У кафе «Кантін» у Києві біля каси стоять два квадратні портали з камерами, у які гості ставлять таці з їжею. За дві секунди штучний інтелект у рамці відрізняє курячу котлету від індички, розуміє, де суп, компот, пюре чи каша. Технологія працює вдесятеро швидше за касира.
У партнерському матеріалі з Fozzy Group MC.today розповідає, навіщо великі компанії витрачають мільйони гривень на інновації та як роблять технологічними звичні речі.
Як у Fozzy посадили за касу штучний інтелект
Айк Мгерян, техлід, TemaBit Fozzy Group
Офіс Fozzy Group розташований у київському бізнес-центрі Silver Breeze. Там є кафе «Кантін», де часто бувають черги. Щоб виправити це, вирішили створити інноваційну систему Kissa AI. Ми хотіли, щоб вона з допомогою нейромережі розрізняла їжу на тарілках. Проєктом займався я, спеціаліст з комп’ютерного зору, та Андрій Янбухтін, керівник R&D-центру «Лабораторія Зі» TemaBit Fozzy Group.
Айк Мгерян, техлід
Щоб навчити нейромережу відрізняти страви, ми встановили біля каси камеру і почали фотографувати їжу. Але в кадр потрапляла то половина таці, то тарілки наступної людини. До того ж виявилося, що в житті кухарі накладають котлету на рис, ще підливу зверху – і все це виглядає як абстрактний витвір мистецтва.
Усе знову провалилося – навіть з’явилася примарна думка: «Нічого не вийде».
Ми вже кілька місяців працювали над проєктом, коли вирішили, що Kissa AI має фотографувати їжу в реальних умовах. Виставили портал у зал і, щоб гості йшли до нього, а не до каси, зробили знижку 50%.
Кафе «Кантін»
Коли перші фото їжі потрапляли в систему, ми вручну вказували, де котлета, суп чи салат. Потім Kissa AI навчалася сама. Коли їй показали 50 різних котлет, нейромережа почала впізнавати їх із точністю 80%. А після 200 фото вже не помилялася.
Зараз у системі Kissa AI десятки тисяч фотографій. Гості ставлять таці зі стравами всередину порталу, і за дві секунди на екрані поруч з’являється фото з назвами страв і сумою до оплати.
Над проєктом працює команда з талановитих фахівців, їм подобаються складні завдання. Зараз ми додаємо в Kissa AI алгоритми розпізнавання, які використовують для роботів і систем автономного водіння. Це дозволить розпізнавати вагу порції.
Коли ваш телефон – каса
Сергій Тишкевич, лідер центру компетенцій проєктного менеджменту TemaBit Fozzy Group
У програмі «Сільпо» є опція «Вільнокаса». З її допомогою в супермаркеті можна просканувати штрихкод товару. Усе, що ви відсканували, потрапить у чек у застосунку. Щоб сплатити за покупки, QR-код чека на телефоні потрібно показати касиру або відсканувати його на касі самообслуговування.
«Вільнокаса» особливо подобається мамам з дітьми – вони можуть пролітати повз каси так швидко, що дитина не встигає вхопити шоколадку.
Сергій Тишкевич, лідер центру компетенцій проєктного менеджменту
Сервіс ми створили 2020 року за два місяці: мучитися довелося з телефонами на Android. Якщо у сканерах iPhone усі параметри однакові, то в різних моделях Android камери та параметри різні. Через це сканування не скрізь спрацьовувало. Нам щастило, якщо хтось із співробітників купував рідкісний смартфон і казав: «Ой, у мене не працює». Тоді ми йшли до розробників і додавали рішення в нашу колекцію.
Зараз купуємо такі моделі – у команди вже приблизно 15 нестандартних смартфонів з різним числом камер і налаштуваннями різкості. Зазвичай це китайські телефони невідомих брендів.
Наступним викликом стали штрихкоди. Ми не уявляли, що вони бувають настільки різними: кольорові, з малюнками, чорно-білі, біло-чорні. IT-команді разом з колегами з офісу Fozzy Group довелося вишукувати в торговельних залах особливі паковання, наприклад, жуйки з кольоровими штрихкодами. Пощастило, що такого товару виявилося небагато.
