Всем привет! С вами Михаил, аналитик zool.ai.

Последние месяцы мы плотно работаем с ритейлом — разбираемся, где видеоаналитика действительно даёт пользу. Я понял простую вещь: ритейлу нужны не «ИИ-модели ради ИИ», а инструменты, которые решают конкретные операционные задачи.

Ниже — несколько направлений, где это уже работает 👇

🔵Зоны самообслуживания (КСО).
ИИ помогает понять, сколько времени покупатель стоит без помощи сотрудника.

🔵 Очереди.
Система считает количество людей у касс и прилавков, фиксирует среднее время обслуживания и помогает планировать график кассиров.

🔵Контроль выкладки.
Видеоаналитика определяет, какие полки пустуют, и сообщает о нехватке товара.

🔵Поведение покупателей.
Тепловые карты показывают, какие зоны зала самые посещаемые, где люди задерживаются, а где проходят мимо.

🔵Безопасность и дисциплина.
Распознавание СИЗ, контроль доступа в служебные зоны, фиксация падений или других инцидентов.

Недавно мы начали пилот по КСО — зонам самообслуживания.
Задача: если у покупателя возникли сложности, нужно понять, сколько времени он находится без сотрудника рядом.

Мы получили видеозаписи с одной торговой точки, обучили модель распознавать сотрудников по фирменным жилетам и подключили всё к zool.ai.

Система отслеживает четыре состояния:

1️⃣Покупатель в зоне КСО без сотрудника.
2️⃣Покупатель и сотрудник вместе.
3️⃣Сотрудник без покупателя.
4️⃣ Никого нет.

Дальше всё считается автоматически: время ожидания, частота обращений, средняя реакция персонала.

📊Сейчас мы тестируем дашборды и логику SLA: если время ожидания превышено, руководитель смены получает уведомление в Telegram. После пилота хотим добавить ещё блоки — очереди и контроль выкладки.

А какие задачи вы бы хотели автоматизировать в первую очередь: качество обслуживания, очередь или безопасность?

👁 Подписаться

#новости_zool

⚡ Наши партнеры и коллеги по цеху из @zunion запустили тест навигации в дополненной реальности в Москве — в Розарии и Кремле Измайлово 🌿

Навигация работает офлайн, без GPS и Wi-Fi. Гости видят маршруты и объекты прямо на экране.

Используется SLAM-навигация и единая система управления контентом. Подробнее у ребят в канале👇

https://t.me/zunion/1041

🕯 Одним пятничным вечером Лена решила поработать допоздна, но… кажется, в «Гараже» она была не одна.

От такого даже Зул почувствовал холодок на своих серверах!

Не будем томить, смотрите всё в новой серии «zool в большом офисе».

👁 Подписаться

#сериал_zool

✉️ Сегодня #новостнаясреда

Главные новости для тех, кто следит за бизнесом, ритейлом и ИИ⬇️

🔵Ритейл: Wildberries тестирует доставку дронами.

🔵Оффлайн-ритейл в России за два года потерял 20% оборота из-за роста маркетплейсов.

🔵Россия планирует выпустить суверенные облигации, номинированные в юанях, суммарно до 400 млрд рублей.

🔵 Новое исследование: Positive Technologies представила прогноз по киберугрозам в финансовом секторе на 2026 год.

🔵Около 70 % российских розничных и CPG-компаний перешли от стадии экспериментов к масштабированию цифровых решений; финансовый эффект от генеративного ИИ до 2030 года может составить 100-160 млрд руб.

🔵ИИ и промышленность: В России резко растёт внедрение искусственного интеллекта на предприятиях. По данным исследования Strategy Partners, уже 36 200 производств используют технологии компьютерного зрения, более 5 000 компаний внедряют машинное обучение, а 371 предприятие — генеративный ИИ.

🔵Финансы: Прогноз инфляции в России на 2025 год повышен до 6,5-7%, а средняя ключевая ставка в 2026 году может составить 13-15%.

🔵В 2025 году в России планируется выпустить более 700 промышленных роботов с подтверждённым статусом российского производства.

🔵Исследование «IT-тренды 2026» выделило 10 ключевых направлений, среди которых: ИИ-агенты, low-code/no-code, мобильные роботы и автономные дроны. 59 % опрошенных организаций уже ищут возможности внедрить ИИ-агентов.

🔵Во Франции открыли автодорогу с беспроводной зарядкой электромобилей в движении (фото прикрепили).


📌 Новости команды zool

⭐️ Михаил и Александр, наши аналитики, выступят на Форуме «Цифропром» от ComNews с докладом о бережливом производстве с ИИ.

