Сферы применения

Варианты применения нейросетей в промышленности

• Отдел планирования:

  анализ работы, разработка планов, контроль выполнения планов, нормирование издержек на производстве.

• Отдел маркетинга:

  проведение исследований, проектирование, планирование производственного цикла, статистика на производстве, создание модели управления рисками на предприятии.

• Отдел продаж:

  обработка входящих запросов, информирование и сопровождение клиентов, работа с документацией, поиск потенциальных клиентов.

• Отдел производства:

  автоматизация и оптимизация производственных процессов, управление манипуляторами и робототехникой, мониторинг и визуализация диспетчерской информации

• Отдел качества:

  выработка норм производства, идентификация брака, проверка качества продукции с помощью инновационных методов, выработка новой улучшенной стратегии производства.

• Отдел безопасности:

  информационно-аналитическая работа, мониторинг диспетчерской информации, оперативное выявление отклонений от норм производства, предупреждение аварийных ситуаций.

Особенность нейросетей — умение накапливать и хранить в себе бесконечное количество информации, осуществляют оптимальный подбор нужного варианта развития событий. Они легкообучаемы и лишены дефекта поведения, известного как «человеческий фактор».

Они прекрасно оперируют полученным новым опытом и предоставляют вам лучший результат из всех возможных.

Примеры использования нейросетей в промышленности

1. Intel Corp., производство компьютерных компонентов — идентификация брака при производстве микросхем (с точностью до 99,5%).
2. National Institute of Standards and Technology, выработка индустриальных стандартов США — проверка качества бетона при помощи подачи звукового сигнала и исследования его отражённого сигнала.
3. Турбоагрегаторы электростанций — прогнозирование, классификация, вибродиагностика, обнаружение предаварийных ситуаций на аварийноопасных промышленных объектах (см. данные научной работы Слепнёва Е.С.).

Прогнозируемый результат внедрения нейросетей в промышленное производство:

• Увеличение доходности предприятия;
• Улучшение качества и количества продукции;
• Снижение количества аварийных ситуаций, выявленных случаев брака продукции, отходов от производства;
• Снижение трудо- и энергозатратности, экономия материалов и ресурсов при производстве;
• Изменение карты подрядчиков, партнёров и клиентов предприятия в лучшую сторону.

Варианты применения нейросетей в ТРК

• Для ритейл-магазинов:

  изучение поведения покупателей, создание персонифицированных предложений по улучшению продаж.

• Для отдела безопасности:

  информационно-аналитическая работа, мониторинг диспетчерской информации, оперативное выявление отклонений от норм покупательского поведения, предупреждение форс-мажорных ситуаций.

• Для руководства ТРК:

  проведение исследований среди арендаторов и рекламодателей, планирование идеальных коммерческих предложений, ведение документации, предоставление статистики, поиск потенциальных клиентов, информирование и сопровождение клиентов.

Пример использования нейросетей в ТРЦ

1. «Мега Белая Дача» — изучение состояния торговли в режиме реального времени, анализ покупательского поведения, оценка эффективности размещения товаров и рекламных материалов.

Прогнозируемый результат внедрения нейросетей в ТРЦ:

• Увеличение доходности ТРЦ;
• Увеличение среднего покупательского чека;
• Рациональное использование рекламных площадей;
• Снижение количества форс-мажорных ситуаций;
• Снижение трудо- и энергозатратности при торговле и административном управлении;
• Изменение карты арендаторов, рекламодателей, покупателей в лучшую сторону.

Варианты применения нейросетей в ритейле:

• Торговый зал:

  оценка стоимости покупательской корзины, изучение движения покупательского потока и передвижений персонала во время рабочего дня, увеличение конверсии продаж прикассовой зоны за счёт её динамического изменения в зависимости от времени суток и состава покупателей.

• Отдел делопроизводства:

  управление клиентской базой, обработка входящих запросов, информирование и сопровождение клиентов, работа с документацией, поиск потенциальных клиентов.

• Отдел маркетинга и рекламы:

  проведение маркетинговых исследований, планирование, управление статистикой, создание модели управления рисками, предсказание спроса на те или иные товары, распределение рекламного бюджета компании, перенастройка системы покупательской лояльности.

• Склад и логистика:

  оптимизация и автоматизация работы склада, детекция наполненности полок, ведение делопроизводства.

• Мерчендайзинг:

  эффективная выкладка товаров, работа с ассортиментом.