Сервіс доступний у всіх супермаркетах «Сільпо». У деяких з’явилися візки з тримачами та зарядкою для телефонів – це звільняє руки, коли ви вибираєте товар.
2021 року наші гості купили товари з допомогою «Вільнокаси» 130 тис. разів. Це небагато, бо поки що ми особливо не рекламували сервіс. Запускати маркетингову кампанію плануємо цього року.
Хочу створювати інновації у Fozzy Group
Головний герой фільму – глядач
Ольга Дудник, експертка Academy DTEK з розробки інноваційних форматів навчання
В Academy DTEK ми навчаємо менеджерів керувати бізнесом і бути ефективними. З початком пандемії навчання перейшло в онлайн, і незабаром стало зрозуміло, що «голова, що говорить» на екрані всім набридла.
Тоді ми вирішили зробити навчальне інтерактивне кіно. Це фільм-гра, у якому глядач вирішує, яку людину взяти на роботу, з ким співпрацювати, як вести проєкт тощо. Так глядач навчається керувати бізнесом.
Ольга Дудник, експертка Academy DTEK з розробки інноваційних форматів навчання
Фільм ми назвали «Зі швидкістю світла» і побудували його сюжет на історії будівництва Покровської сонячної електростанції. Після кожної серії на моніторі у глядача з'являються короткі відео, у яких експерти аналізують рішення людини. За кожен вибір глядач отримує бали – це оцінка його бізнес-навичок. За ними наприкінці фільму людині дають рекомендації. Залежно від рішень фільм триває від 40 хвилин до години.
В інтерактивному фільмі ми поєднали розвагу, освіту та IT-технології. Над проєктом працювали методологи, програмні архітектори, спеціалісти з кіновиробництва, бізнес-експерти та інші спеціалісти.
Найскладніше було зверстати інтерактивні переходи – це варіанти того, як розвиватиметься сюжет. Стандартні освітні платформи 
англ. LMS, ️Learning Management System – система управління навчанням, на яких компанії навчають співробітників, слабо справляються з такими завданнями. Через це в тестових версіях були помилки в переходах після «точок вибору»: глядачі не могли до кінця подивитися фільм та отримати рекомендації. Тоді наші програмісти написали сценарії, які допомогли розв’язати цю проблему..
На створення фільму «Зі швидкістю світла» пішло вісім місяців.
Глядачі були в захваті. Їм було простіше сприймати та запам’ятовувати інформацію, фільм тримав увагу.
Минулого року ми створили ще чотири інтерактивні фільми: «Вибір», «Світ комунікації», «Місія: клієнт», To the Moon. Кожен з них вчить працювати в команді, враховувати бажання клієнта та розвиває інші навички.
Подивитися інтерактивні фільми можна на нашому сайті після реєстрації..
Хочу створювати інновації у Fozzy Group
Застосунок Feedback Cloud від ДТЕК
Тетяна Шерман, керівниця департаменту маркетингу та комунікацій в Academy DTEK
Офіси ДТЕК є по всій Україні, у компанії працює 60 тис. осіб. Щороку менеджери оцінюють роботу команд і, виходячи з результатів, ділять людей на чотири рівні:
- майстерність (дуже високий рівень);
- компетентність (високий рівень);
- розвиток (середній рівень);
- потенціал (низький рівень).
Якщо людина два роки поспіль потрапляє до категорії «Потенціал», її звільняють. Були випадки, коли співробітники наприкінці року дивувалися: якщо їхньою роботою були незадоволені, чому про це не говорили одразу?
Тетяна Шерман, керівниця департаменту маркетингу та комунікацій в Academy DTEK
Ми в Academy DTEK опитали людей і з'ясували, що приблизно 40% з них хочуть отримувати зворотний зв'язок не тільки від менеджерів, а й від інших співробітників. Інші хотіли б бачити, як розвиваються їхні навички протягом року. 42% усіх людей у команді сказали, що хотіли б отримувати зворотний зв'язок частіше ніж один раз на рік.