На этом всё — встретимся через две недели.

⭐️Комплимент дня: пусть три рабочих дня пролетят так же быстро, как электромобиль на трассе с беспроводной зарядкой.

👁 Подписаться

#дайджест_zool

Какие у вас планы на этой неделе? 💡

13 ноября команда zool.ai выступает на «Цифропроме» в Москве! Наши аналитики Александр и Михаил расскажут, как видеoаналитика помогает контролировать оборудование и находить дефекты на производстве. За интересные вопросы во время выступления подарим подарки.

➡️Когда: 13 ноября, в 14:40.
➡️Где: Москва, отель Continental, ул. Тверская, 22, Зал 1.
➡️Тема доклада: «Видеоаналитика для контроля оборудования и обнаружения дефектов в производстве продукции».

А еще заходите к нам на стенд №16 — познакомимся и покажем решения вживую.

До встречи! ✈️

#новости_zool

#Пятница. Поговорим о новой разработке 💡

Привет, это Иван, продакт-менеджер в zool.ai.

Покажу один из наших прототипов по интеграции видеоаналитики с промышленным оборудованием. Цель — сократить разрыв между «обнаружили событие» и «произвели действие в процессе».

➡️Мы протестировали цепочку:

видеомодель → локальный сервис → контроллер → физическое устройство.

В демонстрации используется базовая индикация:
🔵объект «банан» → включается синяя лампа
🔴объект «нож» → включается красная лампа

➡️Как это работает

1. Камера передаёт видеопоток в модель zool.ai.
2. Модель отдаёт событие через API.
3. Локальный сервис сопоставляет событие с логикой реакции.
4. Отправляет команду на контроллер.
5. Контроллер включает устройство или подаёт сигнал.

➡️Где это применяется?

— безопасность (блокировка запуска станка при нарушениях),
— контроль качества (сигнал при браке),
— сортировка и логистика,
— контроль зон и доступов,
— интеграция с MES/SCADA через аппаратные сигналы.

Задача: сделать так, чтобы наша система не просто фиксировала событие, а могла инициировать действие в контуре управления.

🔗Сейчас мы расширяем этот прототип: тестируем разные типы реакций, вариации контроллеров и способы интеграции с промышленными системами.🔗

Видео — ниже ⬇️

Понедельник — самое время налить кофе и почитать что-то полезное ☕️

У нас вышла новая статья о том, почему рост штата не всегда приводит к росту эффективности. Разбираемся, как автоматизация помогает навести порядок в процессах и увидеть реальную картину на производстве.

В материале рассказали, как PROSTO:СКУД и zool.ai показывают реальную загрузку сотрудников и помогают найти те самые «потерянные» часы на производстве.

💡 Читать

#статья_zool

👋 Это рубрика #вопросы, и я её ведущий куратор — Михаил, аналитик zool.ai.

Клиенты и посетители сайта часто спрашивают о работе нашей системы. Я делюсь ответами в этой рубрике, возможно, они будут полезны и вам. Сегодня — первая часть подборки наиболее частых и острых вопросов.

1️⃣ «Может ли система считать повторные входы и узнавать людей?»

Короткий ответ: нет. Чтобы отличать одного человека от другого, требуется биометрическая идентификация. Это сложное и юридически чувствительное решение.

То, что мы делаем максимально корректно и законно — это анализ потоков людей:

🌟сколько вошло,
🌟 сколько вышло,
🌟 динамика трафика.

Для ритейла, павильонов и входных групп этого достаточно в большинстве задач.

2️⃣ «Искусственный интеллект сам разберётся, что происходит?»

ИИ не работает «сам по себе». Чтобы система могла анализировать события, их нужно заранее описать:

🌟человек есть/нет в зоне,
🌟оборудование движется/остановлено,
🌟СИЗ присутствуют/отсутствуют,
🌟объект находится в помещении дольше нормы.

Чем конкретнее событие — тем стабильнее и точнее работает аналитика.

3️⃣ «Можно ли отслеживать путь коробки от входа до выхода?»

Да, если коробка помечена и различима:

🌟 штрихкод,
🌟 номер,
🌟цветовая маркировка,
🌟 RFID.

Без маркировки камера не понимает, что это та же коробка, что была час назад.

При этом система может:

🌟 фиксировать перемещение объектов по зонам,
🌟 интегрироваться с WMS/ERP через API,
🌟 работать со сканерами, весами и внешними источниками данных.

Ставьте ❤️, если вам нравится рубрика и формат.

А я уже готовлю вторую часть — в ней разберём вопросы про борьбу с кражами, контроль рабочего времени и анализ состояния объектов.