• Рекомендательный сервис:

  составление эффективной модели рекомендаций к онлайн и оффлайн-покупке, составление персонифицированных торговых предложений для покупателей.

Пример разработки и использования нейросетей в ритейле

1. LogistiX — разработка логистической нейросистемы, оптимизирующей работу склада и распределяющей нагрузку между работниками на основании показателей фитнес-трекеров.
2. Leadza — разработка маркетинго-рекламной программы, позволяющей эффективно распределять бюджет компании на рекламу в Fb и Instagram.
3. GuaranaCam — разработка мерчендайзерской программы, оценивающей эффективность размещения товаров в магазине.
4. Сервис RYNKL — подбор косметических средств на основании состояния кожи, возраста, пола и иных показателей.
5. Cosabella — использование маркетингового нейроинструмента Albert для исследования рынка и размещения рекламы.
6. Сеть магазинов «Магнит» — использование нейросетей для анализа спроса на товары.
7. Amazon — использование нейросервиса рекомендаций к покупке.
8. YouTube — использование алгоритма рекомендаций просмотров.
9. Yandex — использование программы, предсказывающей влияние промоакций на объём продаж товаров.
10. Правительство Москвы — использование бота, информирующего население о важной и полезной информации; приём входящих писем; ведение претензионного отдела.

Прогнозируемый результат внедрения нейросетей в ритейл:

• Замещение ботом отдела делопроизводства;
• Замещение ботом отдела маркетинга;
• Увеличение продаж, увеличение среднего покупательского чека;
• Увеличение конверсии;
• Улучшение качества обслуживания и, как следствие, улучшение репутации и покупательской лояльности;
• Снижение трудо- и энергозатратности при торговле и административном управлении;
• Оптимизация расходов на содержание бизнеса.

Варианты применения нейросетей в транспортной отрасли:

• Поиск нужного автомобиля по заданным параметрам;

• Помощь в обнаружении угнанных автомобилей;

• Разработка идеального маршрута для конкретного ТС;

• Управление автомобильными потоками;

• Прогнозирование объёмов грузоперевозок;

• Предсказание дорожной ситуации при различных условиях;

• Фиксация скоростного режима автомобилей;

• Предотвращение аварийных ситуаций на дорогах;

• Изучение реакции водителей при различных дорожных ситуациях и выработка норм поведения на дорогах;

• Беспилотное управление личным, общественным, сельскохозяйственным транспортом.

Пример использования нейросетей в транспортной отрасли:

1. Авто.ру — функция автоматического определения главных параметров автомобиля по фотографии.
2. Tesla и его аналоги — создание беспилотного ТС.

Прогнозируемый результат внедрения нейросетей в транспортную отрасль

• Улучшение дорожной ситуации: уменьшение количества стрессовых и аварийных случаев на дороге для любых участников движения (пешеходов, велосипедистов, мотоциклистов, автомобилистов);
• Эффективный поиск ТС по любым заданным параметрам на территории РФ;
• Построение идеального маршрута для любого ТС при любой дорожной ситуации;
• Развитие беспилотного автопрома.

Банковский сектор — место, где пересекаются большой капитал и высокие технологии.

Пожалуй, на сегодня этот сегмент представляет собой самое активное поле деятельности для различного рода нейросетей. Распознавание людей, предугадывание их поведения, разработка ботов для обратной связи с клиентами, составление персональных коммерческих предложений и массовых прогнозов продаж, создание современных средств борьбы с экономическими преступлениями — каждый отдельный банк активно использует хотя бы один из этих инструментов.

Варианты применения нейросетей в банковском сегменте:

• Отдел по работе с клиентами:

  управление клиентской базой, формирование персональных коммерческих предложений, обработка входящих запросов, бот для обратной связи с клиентами.

• Отдел безопасности:

  система распознавания лиц, предугадывание потенциально опасных общественных действий, предупреждение мошеннических вмешательств в работу банка.

Пример использования нейросетей в банковском сегменте

1. «Альфабанк» — прогнозирование клиентского отклика по перекредитованию.
2. «Тинькофф банк» — использование нейросетей для распознавания мошеннических действия (фрода).
3. «Модульбанк» — использование кредитного робота.
4. «Промсвязьбанк» — формирование персонифицированных целевых предложений для клиентов.
5. «Ренессанс страхование» — прогнозирование вероятности перекрёстных продаж клиентам с определённым психо-физическим портретом.

