ИИ-сервис для закупок промышленного предприятия
Разработан ИИ-сервис для промышленного предприятия, автоматизирующий поиск дублей в справочнике из 380 000 позиций и распознавание документов поставщиков.
Открыть проект Подбор агентства по задаче →
Задача
В справочнике предприятия из 380 000 позиций накопились дубли, опечатки и ошибки, что приводило к неэффективным закупкам и риску закупок по завышенным ценам.
Решение
Сервис сопоставляет позиции справочника с предложениями поставщиков, находит дубли и похожие товары, а также распознаёт данные из коммерческих предложений, счетов и УПД, подготавливая их для загрузки в 1С.
Результат
Проблема с дублями решена, ввод цен от поставщиков и сверка на дубли полностью автоматизированы.
Ещё 40 кейсов в категории Промышленное предприятие → Нейросети
Похожие кейсы
Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения
Разработали систему компьютерного зрения для «Арнест», которая со 100% точностью выявляет некомплект упаковки и останавливает конвейер.
Приложение CrabMIC для «Русского краба»: оценка качества с точностью 99%
Разработали мобильное приложение CrabMIC для «Русского краба»: нейросеть определяет наполнение конечности мясом с точностью 99%.
Мобильное приложение FASTEP с AR-инструкциями для бытовой и промышленной техники
Разработано мобильное приложение FASTEP с AR-инструкциями для бытовой и промышленной техники, которое повышает точность операций на 90% и ускоряет работу на 25%.
ML Sense для ОИЯИ: контроль намотки сверхпроводящего кабеля с точностью 99%
Внедрили систему машинного зрения ML Sense для автоматического контроля намотки сверхпроводящего кабеля в ОИЯИ: точность детекции дефектов достигла 99%, высвобождено 3–4 оператора в смене.
Снижение аварий на 80% для НПО «Аконит» с помощью машинного зрения ML Sense
Внедрение системы машинного зрения ML Sense на линии резки труб НПО «Аконит» снизило аварии на 80% и окупилось менее чем за 6 месяцев.
Внедрение платформы видеоаналитики (CV моделей)
Разработали видеоаналитику для НИИСТРОМ, которая исключила попадание зубьев экскаватора в производственную линию и предотвратила ущерб в среднем 8,8 млн рублей за инцидент.