EggCheck
Проект направлен на разработку программно-аппаратного комплекса для автоматизированного контроля качества пищевых яиц с использованием компьютерного зрения и искусственного интелле...
О проекте
Проект направлен на разработку программно-аппаратного комплекса для автоматизированного контроля качества пищевых яиц с использованием компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Система в режиме реального времени проводит 100% инспекцию потока на конвейере, выявляя загрязнения, трещины и кровяные включения. В отличие от ручного отбора, применяемого на большинстве птицефабрик в РФ, решение снижает потери, исключает человеческий фактор и формирует достоверную статистику для производства
- Стадия: MVP
- Индустрии: DeepTech
- Технологии: AI/ML
- Рынки: Россия
- Сайт: https://eggcheck.tech/
Состав объекта
Нет данных
Этапы реализации
Нет данных
Объём инвестиций
Якорный инвестор
Нет данных
Социально-экономический эффект
Нет данных
Городская значимость
Нет данных
Текущий статус и следующий этап
Нет данных
Инвестиционный запрос
По данным SberUnity, компания находится в поиске инвестиций. Детали раунда требуют ручного уточнения.
Продукт / технология
Проект направлен на разработку программно-аппаратного комплекса для автоматизированного контроля качества пищевых яиц с использованием компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Система в режиме реального времени проводит 100% инспекцию потока на конвейере, выявляя загрязнения, трещины и кровяные включения. В отличие от ручного отбора, применяемого на большинстве птицефабрик в РФ, решение снижает потери, исключает человеческий фактор и формирует достоверную статистику для производства
Проблема: На птицефабриках контроль яиц в основном ручной, что ведёт к высоким потерям, попаданию дефектной продукции в торговые сети и отсутствию достоверной статистики для управления качеством.
Ключевые преимущества технологии
AI/ML
Рынок: TAM / SAM / SOM
Россия
Целевая аудитория / клиенты
Крупные и средние птицефабрики, агрохолдинги и производители яиц с объёмом выпуска от 1 000 тыс. штук в месяц, заинтересованные в автоматизации контроля качества и снижении производственных потерь.
Бизнес-модель
B2B
Финансовые показатели
Данные импортированы из анкеты SberUnity и требуют ручной проверки.
Темп роста компании
Нет данных
Потенциал переоценки
Нет данных
План развития и финансовая цель
Нет данных
Команда проекта
Алекс Фаундер
Основатель проекта
Иван Стартапов
Участник команды
Мария Продуктова
Участник команды
Ольга Маркетова
Участник команды
Дмитрий Финансов
Участник команды
Анна Операционная
Участник команды
Ключевые достижения
Нет данных
Сертификация и регуляторный статус
Нет данных
Конкурентное преимущество
Нет данных