😺 Продолжаем знакомство с командой!

Это Юрий — новый продукт-менеджер zool.ai

Его путь в IT начался довольно неожиданно. Когда-то он работал электромонтёром на заводе, а потом оказался в индустрии через продажи в компании Контур.

➡️ Со временем перешёл в продуктовую разработку: работал с электронным документооборотом в Directum, а позже в СберКорусе, где управлял продуктом с выручкой около 600 млн рублей в год и клиентской базой 450 тысяч компаний.

➡️Позже Юрий работал над продуктами ЭДО и электронной подписи в компании Калуга Астрал, а на последнем месте развивал «НейроБухгалтер».

Команда уже начала знакомиться с Юрием и успела узнать, что он любит футбол и научную фантастику. А ещё пишет небольшие рассказы и планирует когда-нибудь издать собственный сборник.

По такому случаю оставим его любимую цитату из «Форреста Гампа»:

Моя мама всегда говорила: «Жизнь как коробка шоколадных конфет: никогда не знаешь, какая начинка тебе попадётся».

#команда_zool

Вы скучали, а мы с новостями! ✉️ Сегодня #новостнаясреда

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

🔵 Правительство Китая планирует задействовать ИИ для создания и модернизации рабочих мест.

🔵Xiaomi проводит испытания человекоподобных роботов на заводах по производству электромобилей.

🔵 Заметка CNews об опыте реализации ИИ-проектов в российских компаниях.

🔵 Материал Forbes о влиянии развития ИИ на повышение стоимости российских ИТ-сервисов.

🔵 ABB и NVIDIA запускают проект по обучению промышленных роботов через цифровые симуляции.


🔵 Samsung планирует перевести фабрики на управление ИИ к 2030 году. Компания внедряет системы анализа данных и автоматизации процессов на производственных линиях.

🔵 Чемпионат мира по футболу в Мексике будут охранять роботы-собаки.

📌 Новости команды zool

⭐️ Статья про «Как машинное обучение решает задачи видеонаблюдения».
Читать → https://zool.ai/blog/ii

⭐️Комплимент дня: пусть ваши технологии всегда идут по правильному следу.

👁 Подписаться

#дайджест_zool

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

В Programming Store есть хорошая традиция: после дня рождения компании мы собираемся на большую общую планёрку и подводим итоги года. На одной из таких встреч я рассказывал про результаты zool.ai за 2025 год, и хочу коротко поделиться ими здесь.

✨Маркетинг и продвижение
За год мы поучаствовали в 6 отраслевых мероприятиях, организовали 2 конференции, провели вебинар и выпустили 40 статей, из них 4 кейса.

А ещё взяли серебро на Tagline Awards с проектом zool.ai

✨ Канал и новые форматы
Запустили Telegram-канал с нуля, а ещё протестировали новый для себя формат — #сериал_zool

✨ Обучение
Выпустили 2-й поток студентов на курсе «Создание бизнес-решения на основе обучения модели ИИ».

✨Что сделали по продукту
Добавили новые сценарии: подсчёт объектов и скота, обнаружение возгорания и задымления, учёт продукции, контроль сезонности и локальную версию zool → это только часть модулей, конкретные истории внедрения ищите по тегу #кейсы_zool.

✨MVP для продаж
Собрали небольшой микросервис, который помогает быстро прогонять видео через zool и показывать возможности продукта.

✨ Главное
2025 год помог нам лучше понять рынок, продукт и клиентские задачи.

➡️ А дальше передаю слово нашему продакт-менеджеру Юрию, он расскажет про планы zool.ai на 2026 год.

📣 Всем привет! С вами Юрий, продакт-менеджер zool.ai

В 2026 году мы сосредоточимся на следующем этапе развития zool.ai.

Сейчас для нас важно точнее определить фокус продукта, лучше понять потребности рынка и усилить то, что уже показывает хороший результат.

Параллельно продолжаем работать с текущими проектами, развивать продукт и готовить основу для дальнейшего роста.

Уверен, что в следующем году сможем поделиться уже новыми результатами, кейсами и важными обновлениями.

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик zool.ai.

Начинаю серию постов про автоматизацию в пищевой промышленности. Тема большая, поэтому разберу её по частям. В первой части — зачем автоматизация нужна пищевому производству ⤵️

У пищевой промышленности жёсткие условия: высокая доля сырья в себестоимости, короткие сроки хранения, строгие санитарные требования и высокая чувствительность к любым сбоям в процессе.

