Искусственный интеллект в маркировке товаров: как ИИ меняет работу с Data Matrix-кодами
Искусственный интеллект всё активнее используется в автоматизации маркировки товаров. Компьютерное зрение помогает распознавать Data Matrix-коды и информацию на упаковке, а аналитические алгоритмы открывают новые возможности для контроля качества, прослеживаемости продукции и анализа товарных потоков.
ИИ для распознавания маркировки
Одно из наиболее очевидных направлений применения искусственного интеллекта — автоматическое распознавание маркировки на производстве и в логистике.
Например, компания EPOCH8 разработала AI-систему компьютерного зрения, способную находить на изображениях двумерные коды, штрихкоды, текст и другие элементы упаковки. Алгоритмы определяют расположение объектов, классифицируют их и передают полученную информацию пользователю или во внешнюю информационную систему.
Такие технологии могут использоваться при приемке и отгрузке продукции, контроле упаковки и автоматизации операций, где требуется быстрое считывание большого количества кодов. Применение машинного зрения также позволяет снизить влияние человеческого фактора и увеличить скорость обработки продукции.
Искусственный интеллект для контроля товарных цепочек
Возможности ИИ выходят за пределы обычного считывания Data Matrix-кодов.
Технологии анализа данных уже применяются для поиска подозрительных операций и нарушений в товарных цепочках. Минпромторг России сообщал, что в первом полугодии 2024 года с применением технологий искусственного интеллекта было выявлено и заблокировано 17 так называемых «фантомных площадок».
Это показывает, что массив данных, формируемый в процессе цифровой прослеживаемости товаров, может использоваться для выявления нетипичных операций и потенциальных рисков.
Что изменится в будущем
Перспективным направлением становится применение ИИ для анализа больших массивов данных о движении продукции.
В октябре 2025 года управляющий директор NC Logistic Гарольд Власов в комментарии агентству ПРАЙМ отметил возможность интеграции искусственного интеллекта в систему маркировки для анализа товарных данных, повышения прозрачности логистики и потенциальной корректировки распределения отдельных категорий продукции между регионами.
Что это означает для производителей
Для предприятий развитие ИИ в маркировке может привести к переходу от простого считывания кодов к комплексному автоматизированному контролю.
Системы машинного зрения способны помогать обнаруживать плохо нанесённые или нечитаемые Data Matrix-коды, контролировать продукцию непосредственно на конвейере и быстрее выявлять отклонения в производственном процессе.
В перспективе сочетание промышленного оборудования для маркировки, машинного зрения и искусственного интеллекта позволит предприятиям повысить скорость производственных линий, сократить количество ошибок и сделать контроль маркировки более автоматизированным.
Для интеграторов и производителей оборудования это означает появление нового этапа развития систем маркировки — от нанесения и проверки кодов к интеллектуальному управлению данными и производственными процессами.