E-commerce / Logistyka

EcoFashion Lider

Rewolucja w Wycenie Odzieży Używanej: Vision AI

Dedykowany, 'szyty na miarę' system Vision AI, który uczy się specyfiki Twojego asortymentu. Skrócił czas procesowania sztuki o 41% i zwiększył dokładność wycen z każdym kolejnym tygodniem działania.

Vision AI

Python

React

DETECTING... 98%

W skrócie (TL;DR)

Problem

Klient (sortownia odzieży) mierzył się z lawinowym wzrostem zleceń i chronicznym brakiem rąk do pracy.

Rozwiązanie

Wdrożenie systemu Vision AI analizującego zdjęcia odzieży w <5 sekund. + Vision AI.

Wynik

Oszczędność czasu: 42h / dzień

Oszczędność czasu

42h / dzień

Wzrost powyżej oczekiwań

Wzrost wydajności

+41%

Zwrot z inwestycji

< 6 msc

Dodatkowy Przychód

+120k PLN

Wyzwanie biznesowe

Klient (sortownia odzieży) mierzył się z lawinowym wzrostem zleceń i chronicznym brakiem rąk do pracy. Chęć zatrudnienia nowych pracowników zderzała się z wysokim progiem wejścia – skuteczna wycena wymagała eksperckiej wiedzy, której nauka trwała tygodniami.

Metodologia

Jak to ugryźliśmy?

Interaktywne Demo

Zobacz Vision AI w akcji

Nasz system analizuje setki punktów danych na zdjęciu w ułamku sekundy. Sprawdź, jak algorytm "widzi" odzież.

Gotowy do skanu

Wyniki Analizy

ID: #8492-AX

Oczekiwanie na skan

W wersji produkcyjnej system uczy się Twoich specyficznych marek i kategorii. Model osiąga >90% skuteczności po fine-tuningu na Twoich danych.

vision_pipeline.py

1def analyze_item(image_tensor):# Custom pre-processing for warehouse lighting

2 features = backbone_resnet50(image_tensor)

3 brand_cls = brand_head(features) # Transfer Learning

4 defects = detect_defects_yolo(image_tensor)

5 valuation = price_estimator(brand_cls, condition, market_data)

6 if confidence < 0.85:

7 return flag_for_human_review(image_tensor) # Active Learning Loop

8 return generate_sku_metadata(valuation)

Under the Hood

Dedykowany Silnik AI

To nie jest gotowa wtyczka. Zbudowaliśmy własny pipeline przetwarzania obrazu w Pythonie, który integruje się bezpośrednio z taśmociągiem klienta. System posiada pętlę zwrotną (Active Learning) – każda korekta pracownika doucza model, zwiększając jego precyzję.

Optymalizacja Procesu

Każda sekunda ma znaczenie

Skróciliśmy czas wyceny o 41%. Przy skali 5000 sztuk dziennie to daje 42 zaoszczędzone godziny każdego dnia.

Tradycyjny Proces

Czas trwania60 sek / sztuka

Ręczne wyszukiwanie modelu w internecie
Subiektywna ocena stanu (niespójna)
Ręczne wpisywanie danych do systemu

Proces z LinkWith.it

Czas trwania35 sek / sztuka

41% szybciej

AI rozpoznaje markę i model w 3 sekundy
Obiektywna wycena na podstawie danych rynkowych
Jedno kliknięcie do zatwierdzenia

Zakres Prac

Realizacja trwała 4 tygodnie i obejmowała następujące etapy:

Analiza infrastruktury i oświetlenia

Implementacja modelu Vision AI (GPT-4o / Claude 3.5)

Budowa Dedykowanego Workflow

Stworzenie interfejsu operatora (React)

Integracja z bazą danych i systemem magazynowym

Szkolenia personelu (skrócone do 3h)

Analiza

Wdrożenie systemu Vision AI analizującego zdjęcia odzieży w <5 sekund.

Wdrożenie AI

Automatyczna identyfikacja marki, typu, stanu i defektów.

Automatyzacja

Algorytm wyceny oparty na realnych danych rynkowych.

Skalowanie

Dedykowana aplikacja dla operatorów z interfejsem 'One-Click-Verification'.

Skalowanie

Dashboard analityczny dla managementu pokazujący rentowność kategorii.

Ewolucja Projektu

Jak pracujemy? (Podejście iteracyjne)

Nie wróżymy z fusów. Projekt realizowaliśmy w sprawdzonych fazach, minimalizując ryzyko klienta na każdym kroku.

1. Discovery & Proof of Concept

3-4 tygodnie

Analiza 300 sztuk odzieży, weryfikacja oświetlenia i hardware'u. Raport wykonalności i ROI.

2. Budowa Systemu MVP

8-10 tygodni

Implementacja pipeline'u Vision AI, integracja z bazą danych i stworzenie interfejsu dla operatorów.

