Une plateforme de surveillance propulsée par l'IA qui relie les données des caméras aux registres ERP pour détecter plus tôt les écarts d'inventaire, les risques de sécurité, les anomalies d'exploitation et les problèmes de sûreté.
Le système combine flux caméra, reconnaissance d'images, analyse visuelle par IA, intégration d'API ERP, règles de comparaison, alertes automatiques et validation par un administrateur, dans un seul flux de surveillance opérationnel.
Nous sommes Flash Coding, une équipe de développement logiciel et IA basée à Toronto, concentrée sur l'automatisation pratique des entreprises. Nous concevons des systèmes qui relient sites web, plateformes internes, logiciels ERP, outils IA et flux opérationnels réels pour les entrepôts, le commerce électronique, la logistique, la construction, la restauration, l'éducation et d'autres environnements d'affaires.
Quatre capacités concrètes rendent ce projet réaliste et prêt pour l'entreprise.
Nous maîtrisons les systèmes ERP, d'inventaire, de commandes, d'entrepôt et d'exploitation, afin que les résultats des caméras soient comparés aux registres réels de l'entreprise plutôt qu'à de simples images.
Nous combinons détection d'objets, OCR, lecture d'images par IA, moteurs de règles et rapports automatisés pour transformer les données visuelles brutes en informations structurées.
La plateforme est conçue autour de la réception, de l'expédition, du contrôle d'inventaire, de l'inspection de sécurité, de la surveillance des accès, de la lecture d'équipements et de la gestion des exceptions.
Chaque entreprise a ses propres champs ERP, emplacements de caméras, plans d'entrepôt, règles d'alerte et processus d'approbation. Le système se configure selon l'exploitation réelle.
Beaucoup d'entreprises ont déjà des caméras, mais la plupart ne font qu'enregistrer ce qui s'est passé. Elles ne comprennent pas le sens opérationnel de la vidéo.
Les systèmes de vidéosurveillance classiques conservent les images, mais ne peuvent pas vérifier automatiquement si les marchandises, personnes, véhicules ou équipements correspondent aux registres de l'entreprise.
Les registres d'inventaire, d'expédition, de réception et d'équipement deviennent inexacts lorsque le travail manuel est retardé, oublié ou mal saisi.
Marchandises manquantes, expéditions erronées, accès non autorisés, comportements dangereux et anomalies d'équipement ne sont souvent découverts qu'après le dommage.
Le personnel doit revoir les images, compter les articles, comparer les documents et rédiger les rapports à la main, ce qui prend du temps et manque de constance.
Une plateforme de surveillance IA qui lit l'image du site, la compare aux données ERP et envoie des alertes lorsque des écarts ou des risques sont détectés.
Identifier personnes, véhicules, cartons, palettes, produits, étiquettes, rayonnages, équipements de sécurité, comportements anormaux, fumée, incendie, fuite d'eau et état visible des équipements.
Pour les scènes complexes, l'IA produit des constats structurés : emplacement de la caméra, problème détecté, preuve visible et action suggérée pour la revue par le personnel.
Récupérer les quantités en stock, l'emplacement en entrepôt, les commandes entrantes et sortantes, les bons d'achat, les commandes de vente, les ordres de production, les registres d'équipement et les données SKU.
Des règles configurables déterminent si un écart est acceptable ou doit être traité, avec des niveaux de gravité : faible, moyen, élevé et critique.
Chaque alerte peut inclure le type, l'emplacement, l'heure, le résultat de l'IA, la comparaison ERP, l'écart, la gravité, la capture d'écran, l'explication et le statut.
Les administrateurs responsables reçoivent un courriel avec le résumé de l'événement, l'identifiant de la caméra, la quantité ERP, la quantité détectée par l'IA, l'écart et la prochaine étape de revue.
Réduire les écarts d'inventaire.
Comparer les stocks, l'état des rayonnages, les réceptions et les expéditions aux registres ERP.
Voir plus vite les exceptions sur plusieurs sites.
Recevoir des alertes structurées, des rapports d'exception et des synthèses opérationnelles quotidiennes.
Renforcer la responsabilisation.
Transformer les caméras de surveillance passives en outils de surveillance opérationnelle actifs.
Détecter plus tôt les comportements dangereux.
Surveiller l'EPI, les zones restreintes, les mouvements anormaux, les chutes, la fumée, l'incendie et les alertes d'équipement.
Relier les caméras aux systèmes existants.
Utiliser des API pour comparer la reconnaissance IA aux registres ERP, WMS, d'inventaire, de commandes et d'équipement.
L'IA identifie produits, cartons, palettes et état des rayonnages, puis compare le résultat aux registres d'inventaire ERP.
L'IA vérifie si les marchandises chargées ou déchargées correspondent aux bons de commande, commandes de vente ou bons de livraison.
L'IA détecte les personnes qui entrent dans des zones sensibles et compare l'événement aux horaires ou aux autorisations d'accès.
L'IA vérifie si les travailleurs portent casque, gilet réfléchissant ou autres équipements de sécurité requis.
L'IA lit les écrans, voyants, jauges ou anomalies visibles et génère des alertes.
Le système résume les alertes du jour, l'activité des caméras, les problèmes non résolus et les problèmes confirmés.
Les administrateurs peuvent examiner les captures d'écran, vérifier les résultats de l'IA, confirmer qu'une alerte est exacte, assigner un suivi et marquer le cas comme résolu.
Un modèle de livraison par phases, qui commence par une reconnaissance concrète et évolue vers une surveillance plus poussée liée à l'ERP.
Confirmer l'emplacement des caméras, les champs ERP, les scénarios opérationnels, les règles d'alerte et les flux des administrateurs.
Connecter la capture caméra, construire les flux de reconnaissance IA, intégrer les API ERP et définir les modèles de données de comparaison.
Créer les règles d'écart, les niveaux de gravité, les rapports d'alerte, les notifications par courriel et les pages de revue pour les administrateurs.
Mener une validation contrôlée sur des caméras et scénarios choisis, ajuster les seuils de reconnaissance et confirmer l'exactitude des rapports.
Ajouter des sites, des rapports plus riches, un meilleur réglage des modèles, des modules de sécurité et des synthèses opérationnelles multi-sites.