〰️ Поэтому даже небольшие отклонения быстро превращаются в потери. Недовес, перевес, перелив, ошибка в температурном режиме, простой линии, нарушение маркировки или поздняя отбраковка напрямую влияют на выпуск и себестоимость.

Автоматизация здесь — это инструмент производственного контроля. Она обычно закрывает такие задачи:

▫️ Контроль технологических параметров
Температура, давление, время выдержки, дозирование, скорость линии, вес продукции — это базовые вещи, от которых зависит стабильность процесса и качество партии.

▫️ Снижение сырьевых потерь
На пищевом производстве потери часто возникают не из-за одной большой аварии, а из-за постоянных мелких отклонений: переливов, неточного дозирования, брака на упаковке, повторных перенастроек линии.

▫️ Прослеживаемость партии
Важно понимать, из какого сырья произведена конкретная партия, на каком оборудовании она выпускалась, какие были параметры процесса и куда эта партия ушла дальше.

▫️ Контроль фасовки, упаковки и маркировки
Именно на финальных участках часто проявляются проблемы, которые потом приводят к возвратам, списаниям или претензиям со стороны ритейла.

▫️ Снижение зависимости от ручного труда
На участках фасовки, сортировки, укладки и паллетирования автоматизация нужна, чтобы уменьшить влияние человеческого фактора и стабилизировать процесс.

▫️ Быстрая реакция на отклонения
Чем раньше система фиксирует сбой, тем меньше вероятность, что проблема затронет всю партию или приведёт к остановке участка.

⏩ Автоматизация в пищевой промышленности нужна для трёх вещей: держать процесс под контролем, снижать потери и вовремя замечать отклонения.

В следующем посте разберу, какие системы для этого используют на производстве и чем отличаются автоматизированные системы управления технологическими процессами, SCADA, MES и ERP.

Сегодня в офисе обсудили не только задачи, но и будущее наших соцсетей. Зашёл разговор о том, куда AI из Гаража стоит идти дальше. И тут оказалось, что у каждого свой вариант.

😊 Юрий, продакт- менеджер:

Коллеги, пора выходить на новые площадки. Я за Max, там удобнее будет общаться с клиентами.

😊 Михаил, аналитик:

А я за Хабр. Мне там больше нравится: можно писать технические разборы и подробнее рассказывать про наши решения.

😊 Александр, аналитик:

А я бы выбрал ВКонтакте.

😊 Зул:

А я бы тут остался. Так привык к Telegram.

В общем, вопрос пока открытый. У каждой площадки свои плюсы.

А как вы считаете, куда нашему каналу стоит расширяться? 👀

🔥 Пятница у нас началась с разбора комментариев, и кажется площадка выбрана!

🎨🎨🎨🎨 😊

😊 🎨🎨🎨🎨

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 😊

🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨 😊

Спасибо, за ваши комментарии! Делимся ссылкой на наш канал на Хабре 😊

С каналом не прощаемся! На Хабре будем дублировать контент и писать больше развернутых статей. Подписывайтесь!

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик zool.ai. Продолжаю серию постов про автоматизацию в пищевой промышленности.

В прошлой части я писал, зачем автоматизация нужна пищевому производству. Теперь разберу, какие системы для этого используют и чем они отличаются ⤵️

На пищевом предприятии автоматизация обычно выстраивается по уровням.

На нижнем уровне — оборудование и датчики, выше — системы управления процессом, ещё выше — системы управления производством и ресурсами предприятия.

Чаще всего используются четыре основных уровня:

🔵АСУ ТП

Это базовый уровень автоматизации, который управляет конкретными технологическими операциями: дозированием, смешиванием, нагревом, охлаждением, пастеризацией, розливом. Здесь система в реальном времени следит за температурой, давлением, уровнем, расходом и другими параметрами и регулирует процесс по заданным алгоритмам. АСУ ТП отвечает за то, чтобы линия физически работала в нужном режиме.

🔵SCADA

SCADA-система работает над технологическим уровнем. Она собирает данные с оборудования, визуализирует их, архивирует, формирует отчёты и сигнализирует об отклонениях.

Если АСУ ТП управляет процессом, то SCADA помогает этот процесс видеть и контролировать.

