Автоматизация складских процессов становится критически важной для ритейлеров, особенно в сфере торговли телефонами и техникой, где скорость, точность и эффективность управления запасами напрямую влияют на прибыль.
В эпоху умных решений система "умный склад" перестаёт быть дорогой фантазией — она становится реальным инструментом оптимизации.
Sinardcom помогает внедрять технологии умного склада, повышая эффективность логистики, и в этом кейсе мы расскажем, как сеть магазинов с помощью решений на базе Banana Pi BPI-M5 автоматизировала процессы, сократила затраты и улучшила контроль над запасами.
Проблема: неэффективные процессы и высокие затраты
Наш клиент — сеть из 40 магазинов телефонов и электроники с центральным складом в Подмосковье. В 2025 году компания столкнулась с рядом проблем:
• Ошибки в запасах: неточности приводили к нехватке популярных моделей смартфонов или избытку неликвидной техники.
• Высокие расходы: большой штат сотрудников для ручного учёта и неэффективное освещение склада увеличивали издержки.
• Медленная реакция на спрос: отсутствие данных в реальном времени мешало быстро корректировать ассортимент.
• Долгая инвентаризация: ручной учет занимал до 25 часов в неделю, замедляя все складские операции.
«Мы теряли время и деньги из-за устаревших процессов. Нам нужно было доступное решение, которое ускорит работу и будет легко масштабироваться. Желания возиться с пережитками прошлого уже не было», — директор по логистике сети.
Решение: умный ритейл-склад на базе Banana Pi BPI-M5
Компания Sinardcom предложила систему "умный склад" с использованием одноплатного компьютера Banana Pi BPI-M5 (Amlogic S905X3, 4-ядерный Cortex-A55 2.0 ГГц, 4 ГБ LPDDR4, 16 ГБ eMMC). Это стало ядром всей автоматизации.
Этапы внедрения
1. Автоматизация инвентаризации
Оборудование: Banana Pi BPI-M5 с RFID-сканерами.
Решение: устройства считывали RFID-метки на товарах и передавали данные в ERP через Wi-Fi (MQTT-протокол). Интеграция с 1С.
Результат: время инвентаризации сократилось с 25 до 5 часов в неделю, ошибки учёта снизились на 85%.
2. Оптимизация управления запасами
Оборудование: Banana Pi BPI-M5 с датчиками движения и видеокамерами.
Решение: устройство отслеживало перемещение товаров, выявляло «ходовые» модели (Apple, Xiaomi). Система обрабатывала данные в облаке Azure IoT Hub.
Результат: переизбыток неликвидной техники снизился на 20%, а управление запасами стало точнее.
3. Энергоэффективность
Оборудование: Banana Pi BPI-M5 с датчиками освещённости и температуры.
Решение: автоматика регулировала свет и климат на складе, отключая их в нерабочие часы.
Результат: снижение потребления электроэнергии на 10% — экономия 1,5 млн рублей в год.
4. Облачная аналитика
Решение: данные с устройств передавались через 5G-сеть в облако Azure с задержкой ~3 мс. Была создана единая система управления для склада и всех магазинов сети.
Результат: скорость реакции на изменение спроса — 1 день вместо 4.
Результаты внедрения
Через 4 месяца после запуска проекта:
• Время инвентаризации сократилось с 25 до 5 часов в неделю.
• Ошибки учета снизились на 85%.
• Продажи популярных моделей выросли на 7% благодаря точному управлению запасами.
• Энергопотребление упало на 10% — экономия составила около 1,5 млн рублей в год.
• Аналитика в режиме реального времени позволила ускорить реакцию на изменения спроса с 4 дней до 1 дня.
Проект показал, что даже средний по размеру бизнес может внедрить умный ритейл-склад без миллионов вложений и сложных систем.
Благодаря одноплатным компьютерам Banana Pi BPI-M5, технологиям IoT и облачной аналитике, клиент не только решил текущие проблемы, но и получил гибкую платформу для масштабирования в будущем.
Готовы создать умный склад?
Обратитесь в Sinardcom — мы поможем подобрать оборудование, внедрить решение и выстроить склад под задачи вашего бизнеса.
Напишите нам или оставьте заявку на сайте, и мы свяжемся с вами для консультации.
