AI-система распознавания путевых листов

Текущая ситуация

• Рукописное заполнение: 124 водителя заполняют путевые листы от руки с разным почерком
• Долгая обработка: Диспетчеры тратят 3-4 часа в день на разбор почерка и перенос данных
• Большой объем: 30-40 путевых листов ежедневно + чеки на заправку
• Ошибки водителей: Водители неправильно считают пробег (разница показаний спидометра)
• Постоянные уточнения: Нужно связываться с водителями, чтобы уточнить непонятные записи
• Ручная выгрузка: Все данные нужно вручную переносить в Excel

Что получите

• Автоматическое распознавание: Система сканирует путевые листы любого почерка и извлекает данные
• Распознавание чеков: Автоматическое считывание сумм и литров заправки
• Проверка корректности: Система автоматически вычисляет пробег и сверяет с данными водителя
• Алерты об ошибках: Оператор сразу видит расхождения для проверки
• Экономия времени: 30-40 листов обрабатываются за минуты вместо 3-4 часов
• Выгрузка в Excel: Одним нажатием все данные выгружаются в таблицу
• Хранение данных: Все сканы и распознанные данные хранятся 6-12 месяцев

1. Сканирование документов

Загрузка: Оператор сканирует пачку путевых листов (30-40 шт) и чеков. Файлы загружаются в веб-интерфейс системы простым перетаскиванием.

2. AI-распознавание рукописного текста

OCR-обработка: Система распознает рукописный текст с путевых листов любого почерка. Извлекаются: показания спидометра (начало/конец), пробег, данные заправки, маршрут, данные водителя.

3. Распознавание чеков

Чеки АЗС: Система автоматически считывает данные с чеков заправки: сумма, литры, дата. Данные сопоставляются с путевым листом водителя.

4. Автоматическая проверка корректности

Валидация данных: Система вычитает конечный показатель спидометра минус начальный и сравнивает с тем, что вписал водитель. При расхождении система выделяет ошибку красным алертом.

5. Проверка оператором

Визуальный контроль: Оператор видит все распознанные данные в удобном интерфейсе. Система подсвечивает поля с низкой уверенностью распознавания (60-70%) и расхождения в расчетах. Оператор проверяет визуально и корректирует при необходимости.

6. Выгрузка в Excel и хранение

Экспорт данных: После проверки оператор нажимает кнопку, и все данные выгружаются в Excel. Сканы и распознанные данные автоматически сохраняются в системе на 6-12 месяцев для возможности возврата к ним.

Вариант 1: Google Gemini 2.5 Pro

Рекомендуем

8–15 ₽ / страница

Характеристики:

• Качество распознавания: 85-90% даже на сложном почерке
• Лучшее качество на рынке для рукописного текста
• Быстрое внедрение (готовый сервис)
• Не требует дополнительных серверов
• Риск трансграничной передачи данных

Операционные расходы:
≈ 6 000 ₽/месяц
при обработке 40 листов/день

Вариант 2: Яндекс OCR

1.5 ₽ / страница

Характеристики:

• Качество распознавания: 50-60% на рукописном тексте
• Низкая стоимость обработки
• Российский сервис (нет рисков трансграничной передачи)
• Быстрое внедрение
• Потребуется больше ручной корректировки операторами

Операционные расходы:
≈ 1 800 ₽/месяц
при обработке 40 листов/день

Вариант 3: Qwen3 VL (закрытый контур)

Максимальная безопасность

Сервер 110 000 ₽/мес

Характеристики:

• Качество распознавания: 85-90% как у Gemini
• Полная конфиденциальность (данные не покидают ваш сервер)
• Можно дообучить на ваших данных для повышения точности
• Нет рисков трансграничной передачи
• Неограниченная обработка без платы за страницу
• Требуется мощный выделенный сервер

Операционные расходы:
110 000 ₽/месяц
аренда сервера (неограниченная обработка)

1. Загрузка и управление документами

• Web-интерфейс для загрузки отсканированных документов
• Поддержка пакетной загрузки (перетаскивание файлов)
• Автоматическое разделение многостраничных сканов на отдельные путевые листы
• Привязка чеков к соответствующим путевым листам
• Статус обработки каждого документа (загружен → обрабатывается → готов к проверке → подтвержден)

2. AI-модуль распознавания

Интеллектуальное извлечение данных:

• Распознавание рукописного текста с различным качеством почерка
• Извлечение структурированных данных из путевого листа: показания спидометра (начало/конец), пробег, маршрут, данные о водителе, информация о доставке
• Распознавание чеков заправки: сумма, литры, дата и время
• Определение уровня уверенности для каждого распознанного поля
• Подсветка полей с низкой уверенностью распознавания

3. Модуль проверки корректности

Автоматическая валидация данных:

• Проверка пробега: Система вычитает начальный спидометр из конечного и сравнивает с указанным водителем пробегом
• Сверка заправки: Сравнение данных из чеков с записями в путевом листе
• Алерты для оператора: Подсветка расхождений и потенциальных ошибок
• Логика проверки: Настраиваемые правила валидации (допустимое отклонение, критические ошибки)

4. Интерфейс оператора

Удобная работа с данными:

• Список всех сканов: После распознавания выводится список всех путевых листов
• Цветовая маркировка: Плохо распознанные листы (низкая уверенность или ошибки) выделяются цветом в списке
• Детальный просмотр: Клик по строке открывает скан рядом с распознанными данными
• Редактирование: Быстрая корректировка полей прямо в интерфейсе
• Снятие маркировки: После редактирования и подтверждения строчка перестает выделяться цветом
• Экспорт в Excel: Выгрузка всех данных в структурированном виде одним нажатием