3. Skalowanie & Fine-tuning

6-12 miesięcy

Trening dedykowanego modelu na danych klienta (>10k zdjęć). Pełna integracja z ERP i Allegro.

Zobacz inne realizacje

Wszystkie projekty

Gotowy na podobne wyniki?

Nie trać czasu na ręczne procesy. Pozwól nam zautomatyzować Twój biznes.

Umów darmową strategię Zobacz inne projekty

Ładowanie kalkulatora...

Wróć do realizacji

CASE ID: FASHION-Współpraca

E-commerce / Logistyka

EcoFashion Lider

Rewolucja w Wycenie Odzieży Używanej: Vision AI

Vision AI

Python

React

DETECTING... 98%

W skrócie (TL;DR)

Problem

Klient (sortownia odzieży) mierzył się z lawinowym wzrostem zleceń i chronicznym brakiem rąk do pracy.

Rozwiązanie

Wdrożenie systemu Vision AI analizującego zdjęcia odzieży w <5 sekund. + Vision AI.

Wynik

Oszczędność czasu: 42h / dzień

Oszczędność czasu

42h / dzień

Wzrost powyżej oczekiwań

Wzrost wydajności

+41%

Zwrot z inwestycji

< 6 msc

Dodatkowy Przychód

+120k PLN

Wyzwanie biznesowe

Metodologia

Jak to ugryźliśmy?

Interaktywne Demo

Zobacz Vision AI w akcji

Nasz system analizuje setki punktów danych na zdjęciu w ułamku sekundy. Sprawdź, jak algorytm "widzi" odzież.

Gotowy do skanu

Wyniki Analizy

ID: #8492-AX

Oczekiwanie na skan

W wersji produkcyjnej system uczy się Twoich specyficznych marek i kategorii. Model osiąga >90% skuteczności po fine-tuningu na Twoich danych.

vision_pipeline.py

1def analyze_item(image_tensor):# Custom pre-processing for warehouse lighting

2 features = backbone_resnet50(image_tensor)

3 brand_cls = brand_head(features) # Transfer Learning

4 defects = detect_defects_yolo(image_tensor)

5 valuation = price_estimator(brand_cls, condition, market_data)

6 if confidence < 0.85:

7 return flag_for_human_review(image_tensor) # Active Learning Loop

8 return generate_sku_metadata(valuation)

Under the Hood

Dedykowany Silnik AI

Optymalizacja Procesu

Każda sekunda ma znaczenie

Skróciliśmy czas wyceny o 41%. Przy skali 5000 sztuk dziennie to daje 42 zaoszczędzone godziny każdego dnia.

Tradycyjny Proces

Czas trwania60 sek / sztuka

Ręczne wyszukiwanie modelu w internecie
Subiektywna ocena stanu (niespójna)
Ręczne wpisywanie danych do systemu

Proces z LinkWith.it

Czas trwania35 sek / sztuka

41% szybciej

AI rozpoznaje markę i model w 3 sekundy
Obiektywna wycena na podstawie danych rynkowych
Jedno kliknięcie do zatwierdzenia

Zakres Prac

Realizacja trwała 4 tygodnie i obejmowała następujące etapy:

Analiza infrastruktury i oświetlenia

Implementacja modelu Vision AI (GPT-4o / Claude 3.5)

Budowa Dedykowanego Workflow

Stworzenie interfejsu operatora (React)

Integracja z bazą danych i systemem magazynowym

Szkolenia personelu (skrócone do 3h)

Analiza

Wdrożenie systemu Vision AI analizującego zdjęcia odzieży w <5 sekund.

Wdrożenie AI

Automatyczna identyfikacja marki, typu, stanu i defektów.

Automatyzacja

Algorytm wyceny oparty na realnych danych rynkowych.

Skalowanie

Dedykowana aplikacja dla operatorów z interfejsem 'One-Click-Verification'.

Skalowanie

Dashboard analityczny dla managementu pokazujący rentowność kategorii.

Ewolucja Projektu

Jak pracujemy? (Podejście iteracyjne)

Nie wróżymy z fusów. Projekt realizowaliśmy w sprawdzonych fazach, minimalizując ryzyko klienta na każdym kroku.

1. Discovery & Proof of Concept

3-4 tygodnie

Analiza 300 sztuk odzieży, weryfikacja oświetlenia i hardware'u. Raport wykonalności i ROI.

2. Budowa Systemu MVP

8-10 tygodni

Implementacja pipeline'u Vision AI, integracja z bazą danych i stworzenie interfejsu dla operatorów.

3. Skalowanie & Fine-tuning

6-12 miesięcy

Trening dedykowanego modelu na danych klienta (>10k zdjęć). Pełna integracja z ERP i Allegro.

Zobacz inne realizacje

Wszystkie projekty

Gotowy na podobne wyniki?

Nie trać czasu na ręczne procesy. Pozwól nam zautomatyzować Twój biznes.

Umów darmową strategię Zobacz inne projekty

Ładowanie kalkulatora...