Название базовой системы (платформы): | Microsoft Azure |
Разработчики: | Проф ИТ (Prof IT) Ростов-на-Дону |
Дата премьеры системы: | 2019/11/19 |
Отрасли: | Торговля |
Технологии: | SaaS - Программное обеспечение как услуга, WMS |
2019: Анонс Personal IT Vocamate interactive
18 ноября 2019 года компания Prof IT сообщила, что разработала систему управления отбором товаров на складе, повышающую скорость и точность сборки. Обновленная архитектура технологии голосового отбора позволяет снизить стоимость решения для распределительных центров в 3-5 раз по сравнению с зарубежными аналогами.
По информации компании, отбор товаров с места хранения на складе – одна из самых трудоемких задач складской логистики, поскольку необходимо не только одновременно собирать большое количество заказов, но и грамотно организовать процессы их перемещения в пределах склада. Компания Prof IT разработала и запатентовала решение Personal IT Vocamate interactive, которое позволяет быстро и безошибочно собирать товары в условиях высокой загруженности на складе. Использование технологии голосового отбора позволяет автоматизировать сборку заказов и повысить ее точность до 99,998% (не более 2–5 ошибок на 100 000 строк). Благодаря автоматизации производительность склада увеличивается от 15 до 30%.
С использованием данного решения отпадает необходимость в использовании бумажных накладных и терминалов сбора данных. Система позволяет автоматизировать не только отбор товаров, но и процессы размещения принятого товара, подпитки отбора, возврата от покупателей и инвентаризации склада. Благодаря этому компания может сократить сроки сбора заказов и расходы на складскую обработку грузов.
Решение представляет собой персонального помощника, который через гарнитуру подсказывает сотруднику, где и какой товар взять, в каком количестве и куда отнести собранный заказ. Информация о том, что товар взят с полки мгновенно регистрируется в системе, что позволяет вести учет товаров на складе в режиме реального времени. Использование гарнитуры для получения заданий и подтверждения их выполнения голосом освобождает глаза и руки сотрудников и способствует максимальной концентрации, что повышает скорость и точность при выполнении складских операций.
Для обработки речи используются когнитивные сервисы Microsoft Azure, которые обеспечивают высокое качество распознавания голоса. Алгоритм поддерживает сложные и разнообразные сценарии ведения диалога, не реагирует на постороннюю речь и шумы на складе. Размещение на платформе Azure позволяет оперативно работать с большими объемами данных, а также обеспечить их полную безопасность.
![]() | Созданное нами решение – не просто лабораторный прототип, оно уже работает больше года на нескольких пилотных площадках, доказывая свою эффективность. Родившись на стыке технологий интернета вещей и искусственного интеллекта, это решение имеет большой потенциал для рынка логистических центров и распределительных складов как в нашей стране, так и за рубежом. рассказа Сергей Четвертаков, директор компании Prof IT | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)