Ретейлерам разрешили сканировать баркоды «Честный знак» без ограничений

AI-разработчик Smart Engines снял ограничения при распознавании серии баркодов в программном продукте Smart Code Engine. В новой версии программы появилась функция бесконечной баркодной сессии. Она позволяет прямо на смартфоне распознавать неограниченное количество наклеек DataMatrix, используемых в товарной маркировке системы “Честный знак”, а также QR-кодов и другие баркодов.

“У существующих на рынке решений по сканированию QR-кодов есть различные ограничения - у кого-то 128, у кого-то 256 сканирований в одной сессии. Мы решили, что эта технология ограничений иметь не должна. Поэтому мы сделали баркодную сессию без ограничений”, – рассказал генеральный директор Smart Engines кандидат технических наук Владимир Арлазаров.

Теперь сотрудник ретейлера или робот может просто пройти или проехать мимо полки с товаром, и считаются все штрих-коды без остановки, поясняет Владимир Арлазаров. “Это совершенно новый кейс: мы распознаем, все, что видим. И пока вы идете по торговому залу, мы распознаем. Пока не разрядится батарея смартфона”, - добавил он.

Ускорение приемки товаров

Smart Code Engine на смартфоне превращает устройство в мгновенный считыватель баркодов DataMatrix. Распознавание 1 кадра с баркодом происходит за 0,035 секунды. За это время человек не успевает даже моргнуть. Функция бесконечной баркодной сессии Smart Code Engine способна серьезно оптимизировать процессы в ретейле, в частности, учет товаров, маркированных в системе “Честный знак”.

Программный продукт также позволяет сканировать одномерные и двумерные штрихкоды QR, AZTEC, PDF417, CODABAR, CODE_39, CODE_93, CODE_128, EAN_8, EAN_13, ITF, UPC_A, UPC_E.

Смартфон с установленной программой Smart Code Engine может рассматриваться ретейлерами в качестве альтернативы традиционному портативному сканеру штрих-кодов. Технология применима на складах, на конвейерах, в работе курьерских почтовых компаний.

Кладовщики и мерчендайзеры сегодня, как правило, используют для контроля за движением товаров портативные считыватели штрих-кодов. Такой аппарат сканирует идентификаторы с товаров, а затем передает данные на компьютер, онлайн-кассу или POS-терминал. Однако использование сканера, между тем, сопряжено со сложностями. Одни устройства распознают только линейные штрихкоды (а двухмерные – нет), другие не умеют считывать поврежденную маркировку, третьи работают только с очень близкого расстояния. Кроме того, сотрудник розничного магазина вынужден подносить устройство к каждой единице продукции и “пропикивать” каждый товар отдельно, что отнимает немало времени. В таких случаях эффективнее использовать смартфон, способный сканировать бесконечное число баркодов. Распознавание баркодов в “бесконечной” сессии через видеокамеру смартфона позволит ретейлерам существенно ускорить процесс приемки и учета товаров на полках и складах.

О Smart Code Engine

Программный продукт Smart Code Engine полностью разработан в России учеными компании Smart Engines. Система используется для обеспечения платежей по QR-кодам в Тинькофф, Альфа-Банке, ВТБ и других компаниях. Только в ВТБ, по собственным данным банка, ежемесячно проводится 5 млн платежей по QR-кодам.

Smart Code Engine соответствует наивысшим стандартам информационной безопасности. Программа не хранит персональные данные и не передает их на обработку третьим лицам. Система распознавания работает автономно на устройстве и не требует сетевого соединения.

О Smart Engines

Российская ИТ-компания Smart Engines специализируется на разработке программных продуктов для распознавания QR-кодов, банковских карт, паспорта РФ и других документов, удостоверяющих личность, а также деловых и бухгалтерских документов.

ПО Smart Engines применяется ретейлерами “М.Видео”, “Да!”, “Мария-РА”, kari, сотовыми операторами МТС, “МегаФон”, билайн. Системы распознавания Smart Engines также используют 10 из 13 системно значимых кредитных организаций РФ – Тинькофф, ВТБ, Альфа-Банк, Райффайзенбанк, Росбанк, Совкомбанк, Газпромбанк, банк “Открытие”, МКБ, ПСБ, и международные компании из списка Forbes Global 2000.