Тоді ми розробили застосунок Feedback Cloud, який допомагає оцінювати команду. У ньому люди можуть залишати одне одному відгуки. Наприклад, ми з іншим співробітником йдемо на зустріч із клієнтом. Після зустрічі я напишу у Feedback Cloud коментар, можу поставити бали за якість спілкування, командну роботу чи інновації.
Це не анонімні відгуки, залишати їх можна за бажанням.
Ми користуємося Feedback Cloud півтора року, і за цей час відгуки в застосунку залишили приблизно 3 тис. людей. Перші пів року всі писали одне одному тільки добрі відгуки та раділи, як діти. Зараз майже 70% пишуть у відгуках, що можна було б покращити.
Менеджери на зауваження спочатку реагували досить бурхливо: як це – ті, у кого позиція нижче, вказують їм на недоліки. Ми пояснили, що в культурі відкритості це нормально. Але співробітники і самі не завжди готові писати негативні відгуки менеджерам. Щоб усунути цей бар’єр, ми навчаємо команду, роз’яснюємо на тренінгах, у колонках на порталі, у відеоуроках, навіщо це потрібно.2021 року ми опитали 5,5 тис. людей у компанії, приблизно 60% з них вважають Feedback Cloud корисним. Зараз ми готуємо застосунок для продажу – дві компанії вже його тестують.
Як IT-фахівці покращили роботу восьми заводів Kernel
Сергій Стакалюк, менеджер групи розробки якісно-кількісного обліку Kernel
Компанія Kernel – лідер з виробництва соняшникової олії в Україні. У нас вісім заводів, олію ми поставляємо у 80 країн. Щоби підприємства такого масштабу працювали без перебоїв, виробництво, бухгалтерія, відділ логістики та інші повинні легко взаємодіяти між собою.
Для цього 2017 року менеджери поставили нашому IT-відділу завдання: розробити систему, яка прискорить приймання і вивантаження продукції на кожному із заводів. Але у всіх підприємств різна територія, процеси тощо – одна система просто не підійшла б. Тоді ми розробили рішення MESангл. Manufacturing Execution System – система управління виробництвом.
Сергій Стакалюк, менеджер групи розробки якісно-кількісного обліку Kernel
Такий проєкт не можна запустити з офісу, тому командою із семи осіб IT-відділу ми виїжджали на виробництво: вивчали, як пересуваються вантажівки, які проблеми в тих, хто зважує товар, у комірників. Якось ми помітили, що золовоз – вантажівка, яка возить золу – через свої розміри не могла нормально розвернутися, виїхати або в'їхати на завод.
У MES ми прописали всі пересування золовозу до хвилини – навіть коли водій перевдягався. Зараз ця вантажівка проскакує повз всі черги. Тільки ця функція наполовину прискорила приймання та відвантаження насіння. А нам тепер приємно зустрічати на заводі вдячного водія золовоза.
У MES ми додали сервіс «Світлофор», який допомагає водіям фур передати насіння без черг. Система аналізує, чи територія завантажена, чи є місце в блоці, де зберігають сировину. Потім надсилає водієві SMS або повідомлення в Telegram, куди потрібно їхати.
Ще ми вигадали алгоритм, який може надіслати директору заводу повідомлення та запит на його рішення. Наприклад, на завод приїхало вологе насіння, яке потрібно висушити. На це потрібно витратити час і ресурси, інакше сировина не пройде контроль. Але якщо директор розуміє, що зараз ми можемо це зробити, він схвалює таке рішення.
У MES є віртуальний аудитор, який звіряє залишки з цифрами виробництва та показниками людини, яка зважує товар. Можна побачити, хто скільки олії випустив, яку частину відправили на фасування, скільки – у магазини тощо. Це дозволяє вести облік товару й усувати проблеми, якщо вони є у звітах.
Команда MES
MES – складна, але цікава технологія. Вона зменшила простої, сировину ми тепер зважуємо автоматично. А співробітникам не треба витрачати час на таблиці Excel і листування. Наразі система працює на всіх наших заводах – це рідкість для таких великих компаній. Під кожен завод ми налаштували MES окремо. Система перевернула логіку виробництва Kernel, яка здавалася нам канонічною.
Повідомити про помилку
Текст, який буде надіслано нашим редакторам: