«Лента» делает следующий шаг в истории с удалённой приёмкой свежей продукции. Если раньше качество овощей и фруктов в распределительных центрах оценивали эксперты, которые смотрят на товар по видеосвязи, то теперь к ним добавят искусственный интеллект. Компания начала тестировать технологии машинного зрения в связке с нейросетями. По данным ритейлера, пилот уже показывает более 90% совпадения оценок системы с выводами инспекторов мониторингового центра.
Сам проект удалённой приёмки запустили ещё в 2021 году. В РЦ оборудовали специальные зоны с ярким освещением и камерами высокого разрешения. На месте с поставкой работает приёмщик, а решение по качеству товара принимают агрономы и товароведы, которые сидят в отдельном центре и управляют камерами с больших мониторов и джойстиков. Один такой специалист за месяц успевает проверить свыше шести тонн фруктов и овощей. Формат позволил снизить субъективность, уменьшить списания и лучше контролировать работу поставщиков.
Теперь часть этой работы хотят отдать нейросети. Алгоритм по видеопотоку оценивает внешний вид продукции: цвет, наличие дефектов, калибр. Система подсвечивает партии, которые не дотягивают до стандарта, и тем самым снимает с экспертов рутину. Люди подключаются к спорным случаям, а «ровный» товар проходит проверку быстрее. В «Ленте» рассчитывают, что благодаря ИИ объём контролируемой продукции можно будет увеличить в несколько раз без наращивания штата. Масштабирование решения в сети планируют на середину следующего года.
Ещё одно направление экспериментов – гиперспектральные камеры. Такие устройства фиксируют не просто картинку, а спектр отражённого света для каждого пикселя. По набору индексов можно судить о пигментах, содержании воды и других параметрах кожуры и прилегающих тканей. Фактически формируется «спектральный отпечаток» плода, который затем сравнивают с реальной органолептической оценкой. Сейчас эту схему обкатывают на цитрусовых и подстраивают камеру под каждый вид и сорт. В перспективе технология поможет точнее понимать зрелость и остаточный срок годности, ещё до того как фрукт попадёт на полку.
Параллельно ритейлер тестирует видеоналитику на производственных участках. Система в реальном времени отслеживает соблюдение гигиенических требований, фиксирует потенциально опасные ситуации и помогает быстрее реагировать на нарушения у поставщиков. В блок качества закладывают и мониторинг температур по всей цепочке поставок, и анализ жалоб покупателей, и разбор технологических процессов. Задача понятна: как можно больше рутинных операций отдать алгоритмам, оставив за людьми принятие сложных решений.
История «Ленты» вписывается в мировой тренд. В Европе, к примеру, уже используют компьютерное зрение для автоматического распознавания фруктов и овощей на кассах самообслуживания и для глубокой проверки качества продукции на складах.
Для российского ритейла ставка на ИИ в такой «низкой» прикладной задаче тоже логична: овощи и фрукты остаются одной из самых чувствительных категорий по списаниям, а любая ошибка на этапе приёмки быстро превращается в убытки. Если пилоты «Ленты» выстрелят, у рынка появится ещё один рабочий кейс того, как нейросети помогают не только в маркетинге и персональных рекомендациях, но и в очень приземлённом, «овощном» контроле качества.