара со склада, портовые операции, пересечение границы, таможенное оформление, приход и прием товара на склад. Такая информация поступает от разных партнеров в неструктурированном виде. Системы искусственного интеллекта могут декодировать поступающие данные из самых разнообразных форматов (электронная почта, изображения, pdf и excel файлы) в унитарный формат и автоматически загружать их в базы данных клиента. Наша компания имеет наработки в области роботизации бизнес-процессов (RPA – Robotic Process Automation). Это позволяет ускорять процессы коммуникации, снижать затраты, уменьшать ручной труд и связанные с этим ошибки.
– Брокерские услуги. Системы искусственного интеллекта могут полностью автоматизировать заполнение деклараций импорта/экспорта, собирая и декодируя необходимую информацию из разных источников: поставщиков и производителей товара, органов сертификации, маркетинговых служб клиента, а также открытых источников в интернете.
Это наиболее востребованные, значимые задачи в индустрии современной логистики, но список отнюдь не исчерпывающий. Команда id-lab может сделать широкий, не сфокусированный анализ ваших бизнес-процессов, чтобы определить проблемные точки и дать рекомендации по их оптимизации.