5. Хранение данных и архив

• Хранение всех выгрузок: Каждая выгрузка сохраняется как отдельная запись с датой и временем
• Просмотр сканов: Для каждого путевого листа доступен просмотр оригинального скана
• Просмотр распознанных данных: Все извлеченные данные сохранены и доступны для просмотра
• Поиск и фильтры: Быстрый поиск по дате, водителю, номеру маршрута
• Период хранения: Все данные хранятся 6-12 месяцев (настраивается)
• Повторная выгрузка: Можно заново выгрузить любые старые данные в Excel

Стоимость разработки

Предоплата перед началом каждого этапа:

Вариант A: с облачным OCR (Gemini / Яндекс)

• 100 000 ₽ — перед началом Этапа 1 (Аудит и проектирование - 7 дней)
• 200 000 ₽ — перед началом Этапа 2 (Ядро системы и распознавание - 21 день)
• 400 000 ₽ — перед началом Этапа 3 (Web-интерфейс оператора - 28 дней)
• 350 000 ₽ — перед началом Этапа 4 (Система хранения данных - 21 день)
• 150 000 ₽ — перед началом Этапа 5 (Тестирование и внедрение - 14 дней)

Итого: 1 200 000 ₽ | 91 день

Вариант B: с Qwen3 VL в закрытом контуре

• 100 000 ₽ — перед началом Этапа 1 (Аудит и проектирование - 7 дней)
• 700 000 ₽ — перед началом Этапа 2 (Развертывание модели и распознавание - 42 дня)
• 400 000 ₽ — перед началом Этапа 3 (Web-интерфейс оператора - 28 дней)
• 350 000 ₽ — перед началом Этапа 4 (Система хранения данных - 21 день)
• 350 000 ₽ — перед началом Этапа 5 (Тестирование и внедрение - 35 дней)

Итого: 1 900 000 ₽ | 133 дня

*Работа на этапе начинается после поступления оплаты. Критерии приемки каждого этапа фиксируются в договоре.

Операционные расходы (зависят от выбранного варианта OCR)

Вариант 1: Google Gemini 2.5 Pro

• Сервер Linux: 5 000 ₽/месяц
• Google Gemini API: ≈ 6 000 ₽/месяц (40 листов/день)
• Итого: 11 000 ₽/месяц

Вариант 2: Яндекс OCR

• Сервер Linux: 5 000 ₽/месяц
• Яндекс OCR: ≈ 1 800 ₽/месяц (40 листов/день)
• Итого: 6 800 ₽/месяц

Вариант 3: Qwen3 VL (закрытый контур)

• Выделенный сервер: 110 000 ₽/месяц
• Итого: 110 000 ₽/месяц

*Стоимость разработки не зависит от выбранного варианта OCR. Различаются только операционные расходы.

Гарантии и поддержка

• Гарантийный срок: 90 дней с даты сдачи системы
• Безвозмездное устранение ошибок в гарантийный период
• Передача полного исходного кода в ваш Git-репозиторий
• Docker-контейнеры для развертывания
• Полная техническая документация
• Обучение персонала (2-часовой воркшоп)
• Руководство пользователя для операторов

Экономический эффект

Экономия времени операторов:

• Текущие затраты: 3-4 часа ежедневно на ручной ввод данных
• После внедрения: 30-60 минут на проверку и корректировку
• Экономия времени: 2.5-3.5 часа в день

Дополнительные выгоды:

• Сокращение количества ошибок при вводе данных
• Автоматическая проверка корректности пробега
• Быстрый доступ к историческим данным
• Освобождение операторов для более важных задач

AI и распознавание

• Google Gemini 2.5 Pro / Яндекс OCR / Qwen3 VL: На выбор в зависимости от требований
• Промпт-инжиниринг: Специализированные промпты для извлечения данных из путевых листов
• Распознавание рукописного текста: Обработка различных почерков
• Извлечение структурированных данных: Парсинг чеков и путевых листов

Backend и база данных

• Python + FastAPI: Основной бэкенд и REST API
• PostgreSQL: Хранение документов, данных и истории изменений
• Celery + Redis: Асинхронная обработка документов
• OpenCV / Pillow: Предобработка изображений

Frontend (интерфейс оператора)

• Vue.js 3: Современный интерфейс
• Drag-and-drop загрузка: Удобная загрузка документов
• Интерактивная проверка: Просмотр скана рядом с данными
• Цветовая индикация: Подсветка полей по уровню уверенности
• Экспорт в Excel: Выгрузка обработанных данных

Развертывание

• Docker + Docker Compose: Контейнеризация системы
• Linux Server: Работа на вашем сервере или в облаке
• Nginx: Веб-сервер и reverse proxy
• Git: Передача исходного кода в ваш репозиторий

Что нам нужно от вас

• Образцы документов: 20-30 реальных путевых листов с различным качеством заполнения и почерка
• Образцы чеков: 10-15 чеков заправки для настройки распознавания
• Описание формата данных: Какие именно поля нужно извлекать из путевых листов
• Требования к выгрузке: Желаемая структура Excel-файла для выгрузки
• Выбор варианта OCR: Решение по варианту распознавания (Gemini / Яндекс / Qwen3)

Как начать работу

• Согласование КП: Обсуждение и утверждение коммерческого предложения
• Подписание договора: Юридическое оформление сотрудничества
• Предоплата 1 этапа: 100 000 ₽ за аудит и проектирование
• Передача материалов: Отправка образцов документов и описания требований
• Kick-off встреча: Старт проекта и детальное обсуждение задачи