Для производства это важно, потому что оператор или диспетчер получает общую картину по линии или цеху и может быстрее реагировать на сбои.

🔵 MES

MES — это уровень управления производством между цехом и управленческими системами.

Такие системы помогают планировать загрузку оборудования, отслеживать выполнение заданий, контролировать выпуск партий, фиксировать простои и обеспечивать прослеживаемость продукции.

Для пищевой промышленности это особенно важно: если возникает проблема, MES помогает быстро понять, из какого сырья выпущена партия, на каком участке она производилась и где возникло отклонение.

🔵 ERP

ERP — это уже уровень управления ресурсами предприятия.

Такие системы отвечают за закупки, складской учёт, финансы, логистику, производственное планирование и заказы.

ERP не управляет оборудованием напрямую, но определяет, что, в каком объёме и в какие сроки должно быть произведено.

🌟АСУ ТП управляет процессом,
SCADA показывает, что происходит на линии,
MES управляет производством,
ERP управляет ресурсами и бизнесом.

На практике эти системы работают в связке: одни управляют процессом, другие собирают данные, третьи помогают планировать и контролировать выпуск.

Но во многих случаях этого уже недостаточно. Классические системы хорошо видят параметры процесса, но не замечают визуальные проблемы: дефекты упаковки, смещение этикетки, заторы на линии, просыпание сырья или нарушения со стороны персонала.

Поэтому всё чаще их дополняют видеоаналитикой и компьютерным зрением — там, где нужен не только контроль параметров, но и контроль того, что происходит на производстве.

🌟В следующем посте разберу, где именно видеоаналитика даёт эффект на пищевом производстве и какие задачи она закрывает на линиях фасовки, упаковки и контроля качества.

Наш канал на Хабре 😊

✉️ Сегодня #новостнаясреда

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

🔵«Сбер» представил новое поколение GigaChat на основе модели GigaChat Ultra.

🔵«Яндекс» расширяет географию рободоставки: роверы появятся в Химках, Люберцах, Одинцове, Долгопрудном и Нижнем Новгороде, а также в новых районах Казани.

🔵Федеральная антимонопольная служба сообщила, что установила переходный период до конца 2026 года, в течение которого не будет подвергать санкциям компании за размещение рекламы в Telegram и на YouTube.

🔵Маркетплейсы будут отвечать за некачественные товары иностранных продавцов.

🔵В логистике продолжается ставка на автоматизацию: Ozon заявил, что в 2026 году увеличит число автоматизированных устройств на складах более чем до 330.

🔵В России в прямом эфире напишут книгу за 7 дней с использованием ИИ.

🔵ИИ помог найти более тысячи домашних животных в Подмосковье.

📌 Новости команды zool

⭐️ У нас вышла новая статья: «Обзор систем автоматизации пищевого производства». Читать → https://zool.ai/blog/obzorpishevogo

⭐️ Наш канал на Хабре

⭐️Комплимент дня: пусть в вашей жизни будет больше хороших новостей, которые приходят вовремя.

👁 Подписаться

#дайджест_zool

🏆 Забрали бронзу на 🖤 Silver Mercury Regions в ПФО 🖤

Наш #сериал_zool в большом офисе получил награду премии в области креативных и маркетинговых коммуникаций.

Спасибо всем, кто работал над этим проектом и поддерживал его. Отдельное спасибо зрителям за внимание, поддержку и отклик!

Это общая победа 💙🔥

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик zool.ai

Завершаю серию постов про автоматизацию в пищевой промышленности. Теперь коротко соберу главное: какой бизнес-эффект даёт автоматизация и почему классические системы всё чаще дополняют видеоаналитикой ⤵️

На пищевом производстве автоматизация — это инструмент снижения потерь и повышения управляемости процесса.

АСУ ТП управляет технологическими операциями, SCADA собирает и визуализирует данные, MES контролирует выпуск, партии и прослеживаемость, ERP отвечает за ресурсы, заказы и планирование.

Эта связка закрывает базовые задачи производства, но работает в основном с параметрами и сигналами от датчиков.

〰️Проблема в том, что часть критичных отклонений лежит вне этих данных:

▫️дефекты упаковки
▫️ смещение или нечитаемость маркировки
▫️ заторы на линии
▫️ просыпание сырья
▫️ нарушения регламентов со стороны персонала
▫️ простои, причина которых неочевидна по данным системы

То есть система фиксирует событие, но не всегда показывает его реальную причину.

