История вопроса: как считали раньше
1990-е — начало 2000-х: учёт на бумажных амбарных книгах или в Excel. Инвентаризация — тотальное мероприятие раз в квартал или месяц. Магазин закрывался на ночь (а то и на день), продавцы со счётами и калькуляторами вручную переписывали остатки. Итог: ошибки, пересорты, недостачи, которые списывали на «усушку-утруску» и просто прощали.
Середина 2000-х: появляются первые терминалы сбора данных (ТСД) и штрихкодирование. Инвентаризация ускорилась, но всё ещё требовала тотальной остановки торговли. Процесс оставался дискретным: раз в месяц — «день икс».
Текущее состояние: непрерывный учёт и интеграция с системами товародвижения
Сегодня инвентаризация — это не событие, а процесс. И ключевую роль здесь сыграли системы управления товародвижением (SCM), о которых мы говорили в прошлой статье (Gestori, SAP R3, 1С).
Как это работает сейчас у лидеров рынка («Пятёрочка», «Магнит», «Лента»):
Конкретный пример: условный «Магнит» сегодня проводит инвентаризацию в каждом магазине не реже раза в месяц, но — без остановки торговли. Пересчитывают ночью несколько сотен позиций по графику. ТСД загружает данные в SAP S/4HANA, система сверяется с предыдущим периодом и автоматически корректирует план закупок. Комплексная (сплошная) инвентаризация проводится один раз в 3-6 месяцев.
Роль аутсорсинга
Крупные сети всё чаще отказываются от штатных инвентаризаторов в пользу сторонних подрядчиков. Причины:
- Независимость и объективность (свои сотрудники могут «не заметить» недостачу).
- Высокая скорость (обученная команда с ТСД пересчитывает магазин за 4–6 часов).
- Интеграция с любой учётной системой (1С, SAP, «МойСклад») — выгрузка в нужном формате.
- И едва ли не главная причина- существенное сокращение собственных штатных сотрудников(кассиров). Их заменили Кассы Самообслуживания (КСО). А они ходить по залам, дебаркадерам и считать товар- попросту не умеют.
Перспектива: нейросети и компьютерное зрение
А теперь — самое интересное. Через 5–7 лет привычные инвентаризации с ТСД могут уйти в прошлое. Их заменят нейросети на потолочных камерах.
Как это могло бы быть:
- Камеры видеонаблюдения с AI-модулем висят над каждым стеллажом.
- Нейросеть обучена распознавать тысячи SKU (включая фрукты, овощи, где нет штрихкода) по форме, цвету, этикетке.
- Каждые 15 минут система фиксирует, сколько банок «Колы» и пачек «Sapphire» на полке и в корзине у покупателя.
- Мгновенное расхождение: как только товар взяли — система знает, что его нужно заказать. Как только его положили на кассу — система списывает его с учёта в реальном времени.
Что это даст:
Кто уже в игре?
- Amazon тестирует камеры на складах Fresh — система видит, как товар уходит с полки и автоматически отправляет робота-тележку на дозаказ.
- За одним только минусом. Amazon сдулся. Его решения оказались на совсем технологическими. Поговаривают, что там индусы жали на кнопки. Не сумев подружить технологии с экономикой стандартного магазина, в январе 2026 года Amazon объявил о закрытии всех 72 магазинов Amazon Go и Amazon Fresh
- X5 Retail Group («Пятёрочка») запустила пилот по компьютерному зрению для контроля выкладки и остатков на полке.
- Магнит инвестирует в AI для свежих категорий (фрукты, овощи, мясо), где нет штрихкодов.
А что с системами товародвижения?
Нейросеть станет прямым источником данных для SCM (1С, SAP, Gestori). Алгоритм не будет ждать ночной выгрузки. Он увидел, что на полке осталось 3 пачки молока, а нормативный минимум — 5. Заказ поставщику уходит автоматически через 0,5 секунды.
Это замкнёт контур: «полка → камера → AI → ERP → склад → поставщик → полка» без единого касания человека.
Что в итоге?
Инвентаризация прошла путь:
- Бумага + ночь + калькулятор (потери 3–5%).
- ТСД + циклический пересчёт + интеграция с SAP/1С (потери 0,5–1,5%).
- Нейросети на камерах + автоматический заказ (цель — потери 0,1–0,3% плюс идеальный ассортимент 24/7).
Для рынка аутсерсинга инвентаризаций, это как минимум означает две вещи:
- В ближайшие 3–5 лет инвентаризация с ТСД силами аутсорсинга останется основным источником выручки — большинство сетей ещё не готовы инвестировать в AI.
- В перспективе 5+ лет вашим клиентам понадобится помощь во внедрении и интеграции нейросетевых решений (настройка камер, дообучение моделей под конкретные SKU).
Готовьтесь к этому уже сейчас — и будете на острие рынка.