Прогнозируемый результат внедрения нейросетей в банковский сегмент

• Замещение ботом отдела делопроизводства;
• Замещение ботом отдела маркетинга;
• Эффективное составление персональных коммерческих предложений;
• Увеличение продаж;
• Снижение правонарушений и брака в работе;
• Предотвращение уголовных преступлений (онлайн и оффлайн).

Реализация продукта возможна под конкретный проект!

Вопросы транспортной безопасности являются крайне важными при управлении транспортной инфраструктурой, а приоритетность задачи ее улучшения закреплена Транспортной стратегией Российской Федерации на период до 2030 года, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008 г. № 1734-р. Современные цифровые технологии позволяют вывести безопасность на новый уровень.

Мы предлагаем интеграцию наших решений в существующую систему видеонаблюдения городского метрополитена. Это позволит существенно расширить функционал системы видеонаблюдения без необходимости ее модернизации.

После интеграции появится возможность:

• автоматически фиксировать нарушения общественного порядка;
• автоматически идентифицировать нарушителей, лиц в розыске;
• проводить аналитику на конечном устройстве, при обнаружении нужных данных – осуществлять сигнализацию на существующие пульты охраны;
• производить поиск по видеоархиву за заданный период времени необходимых данных;
• формировать видеоаналитику по загруженности станций для оптимизации движения составов;
• управлять трафиком при посадке в составы для равномерности загрузки.

Расширение функционала существующей системы видеонаблюдения позволит увеличить безопасность метрополителна, получить новую статистическую информацию для его развития без необходимости глобальной модернизации системы в целом.

Мы предлагаем поставку решений полного цикла – от проектирования до реализации на базе собственных высокопроизводительных программных и аппаратных решений.

Понаблюдать за уже созданной нами системой детекции и распознавания номеров ТС можно на демостенде. Для этого в браузере нужно открыть ссылку http://edgenuc.ttcsoft.ru:8081, ввести логин user и пароль q1w2e3r4t5. Выберите нужную вам камеру ДИТ и проверьте качество распознавания в разные промежутки времени. По запросу можно организовать отдельный демостенд с полными административными правами и/или клиентскими RTSP-потоками для демонстрации работы системы на клиентских данных.

Готовый продукт для вашего бизнеса!

Основным функционалом программно-аппаратного комплекса Edge является детекция и распознавание номеров ТС, а также фиксация нарушений ПДД.

В системе реализованы следующие виды детекторов:

• детектор проезда на красный, запрещающий, сигнал светофора;
• детектор пересечения стоп-линии;
• детектор направления движения;
• детектор нарушений правил парковки;
• детектор скорости движения ТС.

Понаблюдать за созданной нами системой детекции и распознавания номеров ТС можно на демостенде. Для этого в браузере нужно открыть ссылку http://edgenuc.ttcsoft.ru:8081, ввести логин user и пароль q1w2e3r4t5. Выберите нужную вам камеру ДИТ и проверьте качество распознавания в разные промежутки времени. По запросу можно организовать отдельный демостенд с полными административными правами и/или клиентскими RTSP-потоками для демонстрации работы системы на клиентских данных.

Готовый продукт для вашего бизнеса!

Цель аппаратно-программного комплекса Edge – это фиксация событий на краю (непосредственно рядом с камерой), распознавание номеров ТС, взаимодействие со сторонними системами по REST API (выгрузка данных в централизованное хранилище для дальнейшего анализа) и передача управляющих сигналов на КПП по Wiegand (шлагбаум, пульт охраны).

Основные решаемые задачи:

• Распознавание номеров и марок/моделей ТС
• Инициирование распознавания данных по датчику
• Открытие по факту распознавания номера (черные/белые списки)
• Хранение журнала событий и доступ по требованию
• Формирование отчетов по количеству зарегистрированных событий за период
• Интеграция со сторонними системами по Wiegand
• Отправка сигнала о проезде во внешние системы
• Фиксация ручного открытия
• Просмотр видео в LIVE-режиме

Понаблюдать за созданной нами системой детекции и распознавания номеров ТС можно на демостенде. Для этого в браузере нужно открыть ссылку http://edgenuc.ttcsoft.ru:8081, ввести логин user и пароль q1w2e3r4t5. Выберите нужную вам камеру ДИТ и проверьте качество распознавания в разные промежутки времени. По запросу можно организовать отдельный демостенд с полными административными правами и/или клиентскими RTSP-потоками для демонстрации работы системы на клиентских данных.