Видеоаналитика склада: ворота, техника и потоки

Склад, где узкие места видны в цифрах

Камеры над воротами, проходами и зонами погрузки становятся датчиками: сколько фура стоит у ворот, где ездит погрузчик, где копятся паллеты. Управляющий видит смену по факту, а не по рассказам кладовщиков.

Что теряется между воротами и стеллажом

  • Фура час стоит у ворот. Водитель говорит — не разгружали, кладовщики — не было места. Запись никто не смотрит.
  • Погрузчики то простаивают, то не успевают, и сколько их нужно на самом деле, непонятно.
  • Паллета пропала или пришла битой, а в этом углу склада никто ничего не видел.
  • Дневная и ночная смены работают по-разному, но сравнить их не на чем.

Что изменится после запуска

  • 01Видно, где простаивают техника, люди и машины у ворот
  • 02Смены и участки сравниваются по фактам, а не по рассказам
  • 03Слепые зоны склада перестают быть слепыми

Как работает система

  1. 01

    Размечаем зоны

    Ворота, проходы, зоны погрузки и хранения. Решаем, что измеряем на пилоте, и привязываем камеры к зонам.

  2. 02

    Ловим события потока

    Сколько машина стоит у ворот, где скопились люди и паллеты, кто заехал в зону, где ему быть не положено.

  3. 03

    Следим за техникой и грузами

    Трекинг погрузчиков по зонам и учёт перемещения грузов — по правилам, которые согласуем с логистом.

  4. 04

    Сообщаем начальнику смены

    Фура стоит дольше нормы — сообщение ответственному. Все события копятся в журнале с кадром.

  5. 05

    Собираем сводку смены

    Дашборд для управляющего и логиста: простои у ворот, загрузка техники, проблемные участки.

Какой масштаб ваш?

Одна задача — три разных проекта. Выберите похожий на вас и нажмите «Хочу это»: заявка придёт с пометкой, смету пришлём за 1–2 дня.

Малый бизнес

Один склад или одна проблемная зона — ворота приёмки или участок погрузки, где всё время пробка.

Что делаем

  • 1 зона, 2–4 камеры
  • Простой машин у ворот или скопления в проходе
  • Алерты начальнику смены
  • Журнал событий и сводка смены
Интеграции
Telegram, ваши IP-камеры по RTSP
Где работает
Вычислитель на складе: видео не уходит наружу
Срок
Ориентир: 3–6 недель на пилот

Средний бизнес

частый старт

Склад с несколькими зонами или пара складов, WMS и логист, который хочет сравнивать смены по цифрам.

Что делаем

  • Несколько зон: ворота, проходы, погрузка, хранение
  • Трекинг погрузчиков и загрузка техники за смену
  • Передача событий в WMS или 1С
  • Дашборд для управляющего и логиста
  • Договор поддержки: новые зоны и правила
Интеграции
WMS, 1С, Telegram, камеры склада
Где работает
Сервер на складе или в вашем контуре
Срок
Ориентир: от 2 месяцев, начинаем с одной зоны

Крупный бизнес

частый старт

Сеть распределительных центров с единой VMS, своей службой безопасности и требованием держать видео внутри периметра.

Что делаем

  • Интеграция с вашей VMS вместо параллельной системы камер
  • Единые метрики для сравнения складов
  • Роли и доступы по складам и службам
  • Журнал событий и действий для аудита
  • Работа по SLA
Интеграции
VMS, WMS, 1С, внутренние API
Где работает
Ваши серверы или закрытый контур: видео не покидает периметр
Срок
Ориентир: от 3 месяцев, начинаем с пилота на одном складе

Пилот — от 500 000 ₽. Дальше стоимость считаем по задаче и часам.

Вопросы

Интеграция с WMS нужна сразу?

Нет. На пилоте обычно хватает журнала и алертов. WMS подключаем, когда ясно, какие события полезны и что с ними делать.

Получится считать погрузчики и паллеты на наших камерах?

Часто да, если камера видит зону сверху или под удобным углом. На оценке смотрим ваши записи и говорим, что модель распознает уверенно, а где понадобится дополнительная камера.

Это контроль сотрудников?

Цель — поток: машины, техника, грузы, загрузка зон. Людей по лицам не распознаём. Видео обрабатываем на складе, доступ к кадрам — по ролям, требования 152-ФЗ учитываем при проектировании.

Смета за 1–2 дня

Напишите процесс, который съедает время. Вернём вилку пилота, не презентацию на 40 слайдов.

Презентация ↓ PDF

Или быстрая связь

Видеоаналитика склада: ворота, техника, потоки | JimmyNeuron