Система автоматической разметки раскладки упаковки

В СКЭНД разработали ИИ решение, которое извлекает ключевую информацию о продукте и автоматически подготавливает разметку раскладки упаковки.

Обзор нашего клиента

Наш клиент работает с большим количеством потребительских товаров, которые требуют регулярного обновления упаковки. Каждая упаковка продукта должна содержать корректную разметку, маркировку и информацию о продукте. Эти элементы часто меняются из-за обновлений дизайна, нормативных требований или изменений самого продукта.

Подготовка разметки раскладки упаковки вручную была медленной и требовала значительных усилий со стороны дизайнеров и продуктовых команд.

Задача

Клиент управляет более чем десятком продуктов, для каждого из которых требуется точный дизайн упаковки, включая правильные виды разметки и маркировки. Эти элементы необходимо обновлять очень часто — иногда каждую неделю. Каждое изменение данных о продукте, требований к маркировке или дизайн-файлов требует от команд заново создавать макеты упаковки для этих продуктов.

Чтобы обеспечить точность изменений данных о продукте и подтвердить соответствие нормативным требованиям, специалисты ранее были вынуждены вручную сравнивать данные о продуктах в таблицах с требованиями к маркировке. При управлении сотнями продуктов ручной процесс проверки данных и обеспечения соответствия требованиям занимал очень много времени и со временем становился все менее эффективным и последовательным.

Основные цели проекта

Основной целью проекта была автоматизация процесса подготовки разметки раскладки упаковки и снижение объема ручной работы со стороны продуктовых и дизайнерских команд.

  • Автоматически извлекать ключевую информацию о продукте, необходимую для разметки упаковки.
  • Генерировать точную разметку раскладки упаковки на основе извлеченных данных.
  • Сократить время, необходимое для обновления макетов упаковки при изменении информации о продукте или требований к маркировке.
  • Обеспечить единообразное размещение обязательной маркировки и информации о продукте на макетах упаковки.
  • Поддерживать работу с большим количеством продуктов и частыми обновлениями упаковки.
  • Поддерживать только локальные модели LLM.

Краткий обзор проекта

Разработанная нами система обрабатывает данные о продуктах и связанные с ними дизайн-материалы, извлекает необходимую для упаковки информацию и подготавливает структурированные данные для маркировки, которые могут быть применены к макетам упаковки.

Решение использует LangChain для оркестрации обработки данных и рабочих процессов LLM, а Ollama обеспечивает возможность локального вывода модели для извлечения и структурирования информации о продукте. Такой подход позволяет командам быстрее подготавливать разметку упаковки, сокращать объем ручных проверок и более эффективно управлять частыми обновлениями продуктов.

  • Локация: Европа
  • Сектор: Ритейл / Потребительские товары
  • Срок: 4 месяца

Решение

Для решения задачи клиента мы разработали систему на базе ИИ, которая автоматизирует подготовку разметки раскладки упаковки. Решение анализирует данные о продуктах и связанную документацию, извлекает ключевую информацию, необходимую для упаковки, и подготавливает структурированные данные для маркировки, которые могут быть применены к макетам упаковки. Используя LangChain для оркестрации рабочих процессов и Ollama для инференса LLM, система обрабатывает информацию о продуктах и помогает командам быстрее создавать разметку упаковки с меньшим количеством ручных проверок.

Функциональные возможности платформы

  • Автоматическое извлечение ключевой информации о продукте, необходимой для разметки упаковки.
  • Подготовка разметки раскладки упаковки с использованием ИИ на основе извлеченных данных.
  • Обработка данных о продуктах и связанных с дизайном материалов для определения необходимых элементов маркировки.
  • Последовательная генерация данных разметки, которые могут быть применены к макетам упаковки.
  • Снижение объема ручной проверки информации о продукте и требований к маркировке.
  • Поддержка работы с большим портфелем продуктов и частыми обновлениями упаковки.

Технологический стек

Для разработки решения по автоматической разметке раскладки упаковки мы использовали следующие технологии:

  • Оркестрация LLM: LangChain
  • Инференс моделей: Ollama

Результаты

Реализованное решение автоматизировало процесс подготовки разметки раскладки упаковки и значительно сократило объем ручной работы со стороны продуктовых и дизайнерских команд. Благодаря автоматическому извлечению ключевой информации о продукте и генерации данных разметки система помогла клиенту быстрее обновлять макеты упаковки и более эффективно обрабатывать частые изменения продуктов. Решение также повысило единообразие разметки упаковки и упростило управление большим количеством продуктов без увеличения операционных затрат.

Нуждаетесь в разработке похожего проекта?

Свяжитесь с нами

Мы любим новые проекты! Напишите нам, и мы ответим вам в ближайшее время.

Спасибо, что написали нам! Ваше сообщение было успешно отправлено. Мы обязательно ответим на него в ближайшее время. Пожалуйста, проверьте, получили ли Вы от нас письмо-подтверждение на указанную Вами почту.