Smart Timber позволяет измерять параметры древесины на всех точках приемки, оперативно получать результаты подсчетов и контролировать объем заготовок с помощью приложения, установленного на смартфон. Решение можно интегрировать с системами учета, а также формировать сводную документацию по результатам измерений, полученных с каждого лесовоза или штабеля. Специально для холдинга Segezha Group была произведена интеграция с системой учёта древесины АСД «СегежаЛес».
Линейка продуктов Smart Timber показывает высокую эффективность на практике: система помогает работникам предприятий лесной промышленности минимизировать количество ошибок, часто возникающих при ручных подсчетах, и обеспечивает точность измерений до 97%.
Совместный коммерческий проект «Систем компьютерного зрения» с Segezha Group, признанный экспертным жюри лучшим среди проектов по цифровой трансформации промышленности, реализуется в Карелии и Вологодской области – на предприятиях холдинга запущена опытная эксплуатация, которая показала первые результаты. Smart Timber будет введен в промышленную эксплуатацию в марте 2022 года.
Ранее проект Smart Timber стал победителем первого набора корпоративного акселератора ЛАНИТ, который ежегодно проводится Центром инноваций группы с целью поиска и развития собственных продуктов.
Михаил Смирнов, и.о. генерального директора компании «Системы компьютерного зрения»: «Мы очень рады такой высокой оценке нашего совместного проекта с компанией Segezha Group. Для нас это знаковый проект, первое промышленное коммерческое внедрение нашего продукта по анализу лесных запасов, который выполняется с признанным лидером по цифровизации процессов в лесозаготовках. Сейчас этот продукт, как мы считаем, стал еще более востребованным благодаря активным процессам по цифровизации лесной отрасли. Надеемся, что победа в RB Digital Awards существенно повлияет на продвижение продукта».
Сергей Меркулов, директор по цифровой трансформации Segezha Group: «Цифровые технологии, используемые в проекте, позволяют добиться высокой точности измерений (погрешность менее 3%). Такая методика измерения в среднесрочной перспективе может заменить существующие методы и превзойти их в точности и надежности, став новым отраслевым стандартом. Отдельно стоит отметить, что за счет гибкой архитектуры и используемых алгоритмов решение легко масштабируется и может применяться для любых видов древесины».