Inteligenta artificiala si robotica RFID in comertul cu vehicule recreationale: rezultatele proiectului RUE 47

Publicat de CMC MOTO CLASS COMPANY S.R.L. (ATVRom) — 21.08.2026

Am finalizat etapa de dezvoltare experimentala a proiectului „Adoptarea si dezvoltarea tehnologiilor digitale avansate in cadrul companiei CMC MOTO CLASS COMPANY S.R.L.”, finantat prin Planul National de Redresare si Rezilienta. Proiectul a produs doua componente digitale: un motor de recomandare bazat pe inteligenta artificiala, cu asistent conversational integrat in magazinul online, si un sistem automat de inventariere prin RFID, construit in jurul unui robot mobil autonom.

Publicam mai jos principalele rezultate, inclusiv referinta de proiectare stabilita in etapa conceptuala si solutiile abandonate - pentru ca intr-un proiect de cercetare acestea au aceeasi valoare ca reusitele.

Problema: de ce nu functioneaza solutiile standard

Comertul cu vehicule recreationale combina doua logici incompatibile. Vehiculul este un bun individual, urmarit prin serie sau VIN, scump, cu ciclu de vanzare lung. Piesele si accesoriile sunt bunuri fungibile, ieftine, cu rotatie rapida. Un sistem care le trateaza identic greseste in ambele directii.

La recomandari, motoarele comerciale optimizeaza o probabilitate: ce ar cumpara un client asemanator. In domeniul nostru exista insa o intrebare anterioara, pur fizica: se potriveste piesa pe vehicul? O recomandare incompatibila nu este o recomandare slaba — este un retur, un cost de transport si o pierdere de incredere. Compatibilitatea nu poate fi un semnal printre altele; trebuie sa fie un filtru eliminatoriu, aplicat inaintea oricarei ordonari statistice.

La inventar, tehnologia RFID este prezentata curent ca solutie de inventariere instantanee, dar are o asimetrie logica fundamentala: o eticheta citita dovedeste prezenta articolului, o eticheta necitita nu dovedeste absenta lui. Un articol poate ramane necitit din cauza ecranarii metalice, a orientarii antenei, a pozitiei in raft sau a unei etichete deteriorate. Un sistem care transforma automat diferentele de inventar in corectii de stoc va scadea din evidenta articole care exista fizic.

Rezultatul I - Motorul de Optimizare AI

Componenta este organizata pe trei straturi, fiecare reducand spatiul de cautare al urmatorului: un strat de compatibilitate determinist, bazat pe reguli (eliminatoriu - un produs care nu il trece nu apare in nicio recomandare); un strat de ordonare statistic, care combina co-vanzarea istorica, similaritatea semantica si disponibilitatea in stoc; si un strat de servire catre magazinul online.

Volume la data masurarii: 1.030 de vehicule cu recomandari precalculate, 17.070 de produse cu disponibilitate urmarita, peste 1,8 milioane de randuri in setul de antrenare.

Rezultate masurate (date de productie, 17.08.2026)

Modelul invatat depaseste referinta euristica pe toate metricile de ordonare, dar la NDCG@10 ramane sub tinta stabilita in etapa conceptuala. Raportam ambele cifre fara sa reformulam tinta: aceasta a fost fixata inainte de cunoasterea datelor reale si s-a dovedit optimista pentru densitatea de semnal disponibila.

Asistentul conversational: interdictia de a sti

Asistentul din magazinul online functioneaza pe un principiu contrar practicii curente: modelului de limbaj ii este interzis sa foloseasca propriile cunostinte generale. Raspunde exclusiv din datele intoarse de uneltele care interogheaza motorul de recomandare, iar la intrebarile din afara acestor date preda discutia unui coleg din echipa.

Justificarea este o asimetrie de costuri: o specificatie plauzibila, dar gresita despre un vehicul concret este mai daunatoare pentru client decat un raspuns care isi recunoaste limita. Un asistent comercial nu se evalueaza dupa cate intrebari acopera, ci dupa cat de rar induce in eroare.

Componenta a fost incadrata in categoria sistemelor cu risc limitat conform Regulamentului (UE) 2024/1689, cu obligatiile de transparenta aferente: etichetarea continutului generat automat, explicarea motivului recomandarii si posibilitatea de renuntare la personalizare.

Rezultatul II — Sistemul Avansat RFID

Sistemul este instalat si functional la depozitul din Micesti si cuprinde trei subsisteme: o statie de codificare a etichetelor (imprimanta cu modul radio integrat, banda europeana 865–868 MHz), un robot mobil autonom care transporta un terminal de citire, si un terminal portabil pentru verificari punctuale.

Etichetele folosesc o schema proprie de codificare pe 96 de biti, dezvoltata in cadrul proiectului. Eticheta denumeste un articol, nu o referinta comerciala - redenumirea unui produs in catalog nu invalideaza o eticheta deja tiparita. Decodarea se face pe server, nu in cititor, pentru ca un terminal cu o copie invechita a catalogului ar putea numara gresit stocul.

Regula centrala: omul aproba, sistemul pregateste

Cea mai importanta decizie de proiectare este contraintuitiva intr-un proiect de automatizare: nicio corectie de stoc nu ajunge in sistemul ERP fara aprobarea explicita, linie cu linie, a unui operator uman. Pragurile de aprobare automata au fost eliminate complet - in ambele directii, atat pentru plusuri, cat si pentru minusuri.

Motivul decurge direct din asimetria descrisa mai sus: o scadere automata de stoc ar fi o decizie luata pe baza absentei unei dovezi. Automatizarea utila aici nu este decizia, ci pregatirea completa a deciziei - parcurgerea fizica, citirea, decodarea, reconcilierea cu evidenta scriptica si prezentarea diferentelor cu indicatori de incredere atasati. Timpul economisit vine din eliminarea numararii manuale, nu din eliminarea operatorului.

Sistemul raporteaza suplimentar curba de convergenta a citirii: daca ultima trecere a robotului inca descoperea etichete noi, fiecare scadere de stoc este fortata la revizuire umana.

Ce nu a functionat

Navigatia prin SLAM a fost implementata si abandonata. Aleile depozitului sunt lungi si lipsite de trasaturi geometrice distinctive, iar localizarea prin potrivire de harta acumula deriva - o problema a mediului, nu a implementarii. Solutia adoptata este urmarirea unei linii de ghidaj fizice: mai putin generala, dar determinista. Pentru o inventariere nocturna pe un traseu care se repeta identic, traseul fix nu este o limitare, ci elimina o clasa intreaga de erori.

Tinta de acoperire a catalogului nu poate fi atinsa cu datele actuale. Compatibilitatea este cunoscuta pentru 78,1% din echipamente, dar doar pentru 13,8% din accesorii - total 46,3%, fata de tinta de 60%. Cauza este identificata: la accesorii, informatia de compatibilitate este codificata implicit in numarul de piesa al producatorului, intr-o conventie care difera de la un producator la altul si nu se poate extrage sistematic. Plafonul este o proprietate a catalogului, nu a algoritmului - nicio metoda algoritmica nu il poate depasi. Concluzia redirectioneaza efortul de la optimizarea modelului catre completarea datelor de catalog.

Stadiul actual si pasii urmatori

Motorul de recomandare si asistentul conversational sunt implementate si masurate pe date de productie. Accesul a fost deliberat restrans la echipa proiectului pe durata testarii, ca masura de calitate — de aceea cifrele de mai sus sunt masuratori tehnice de sistem, iar articolul nu formuleaza nicio afirmatie privind efectul asupra comportamentului clientilor: un asemenea efect nu a fost inca masurat.

Sistemul RFID este construit, instalat si functional, validat prin simulare pe unsprezece scenarii inainte de punerea pe hardware. Transmiterea efectiva a corectiilor catre ERP ramane dezactivata pana la validarea contractului de campuri cu furnizorul sistemului ERP; pana atunci fluxul functioneaza integral pana la aprobare inclusiv.

Directiile de continuare: primele inventarieri complete pe hardware real, cu masurarea ratei de citire pe categorii de articole; deschiderea accesului public la componenta de recomandare si pornirea masurarii indicatorilor de business de la o referinta stabilita; completarea datelor de compatibilitate la accesorii; extinderea robotului la control in bucla inchisa.

Prezenta publicatie disemineaza rezultatele Activitatii 5 (Dezvoltare experimentala, art. 25 din Regulamentul UE nr. 651/2014) in cadrul Activitatii 7 — Transfer de abilitati, competente si cunostinte de cercetare-dezvoltare.