Sun Foods: Генеративний AI (Amazon Bedrock) читає етикетки зі смартфона, розпізнає…
харчове виробництво · Японія
Японський виробник продуктів харчування Sun Foods оцифрував процес обліку термінів придатності. За допомогою генеративного AI на базі Amazon Bedrock компанія автоматизувала зчитування даних із етикеток сировини. Це дозволило заощадити 2040 робочих годин на рік та отримати економію близько 3,5 млн єн.
Результат
- економія за рік — 1 204 год приймання, 640 год комплектації, 320 год заповнення форм, 960 год внесення в ПК; разом близько 2 040 год і ~3,5 млн єн.
Контекст
На виробництві Sun Foods персонал вручну записував терміни придатності на бланках при отриманні сировини, а потім офісні працівники повторно вводили ці дані в комп'ютер. Обробка десятків до 100 позицій одночасно, з різними форматами дат від різних виробників, призводила до помилок читання та подвійного введення даних.
Що зробили
Етикетки фотографувалися за допомогою смартфона. Генеративний AI, що працює на базі Amazon Bedrock, інтерпретував різні формати дат (наприклад, 'July 10, 2025' або '7/10/2025') як дані. Створена система автоматично пов'язувала ці дані з системою управління запасами. Людей залишили для перевірки результатів зчитування AI проти оригінальних документів, при початковій спробі зчитувати лише один тип документів.
Що могло провалитись
Різні формати дат від різних виробників призводили до помилок читання та подвійного введення даних. Це збільшувало тривалість обробки інформації та ймовірність неточностей.
Що з цього переноситься
Автоматизація рутинних завдань, що вимагають обробки неструктурованих даних (наприклад, рукописних або різноформатних записів), може значно підвищити ефективність. Важливо починати з малого – наприклад, з одного типу документів – і передбачити верифікацію результатів AI людиною, щоб мінімізувати ризики та побудувати довіру до системи.