ruen
Оставить заявку
ML/AI
Автоматический контроль качества по фото/видео
Система анализирует изображения и видеопоток на линии, в приёмке или на складах, автоматически находит дефекты, проверяет соответствие стандартам и маркировке, формирует инциденты и отчёты. Подходит для контроля качества, инспекций при приёмке товара и мониторинга упаковки.
Выгоды системы
30
–60%
Снижение брака
до
10
×
Ускорение контроля качества
до
40
%
Снижение нагрузки операторов
до
25
%
Уменьшение возвратов и рекламаций
Функционал продукта
01Детекция дефектов
Автоматическое обнаружение трещин, вмятин, царапин, неправильной сборки и других отклонений на фото или видео.02
Классификация и приоритизация
Оценка серьёзности дефекта, присвоение статуса и автоматическое создание инцидента для обработки.03
Проверка в реальном времени и по партиям
Поддержка потокового контроля на линии и пакетной проверки загруженных изображений.
04
Интеграция с производственными системами
Автоматическая передача результатов контроля в корпоративные системы для постановки задач и планирования работ.
05
Отчётность и аналитика
Дашборды по участкам, сменам, типам брака и динамике дефектов — для контроля качества и выявления проблемных зон.
06
Обучение на ваших данных
Модель дообучается на реальных примерах, чтобы точно распознавать именно ваши дефекты и особенности производства.
Решаемые задачи
Скрытый и поздно обнаруживаемый брак
Ранняя детекция дефектов
Система фиксирует отклонения на ранней стадии, предотвращая накопление брака и дорогостоящие доработки.
Медленный и субъективный визуальный контроль
Объективная автоматическая проверка
ИИ заменяет ручной просмотр, снижая человеческий фактор и систематизируя оценки качества.
Высокие рекламации и возвраты
Снижение дефектов на входе/выходе
Контроль на приёмке и перед отправкой уменьшает риски претензий и возвратов.
Название
Подзаголовок
Описание
Сроки внедрения
2–4 месяца
Стоимость внедрения
4–10 млн ₽
Зависит от сложности дефектов, числа линий и объёма дообучения.
Этапы внедрения
MVP / выбор пилота
Запускаем на одной линии, зоне приёмки или категории товаров.01MVP / выбор пилота
02Сбор и маркировка примеров дефектов
03Прототип и обучение модели
04Интеграция и адаптация
05Пилотный запуск и оптимизация
06Масштабирование и аналитика