Поэтому предприятия всё чаще добавляют видеоаналитику как дополнительный уровень контроля.

Она позволяет в реальном времени:

▫️ контролировать упаковку и маркировку
▫️ выявлять заторы и пустые участки конвейера
▫️ фиксировать потери сырья
▫️ подтверждать причины простоев
▫️ отслеживать нарушения регламентов и ТБ

🌟Для бизнеса это даёт прикладной эффект:

▫️ рост производительности — на 10–30%
▫️ снижение потерь и брака — на 5–20%
▫️ сокращение простоев оборудования — до 25%
▫️ снижение потерь сырья при внедрении MES — в среднем на 3–5%
▫️ повышение OEE за счёт разбора причин микростопов — на 5–15%

Например, на упаковочной линии видеоаналитика может показать, что до 15% простоев связаны не с поломкой оборудования, а с несвоевременной подачей тары. После настройки такого контроля производительность участка может вырасти на 10% без закупки нового оборудования.

На этом у меня всё! Всем продуктивной недели 💡

Наш канал на Хабре 😊

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик zool.ai.

Сегодня коротко разберу, где на фасовке сыра возникают скрытые потери и почему стандартных систем контроля здесь часто недостаточно ⤵️

На таких линиях потери редко связаны с одной большой аварией. Чаще это мелкие отклонения, которые накапливаются в течение смены: микро-простои, ошибки выкладки, перевес, нарушения гигиены, недостачи и пересортица.

🔵Где возникают проблемы

Слепые зоны чаще всего появляются на стыке процессов: между нарезкой, выкладкой, упаковкой, маркировкой и укладкой в короба.

В итоге предприятие видит уже последствия: брак, списания, штрафы или возвраты, но не видит точную причину.

🔵Почему ручного контроля недостаточно

Человек не может держать одинаковый темп всю смену. Из-за этого возникают микро-простои, которые не всегда заметны в отчетах, но напрямую влияют на выпуск.

Ошибки при выкладке приводят к браку и перевесу. Нарушения санитарных требований создают риски для качества продукции. Часть потерь возникает уже между цехом и складом, когда данные в системе и фактическое движение продукции не совпадают.

🔵Почему этого не видят обычные системы

SCADA, MES и ERP фиксируют параметры, статусы и учетные операции. Но они не видят визуальные отклонения: как уложен продукт, почему произошел затор, сколько единиц реально попало в короб, было ли нарушение регламента.

Именно здесь видеоаналитика дает производству дополнительный уровень контроля.

⚡️В следующей части разберу, что именно видеоаналитика дает руководителям и какие процессы ИИ может контролировать на линии фасовки сыра.

Наш канал на Хабре 😊

✉️ Сегодня #новостнаясреда

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

🔵В Минтрансе России разрабатывают систему на основе ИИ для прогнозирования воздействия наводнений на транспортную инфраструктуру.

🔵По оценке Минтранса России и ассоциации «Цифровой транспорт и логистика», в стране 45% компаний транспортной отрасли внедрили ИИ.

🔵На трассе М-12 «Восток» официально запущено движение беспилотных грузовиков.

🔵В «Автодоре» сообщили, что использование ИИ помогло снизить аварийность на дорогах госкомпании на 25%.

🔵По оценке экспертов, по итогам 2026 года в России могут закрыться до 40% магазинов одежды.

🔵Доллар опустился ниже 79 рублей: официальный курс ЦБ на 8 апреля составил 78,7496 ₽ против 81,2504 ₽ на 1 апреля.

🔵И немного хорошей новости: решение PetKa для поиска потерявшихся питомцев стало доступно и на iOS.

📌 Новости команды zool

⭐️ У нас вышла статья: «Роботизация и автоматизация
в промышленности: как трансформируются производственные процессы». Читать → https://zool.ai/blog/robot

⭐️ Наш канал на Хабре

⭐️Комплимент дня: пусть в ваших проектах всегда находится что-то хорошее, даже в самый загруженный день.

👁 Подписаться

#дайджест_zool

📣 Всем привет! На связи Михаил, аналитик zool.ai.

