БІЗНЕС-ЗАВДАННЯ

Створити додаток для аналізу фотографій, отриманих дроном під час польоту над рисовими полями. Підрахувати кількість рослин, які проросли на ділянках, що потрапили на фото.

РІШЕННЯ

Команда IBA Group реалізувала алгоритми обробки зображень, щоб точно підрахувати кількість розташованих на них об’єктів. Для кінцевих користувачів створили додаток, який обробляє фотографії, визначає кількість рослин на них і формує звіти у форматах * .csv і * .pdf.

Алгоритм роботи додатку:

• Створити полігональне зображення досліджуваної області.
• Завантажити для нього супутникове зображення (потрібне підключення до інтернету).
• Зняти каліброване фото (зроблене на бажаній висоті вимірювання, що містить два добре видимих об’єкта, розміщених на землі на відстані 1 м один від одного).
• Зняти над полем фото для вимірювань.
• Виконати процедуру калібрування по калібрувальному зображенню.
• Згенерувати звіт.

РЕЗУЛЬТАТ

Завдяки додатку замовник може отримувати достовірну інформацію про стан рисових полів, використовуючи дрони. Робота над розвитком проекту триває.

Ситуація

Виробники, дистриб’ютори і рітейлери продають однакові групи товарів на одних і тих самих полицях. Учасникам ринку необхідна оперативна і достовірна інформація про дії конкурентів і своє становище на їх фоні. Оцінка виконується вручну силами мерчандайзерів, торгових представників, супервайзерів і маркетологів. У цьому процесі багато ручної праці і присутній людський фактор. Маркетологи не встигають опрацювати всі фотографії і звіти. В результаті приймаються рішення на основі неповних даних.

Бізнес-завдання

Замовнику потрібно відстежувати якість роботи мерчандайзерів та аналізувати інформацію про викладках товарів на полицях.

Рішення

Товар в торговому залі викладають співробітники магазина або мерчандайзери. Вони фотографують товарні викладки (реалограми) і висилають їх на перевірку. У розпорядженні команди IBA Group виявилося кілька тисяч таких фотографій. Кожну з них перевірили вручну, і в результаті розташували майже 100 000 товарів.

В процесі роботи команда зіткнулася з викликами, які необхідно було вирішити:

• відібрати для аналізу тільки ті фотографії, на яких є обладнання з товарами;
• вірно визначити тип обладнання;
• розділити схожі товари в рамках однієї категорії (наприклад, пляшки води різного об’єму);
• обробити фотографії поганої якості: засвічені, обрізані і з іншими дефектами;
• розробити окремий процес введення нових товарів;
• придумати спосіб склеювати декілька фотографій довгих полиць в одну за допомогою нейромережі.

Наші фахівці впоралися з усіма труднощами і розробили SaaS-рішення для оцінки реалограм по фотографіях:

1. Мерчандайзери і супервайзери завантажують фотографії розташування товарних одиниць (SKU) на полицях.
2. Фотографії замість локального сервера компанії завантажуються в дата-центр IBA Group.
3. Модуль зі штучним інтелектом Plano Checker аналізує фото, оцінює його якість, шукає SKU, класифікує їх за заданим сценарієм. При необхідності кілька фотографій склеюються в одну.
4. Модуль Plano Checker зберігає звіти на сервері.
5. Користувачі отримують доступ до звітів і аналітиці через веб-браузер відразу ж після завантаження фото.

Результат

Goods Checker показує, які товари на полицях стоять на своїх місцях, а які необхідно переставити. Він допомагає мерчандайзерам працювати якісно і отримувати бонуси.

Система за допомогою комп’ютерного зору визначає, чи є на фото обладнання, що містить товар, яке саме це обладнання, а також які види SKU на ньому розміщені. Точність розпізнавання – від 90% до 98% в залежності від категорії товарів і якості фотографій.

