This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Концерн ИИ Z-union в Индии 😈😎🫡
Работаем в рамках программы глобального развития и экспорта российских решений в мир
Работаем в рамках программы глобального развития и экспорта российских решений в мир
👍4🔥3👏2
Еще контент с покоряемой нашей командой Индии
Представляем Россию 🫡
Представляем Россию 🫡
👍5
Скоро будет нам уже 9 лет, как целенаправленно занимаемся разработкой и внедрением ИИ-решений, это один из важных тезисов и выводов нашей работы!
Forwarded from Роман Васильев || Искусственный интеллект и бизнес
Когда компании говорят: “Мы хотим внедрить ИИ”, — в 9 случаях из 10 они думают о технологиях.
Но искусственный интеллект — это не про технологии. Это про управленческие решения.
На практике 90% провалов происходят не потому, что “модель не сработала”.
А потому, что не было:
— чёткой бизнес-цели,
— ответственного за внедрение,
— системы данных.
В Z·Union мы всегда начинаем не с кода, а с вопроса:
👉 Какую конкретную бизнес-метрику должна улучшить система?
Только после этого строится архитектура данных, выбираются модели, и начинается интеграция.
Там, где есть управление, ИИ превращается в инструмент роста.
Там, где нет структуры, — даже самые продвинутые алгоритмы превращаются в игрушку.
Поэтому внедрение ИИ — это не “IT-проект”, а управленческая дисциплина.
И чем раньше топ-менеджеры начнут думать об этом так — тем быстрее они получат реальные результаты.
📍 #ИндустрияИИ #ZUnionInside #ПрикладнойИИ
Но искусственный интеллект — это не про технологии. Это про управленческие решения.
На практике 90% провалов происходят не потому, что “модель не сработала”.
А потому, что не было:
— чёткой бизнес-цели,
— ответственного за внедрение,
— системы данных.
В Z·Union мы всегда начинаем не с кода, а с вопроса:
👉 Какую конкретную бизнес-метрику должна улучшить система?
Только после этого строится архитектура данных, выбираются модели, и начинается интеграция.
Там, где есть управление, ИИ превращается в инструмент роста.
Там, где нет структуры, — даже самые продвинутые алгоритмы превращаются в игрушку.
Поэтому внедрение ИИ — это не “IT-проект”, а управленческая дисциплина.
И чем раньше топ-менеджеры начнут думать об этом так — тем быстрее они получат реальные результаты.
📍 #ИндустрияИИ #ZUnionInside #ПрикладнойИИ
💊3🫡2🔥1
На этой неделе покажем ряд новых кейсов ИИ-внедрений 😎
Сразу по двум направлениям:
- медицина
- умные города
Сразу по двум направлениям:
- медицина
- умные города
❤5
Без пафоса. Кейс по внедрению ИИ в Умном Городе. Навигация в дополненной реальности теперь работает в Москве — в Розарии и Кремле Измайлово. (В тестовом режиме - но уже можно пробовать!) ⚡️ ⚡️
Гости видят пространство по-новому: маршруты, квесты, ожившие истории и персонажи прямо на экране.
Что сделали:
— внедрили офлайн-навигацию Navigio без GPS/Wi-Fi;
— настроили мультиязычные маршруты и 3D-аватаров;
— добавили квесты и геймификацию для вовлечения гостей.
Что под капотом: офлайн-SLAM-навигация, 3D-контент с анимацией, единый контур управления контентом через облачную панель.
Результат:
— рост вовлечённости посетителей
— снижение затрат на печатные указатели и персонал;
— аналитика перемещений и интересов гостей;
— доступность контента на 5 языках.
Кому полезно: администрациям парков, музеев, выставочных пространств, управляющим компаниям.
На видео - показ работы решения! Скоро покажем еще пространства, где есть внедрения😎
Нужен пилот или демо — @robvas. Ещё кейсы — @zunion.
#кейсы
Гости видят пространство по-новому: маршруты, квесты, ожившие истории и персонажи прямо на экране.
Что сделали:
— внедрили офлайн-навигацию Navigio без GPS/Wi-Fi;
— настроили мультиязычные маршруты и 3D-аватаров;
— добавили квесты и геймификацию для вовлечения гостей.
Что под капотом: офлайн-SLAM-навигация, 3D-контент с анимацией, единый контур управления контентом через облачную панель.
Результат:
— рост вовлечённости посетителей
— снижение затрат на печатные указатели и персонал;
— аналитика перемещений и интересов гостей;
— доступность контента на 5 языках.
Кому полезно: администрациям парков, музеев, выставочных пространств, управляющим компаниям.
На видео - показ работы решения! Скоро покажем еще пространства, где есть внедрения
Нужен пилот или демо — @robvas. Ещё кейсы — @zunion.
#кейсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡3🏆3🔥2
Мы в Концерне ИИ технологий z-union - активно размышляем и разрабатываем решения цифровых двойников предприятий. Но на сколько вообще эта механика рабочая и реализуема?
Прежде всего «Цифровой двойник» - достаточно абстрактный термин. Но как-то ведь надо приземлить его и сделать реальным. В нашем случае - это двойники бизнес процессов предприятия в цифре.
- Базы знаний (почты, корпоративные чаты, записи звонков, файлы на корпоративных дисках),
- Различные информационные системы (CRM, ERP, MES, АСУТП и др.),
- Различные системы видеоаналитики, системы записи аудио, системы логирования,
- Бизнес-приложения - сами интерфейсы коммуникации (тот же телеграмм/слак/почтовый клиент/какой-нибудь корпоративный портал/1С предприятие и др.)
В общем все то, где есть данные в цифровом виде. Все системы, что их хранят и генерируют - все это «цифровой двойник предприятия». И именно когда в компании высокая цифровая зрелость и оцифрованность процессов - вот там ИИ-решения себя показывают максимально эффективно и именно там уже вполне реально создавать:
ИИ-ассистенты -> ИИ-отделы -> ИИ топ-менеджемнт -> ИИ CEO
Все это, конечно же, сложные мультиагентные системы, которые базируются не только на LLM, но и на большом наборе других моделей из «классического ИИ»: машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), машинного зрения (CV), методов обработки текстов (NLP)
Но реальность такова, что создать ИИ-мозг заданой системы (=своего предприятия) вполне реальная, хоть и амбициозная задача.
Ниже наш ответ на этот вопрос. Как это сделать и из чего это состоит 🫡⚡ ⚡
Прежде всего «Цифровой двойник» - достаточно абстрактный термин. Но как-то ведь надо приземлить его и сделать реальным. В нашем случае - это двойники бизнес процессов предприятия в цифре.
- Базы знаний (почты, корпоративные чаты, записи звонков, файлы на корпоративных дисках),
- Различные информационные системы (CRM, ERP, MES, АСУТП и др.),
- Различные системы видеоаналитики, системы записи аудио, системы логирования,
- Бизнес-приложения - сами интерфейсы коммуникации (тот же телеграмм/слак/почтовый клиент/какой-нибудь корпоративный портал/1С предприятие и др.)
В общем все то, где есть данные в цифровом виде. Все системы, что их хранят и генерируют - все это «цифровой двойник предприятия». И именно когда в компании высокая цифровая зрелость и оцифрованность процессов - вот там ИИ-решения себя показывают максимально эффективно и именно там уже вполне реально создавать:
ИИ-ассистенты -> ИИ-отделы -> ИИ топ-менеджемнт -> ИИ CEO
Все это, конечно же, сложные мультиагентные системы, которые базируются не только на LLM, но и на большом наборе других моделей из «классического ИИ»: машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), машинного зрения (CV), методов обработки текстов (NLP)
Но реальность такова, что создать ИИ-мозг заданой системы (=своего предприятия) вполне реальная, хоть и амбициозная задача.
Ниже наш ответ на этот вопрос. Как это сделать и из чего это состоит 🫡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Наши хорошие партнеры - команда разработчик решений в области ИИ-видеоаналитики @aizool поделились содержательными мыслями про внедрение машинного зрения в ритейл индустрии!
С коллегами как раз находимся в проработке совместных проектов по анализу регламентных процедур на сложных промышленных предприятиях, но пока - делимся партнерским кейсом по ИИ в ритейле от @aizool (zool.ai) !
С коллегами как раз находимся в проработке совместных проектов по анализу регламентных процедур на сложных промышленных предприятиях, но пока - делимся партнерским кейсом по ИИ в ритейле от @aizool (zool.ai) !
⚡3💯3🔥1
Forwarded from AI из Гаража | Просто про ИИ в бизнесе
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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👇
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.
📊 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
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:1️⃣ Покупатель в зоне КСО без сотрудника.2️⃣ Покупатель и сотрудник вместе.3️⃣ Сотрудник без покупателя.4️⃣ Никого нет.
Дальше всё считается автоматически: время ожидания, частота обращений, средняя реакция персонала.