Завершаю тему про скрытые потери на фасовке сыра. В первой части я писал, где именно предприятие теряет деньги. Теперь коротко покажу, что с этим может сделать видеоаналитика на практике⤵️

🔵 Что получает бизнес

Руководитель производства видит не просто факт снижения выпуска, а конкретную причину: где линия встает, на каком участке не выдерживается темп и что именно тормозит процесс.

Финансовый директор получает инструмент для контроля потерь сырья, перевеса, брака и ошибок комплектования. Чем раньше видно отклонение, тем меньше потерь уходит в готовую упаковку, пленку, газ и рабочее время линии.

Директор по качеству получает прослеживаемость: можно быстро поднять нужный фрагмент смены, проверить соблюдение санитарных требований, восстановить цепочку событий по конкретной партии и спокойно разбирать претензии сетей.

Собственник получает единое окно контроля, где видно, как работает производство в разные смены.

🔵Что контролирует ИИ

На фасовке сыра ИИ может фиксировать микро-простои, заторы, отсутствие сырья или тары, ошибки на выкладке, нарушения в СИЗ, неправильную геометрию слайса, лишний вес в упаковке, некорректную укладку в короб и расхождения между количеством единиц на линии и количеством отгруженных коробов.

То есть система помогает контролировать не только людей или оборудование по отдельности, а весь материальный поток, от участка нарезки до передачи продукции дальше по цепочке.

🔵Как это работает

Камеры ставятся в критических точках линии и отслеживают конкретные операции. Нейросети обрабатывают поток локально, а в ИТ-контур предприятия передаются уже события и метаданные: простой, нарушение, отклонение, несоответствие.

Дальше эти данные можно связать со SCADA, MES, ERP или WMS, чтобы производство видело не только цифры учета, но и реальную картину процесса.

⚡️ Видеоаналитика переводит то, что раньше оставалось «между сменой и отчетом», в понятные данные для управления. А значит, помогает быстрее находить причины потерь, снижать брак и делать процесс прозрачным.

Наш канал на Хабре 😊

😺 Продолжаем знакомство с командой!

К нам присоединился Павел — backend-разработчик из Бреста. Так что в команде теперь есть свой международный специалист 🌐

🔵В IT Павел пришёл ещё на втором курсе университета. Начинал с вёрстки, потом быстро освоил фреймворки, поработал в нескольких проектах и со временем вырос до fullstack-разработчика.

🔵После университета он прошёл конкурсный отбор в IT-роту Вооружённых сил Беларуси. Там вместо обычной срочной службы специалисты с коммерческим опытом занимаются разработкой ПО для госсектора. За это время Павел успел поработать и в стартапах, и в крупных проектах.

🔵Команда уже начала знакомиться с Павлом и узнала, что он любит спорт, раньше серьёзно занимался футболом, а теперь ходит в тренажёрный зал. А ещё любит рыбалку и природу, поэтому выходные у него часто проходят где-нибудь ближе к воде и подальше от уведомлений 🎣🏕️

Любимая фраза Павла из фильма «Тёмный рыцарь»:

«Зачем люди падают? Чтобы научиться потом подниматься».

#команда_zool

🔥 Всем привет! Это команда zool.ai, и у нас новости.

За последнее время мы реализовали проекты для разных отраслей и самых разных задач. По мере работы стало понятно, что многие запросы повторяются: где-то нужно контролировать людей в зоне, где-то транспорт, где-то безопасность, а где-то считать объекты и собирать статистику.

Поэтому мы обновили логику продукта и упаковали такие задачи в бизнес-модули с понятной структурой и тарификацией.

Теперь zool.ai — это IT-решения для контроля бизнес-процессов на основе ИИ, где есть готовые бизнес-модули под типовые сценарии и возможность кастомной доработки под конкретную задачу.

Например, модуль

🫥 «Люди» — это подсчет людей, время нахождения в зоне, очереди и скопления.

🛑 «Транспорт» — это подсчет машин, контроль проезда, номера и въездные сценарии.

🚨 «Безопасность» — это возгорания, нарушение периметра и оставленные предметы.

📊 «Учет и статистика» — это подсчет объектов, фиксация событий и данные для анализа.

Логика теперь простая: если задачу можно решить готовым бизнес-модулем, внедрение проходит быстро. Если же нужен более точный результат или есть особенности площадки, камер, среды или самой продукции, мы делаем кастомное решение на базе уже существующих наработок.

❓ Как вам такой формат? Поделитесь в комментариях.