Описание проекта

Разработка сервиса Wel-card для автоматизации входного контроля свежести овощей и фруктов в распределительном центре с использованием искусственного интеллекта

Продукт wel-card – сервис поддержки принятия решений о качестве принимаемых свежих овощей и фруктов.

Актуальность проекта / проблема

Продуктовые ритейлеры получают свежие овощи и фрукты (СОФ) от поставщиков в свои торговые сети через распределительные центры. Нарушение сроков и условий хранения приводит к порче СОФ до продажи с невозможностью дальнейшей реализации в офлайн-магазинах и через дарксторы.

Возникает материальный ущерб из-за недополученной выручки и затрат на утилизацию. Брак образует отходы, причиняя экологический ущерб от нерационального природопользования.

Для минимизации отрицательных моментов поступающая продукция проходит входной контроль приемщиков на соответствие заявленному поставщиком качеству.

Проблема

Поставки плодоовощной продукции и зелени относится к товарной группе «свежие овощи и фрукты» (СОФ).

Необходимо довести СОФ до прилавка в соответствии со стандартами продуктовой свежести.

Приемка СОФ от поставщиков на распределительных центрах проводится с применением методов субъективного контроля.

Человеческий фактор провоцирует нестабильность качества (отступление от стандартов), с последующей невозможностью реализации части партии, и необходимости утилизации брака.

Продуктовые ритейлеры несут убытки, а розничные покупатели не удовлетворены качеством и свежестью овощей и фруктов.

Решение wel-card

Повышение операционной маржи за счет снижения затрат на утилизацию брака

Ценность:

•Мобильность за счет всей обработки на стороне исполнителя

•Низкие капитальные затраты для старта за счет предоставления сервиса как услуги (SaaS)

•Отсутствие субъективности за счет принятия решений искусственным интеллектом без человека.

Фишки:

•Возможность разделения СОФ на категории «фреш» и «суперфреш» для формирования разных ценовых предложений из ранее одной продуктовой линейки

•Повышение лояльности потребителей за счет более точного позиционирования продукции СОФ

•Работа в стиле ESG

Продукт:

SaaS - программный продукт wel-card c через web в реальном времени принимает фотографии обрабатываемых в РЦ партий СОФ и дает рекомендации разнесения по категориям качества.

Обработка информации - в облачном датацентре с использованием модели машинного обучения, в полностью автоматическом режиме.

Целевая аудитория проекта – компании:

Занимающиеся перевалкой свежих овощей и фруктов.

Несут ответственность по логистической цепочке.

В процессе замеряется качество продукции.

Есть обязанность по утилизации и оплате утилизации брака.

Центр затрат и центр выручки - разнесены.

Конкуренты

Рынок B2B.

Сейчас контроль качества СОФ с помощью разрушающего
и неразрушающего контроля производится сотрудниками-приемщиками.

Возможно улучшение ручной классификации с использованием колориметров и спектрофотометров.

Прямой конкурент – индийский стартап Intello Labs, определяющий спелость и качество фруктов и овощей с помощью моделей машинного обучения.

Проблема также в фокусе агроВУЗов России.

Рынок

Общий рынок проекта* 3,2млрд.руб. в год 

Реально достижимый рынок проекта* 1,06 млрд.руб. в год

Бизнес модель - подписка за количество партий. 

Средний чек 3** тыс.руб.

Стадия проекта

Стадия TRL-1: идея, описание принципов работы.

Команда

Ядро проекта - 3 человека с успешным опытом организации внешних, внутренних процессов коммерческого предприятия и создания программных продуктов.

Потребность

4 млн. руб. за 12 месяцев в виде гранта по программе "Старт" для завершения НИОКР и выпуска финального прототипа, готового к опытной эксплуатации (стадия TRL-8).

Трек

Проект соответствует треку - Технологии в области сельского хозяйства и производства продуктов питания.

Резюме

Проект wel-card –

• сервис поддержки принятия решений,
• помогающий отделам приема от поставщиков свежих овощей и фруктов (СОФ)
• решать проблемы оценки продуктовой свежести принимаемых СОФ
• программным комплексом с использованием искусственного интеллекта.

Wel-card помогает контролировать стандарты продуктовой свежести СОФ с помощью машинного обучения (искусственного интеллекта).

-------------------------
* подлежит уточнению после подписания NDA и прохождения этапа TRL-3
** подлежит уточнению после подписания NDA и прохождения этапа TRL-6

Презентации

Оцифровка качества принимаемых свежих овощей

Пульс