Раскладка на полке
До перестановки покажем, как перенос отдела повлияет на поток покупателей и средний чек.
Проверь новую планировку в симуляции до ремонта.
Цифровой двойник магазина и склада на базе AI
Строит трёхмерную копию магазина, склада или фабрики. До переноса стеллажа считает влияние на продажи, маршрут сотрудников и время сборки заказа.
Проблема
Планировку магазина меняют на глаз.
Переставить полки в магазине дорого. Ты платишь за работу команды, часть зала простаивает, продажи могут просесть. Но решение часто принимают по опыту, то есть на глаз. Ошибку замечают через недели, когда падает выручка.
На складе это легко посчитать. Если сборщик проходит на несколько метров больше, тысячи заказов в день превращают эти метры в часы.
Что тестирует
Строим копию по размерам реального магазина. Сначала проверяем изменения там, потом переносим на объект.
Поток клиентов
Симуляция воспроизводит сценарии движения, найденные в реальных данных камер и касс.
Зоны скопления
Тепловая карта показывает перегруженные проходы и пустующие зоны.
Маршрут персонала
Считает раскладку, чтобы сократить маршруты пополнения полок и сборки.
Подключаем робота
Маршруты автономных перевозчиков проверяем вместе с людским потоком до выхода на площадку.
Время сбора
Измеряет путь сотрудника на один заказ и время сборки на складе.
Для кого
Для тех, кто хочет увидеть результат до смены планировки.
Для ритейлеров, которые боятся менять планировку магазина
Для сетей, которые узнают влияние перестановки на продажи постфактум, когда вернуть всё назад уже дорого.
Склады, где комплектация тормозит отгрузки
Склады, где с ростом заказов сотрудники ходят всё дальше, а размещение меняют на глаз.
Для компаний, которые планируют купить роботов
Для тех, кто хочет проверить выгоду от автоматизации до покупки.
Демо вживую
Пример запуска · не на реальных данных
Цифровой двойник · тепловая карта
Результат симуляции носит справочный характер
Как это работает
Четыре шага.
01
Измерь
Загружаем план магазина, высоту полок и расположение касс. Строим копию в масштабе.
02
Загрузить данные
К цифровой копии подключаем камеры, кассы и остатки. Симуляция воспроизводит реальное поведение.
03
Попробуй
Новую планировку проверяем в виртуальной среде. Результаты сравниваем по тепловой карте и времени.
04
Применить
Победившую схему переносим на площадку. Реальные результаты возвращаем в симуляцию.
Технологии
На чём это собрано.
- NVIDIA Omniverse
- Isaac Sim
- Cosmos
- Python
- Go
- USD
Сцену собираем в NVIDIA Omniverse в формате USD. Движение робота и человека моделируем в Isaac Sim. Для сценариев и синтеза изображения используем Cosmos. Данные гонит Python, сервисный слой написан на Go.
Изображения
Частые вопросы
Что стоит узнать до созвона.
Что понадобится для установки модели?
Размеры помещения и расстановка полок. Если есть чертёж, берём его. Если нет, замеряем и собираем сцену. Подключаем товары и продажи, после этого симуляция ближе к реальности.
Насколько точна симуляция?
Точность зависит от данных, которые ты вводишь. Дай реальные продажи и трафик, и система покажет тренд без гаданий. Точных цифр не обещаем: это инструмент для сравнения.
Сработается с нашей складской системой?
Работает с системами, которые выгружают остатки и заказы. Коннектор пишем при первой настройке.
Сколько сценариев можно проверить одновременно?
Ограничений нет. Каждый сценарий хранится отдельной записью. Поставь два рядом и сравни. В записи останется причина выбора.
Можно купить уже сейчас?
Нет, пока разрабатываем. Пилот обсуждаем.
Контакты
Что-то похожее?
хочешь заказать?
Опиши задачу одной фразой. Мы скажем, что нужно и сколько времени займёт.