Автоматизація залишає час на аналіз отриманої інформації. Рішення дозволяє відстежувати скачки попиту і дії конкурентів в режимі 24/7. Система класифікує дані для аналітичних звітів під кожного керівника.

Бізнес-завдання

Автоматизувати процеси розпізнавання і валідації документів.

Рішення

В компанії щодня обробляється дуже багато замовлень і контрактів, більшість з яких представлені в паперовому вигляді. Є чотири різних типи замовлень / контрактів. Всі їх необхідно ввести в систему, валідувати в інших системах і доповнити новими даними. Раніше це виконувалося операторами вручну.

Фахівці IBA Group взяли участь в розробці системи, яка автоматизувала ці процеси.

Результат

Замовник отримав систему, яка використовує OCR для автоматизації розпізнавання чотирьох типів контрактів. Також були створені роботи, що виконують валідацію документів і отримання додаткових даних.

Бізнес-завдання

Провести міграцію існуючої системи управління закупівлями для забезпечення виробничих процесів виробника автомобільної техніки на платформу Java з подальшою підтримкою і розвитком нової системи.

Рішення

Фахівці IBA Group за підтримки замовника здійснили міграцію системи управління закупівлями автомобільного концерну з платформи SmallTalk на платформу Java. При цьому була відтворена за кодом проектна документація, що описує функціональну поведінку системи. У період з 2003 по 2005 рік команда на стороні IBA Group досягала 100 чоловік.

У період з 2005 року команда IBA Group продовжила супровід і розвиток нової системи. В даний період за запитом замовника в систему вносилися зміни, яких вимагали постійно мінливі умови ведення бізнесу: відкриття нових заводів, створення виробничих майданчиків в нових регіонах, зміни в економіці і законодавчій базі, розвиток коопераційних відносин з іншими виробниками автомобільної техніки, зміна внутрішніх процесів замовника. Також були реалізовані технічні зміни, пов’язані з еволюцією платформи Java.

Результат

У період з 2003 по 2005 рік команда IBA Group провела міграцію існуючої системи на платформу Java з повною заміною системи в промисловій експлуатації на нову систему.

У період з 2005 року командою IBA Group реалізовано понад 900 запитів на зміну системи в зв’язку з новими вимогами бізнесу.

Система впроваджена на всіх заводах замовника по всьому світу. Загальна кількість користувачів системи – близько 50 000 фахівців із закупівлі.

Бізнес-завдання

Перенести існуючий функціонал зі старого порталу замовника на нову платформу Hybris.

Рішення

Спочатку портал був написаний на php. Тепер весь функціонал необхідно перенести на Hybris та підключити пошукову платформу Solr. В рамках проекту розробляються b2b- та b2c-частини програми. Вони інтегровані один з одним.

b2b-портал призначений для продажу шин дилерам. У дилера є можливість переглянути каталог, оформити та оплатити замовлення, перевірити статус замовлення. Для кожної компанії передбачена можливість створення декількох підрозділів з різними адресами доставки. Дилер може переглянути історію своїх замовлень за останні 1,5 року.

Всі замовлення обробляються в SAP. У разі, якщо окремі товари з замовлення надійдуть в різні дні, система автоматично розіб’є замовлення на кілька доставок.

В особистому кабінеті можна оформити заяву на гарантійне обслуговування або відправити повідомлення про бракований товар. Також на порталі є розділ з прайс-листами та маркетинговими матеріалами, які підбираються індивідуально для кожного дилера.

b2c-портал призначений для продажу послуг з ремонту та обслуговування шин. Тут можна простежити життєвий шлях кожної шини, а також місця та умови зимового/літнього зберігання. Коли клієнт оформляє замовлення в b2c-частини програми, він відображається в b2b-частини. Дилер може підтвердити, що замовлення виконане і послуга надана.

Результат

Додаток працює в 32 країнах Європи та Африки. Розробка знаходиться на стадії Life Cycle Management – виправлення помилок та поліпшення функціоналу.