А какие задачи вы бы хотели автоматизировать в первую очередь: качество обслуживания, очередь или безопасность?
#новости_zool
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5⚡2🔥2
Привет, партнер и подписчик! ⚡ ⚡
На этой неделе готовимся к демонстрации решения ИИ в медицине, которое уже находится в активной клинической апробации.
Покажем видео работы и раскроем функции решения 🫡
На этой неделе готовимся к демонстрации решения ИИ в медицине, которое уже находится в активной клинической апробации.
Покажем видео работы и раскроем функции решения 🫡
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥4👍3
https://json.tv/video/vnedrenie-iskusstvennogo-intellekta-v-logistike/ - вышло видео нашего выступления на конференции посвященной внедрению ИИ-решений логистические компании, делимся рассказом интересных кейсов! ⚡️ ⚡️
Одни из тех кейсов, что там рассказываются:
1. Кейс для компании-поставщика электронных компонентов:😎
Задача: Автоматизация процесса подбора компонентов для поставки.
Решение: Разработан комплекс из пяти агентов, анализирующих каталог продукции, знания об электронных компонентах, информацию о предыдущих поставках и запросах.
Результат: Сокращение времени подбора компонентов с нескольких часов до 90 секунд, снижение количества встреч перед заключением сделки на 25%.
2. Оптимизация складских запасов и прогнозирование спроса:🤔
Задача: Оптимизация складских запасов на основе данных о продажах и внешних факторах.
Решение: Использование моделей временных рядов для прогнозирования спроса, формирование управленческих рекомендаций на основе информации от ИИ.
Результат: Предоставление четких управленческих рекомендаций по управлению запасами.
3. Анализ логистических операций на объекте критической инфраструктуры с применением видеоаналитики:🤓
Задача: Автоматизация контроля за въездом/выездом транспорта и соответствием перевозимых грузов документации.
Решение: Использование Vision Large Model для описания содержимого кузова автомобиля на естественном языке, сопоставление с данными из информационной системы.
Результат: Автоматический анализ регламентных процедур, формирование отчета для директора по безопасности.
Одни из тех кейсов, что там рассказываются:
1. Кейс для компании-поставщика электронных компонентов:
Задача: Автоматизация процесса подбора компонентов для поставки.
Решение: Разработан комплекс из пяти агентов, анализирующих каталог продукции, знания об электронных компонентах, информацию о предыдущих поставках и запросах.
Результат: Сокращение времени подбора компонентов с нескольких часов до 90 секунд, снижение количества встреч перед заключением сделки на 25%.
2. Оптимизация складских запасов и прогнозирование спроса:
Задача: Оптимизация складских запасов на основе данных о продажах и внешних факторах.
Решение: Использование моделей временных рядов для прогнозирования спроса, формирование управленческих рекомендаций на основе информации от ИИ.
Результат: Предоставление четких управленческих рекомендаций по управлению запасами.
3. Анализ логистических операций на объекте критической инфраструктуры с применением видеоаналитики:
Задача: Автоматизация контроля за въездом/выездом транспорта и соответствием перевозимых грузов документации.
Решение: Использование Vision Large Model для описания содержимого кузова автомобиля на естественном языке, сопоставление с данными из информационной системы.
Результат: Автоматический анализ регламентных процедур, формирование отчета для директора по безопасности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Провели встречу с отделением Опора России в Чувашии, в ходе встречи посетили одно из самых больших градообразующих предприятий по выпуску тяжелой тракторной техники 🫡
Один из предметов встречи:
Системное внедрение ИИ в процессы промышленных предприятий.
Начиная от классических производственных процессов по оптимизации складских запасов и предсказания поломок оборудования, заканчивая промышленными беспилотными тяжелыми тракторами.⚡️ ⚡️
Один из предметов встречи:
Системное внедрение ИИ в процессы промышленных предприятий.
Начиная от классических производственных процессов по оптимизации складских запасов и предсказания поломок оборудования, заканчивая промышленными беспилотными тяжелыми тракторами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤝2
Forwarded from АА в сети⚡️
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Только реальная практика получения господдержки и немного нашего промышленного юмора 👍
Фрагменты недавнего заседания федерального Комитета по промышленности ОПОРЫ РОССИИ в Чебоксарах - в ролике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥2👍1🤡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вот такой почти 100 тонный агрегат нужно будет делать беспилотным 😎
И страшно и интересно 🫡
И страшно и интересно 🫡
👍4🔥3⚡1