Correios Russos: OCR e robôs classificam cerca de 8 milhões de itens de correspondência por dia
O pipeline automatizado sustenta um fluxo em escala nacional. Números operacionais confirmados: 40 mil cartas por hora na máquina de classificação de cartas (11 por segundo), até 8 mil pacotes por hora na máquina de pacotes, 3 milhões de itens por dia — a capacidade apenas do centro de Vnukovo, 4 segundos por…
| Company & Sector | Почта России — Postal e logística |
|---|---|
| Models & AI Stack | OCR адресов и индексов (съёмка в 5 проекциях) · Сортировочные машины Toshiba / Siemens / Vanderlande (40 000 писем/час) · SMAB — собственная платформа PostTech (OPC UA, MQTT, Spring, PostgreSQL, Vert.x, Consul, React, Docker) · Сервис маршрутизации «Сортмастер» · Видеокодирование — ручной ввод по фото (human-in-the-loop) · Робот-манипулятор на сортировке посылок (4 сек/отправление) · Платформа «Тераплан» — ИИ-моделирование логистики (со «Сколково», 2024–2026) · Голосовой ассистент на Yandex SpeechKit (92–95%) |
| Cronologia | 2013–2016 — modernização logística: cartas no prazo 54% → 85%, pacotes 52% → 95%; 2020 — publicação técnica pública de classificação de OCR e a plataforma SMAB no blog PostTech (com +36 centros de classificação planejados até 2022); 2021–2023 — o experimento de robô de entrega do Yandex (encerrado devido a custos de equipamento); janeiro de 2023 — Mikhail Volkov se torna CEO; maio de 2024 — acordo com Skolkovo e Teraplan sobre modelagem de rota de IA (2024–2026); abril de 2026 — a plataforma Teraplan implantada em toda a rede (até 30 milhões de operações diárias). |
| Verification | Verificado 2026-07-11 · 8 primary sources |
Contexto e escala do negócio
Os Correios Russos são um dos maiores sistemas de logística do país: cerca de 38 mil agências postais, 311 mil funcionários, aproximadamente 2,6 bilhões de cartas e cerca de 400 milhões de pacotes por ano — aproximadamente 8 milhões de itens de correspondência por dia (Hi-Tech Mail.ru). O lado negativo da escala é uma economia brutal: os volumes de correspondência em papel declinem ano após ano (materiais de 2024 já citam 1,3 bilhão de cartas e 240 milhões de pacotes anualmente — CNews), e cada operação de classificação manual prejudica os custos unitários.
A rede de classificação da empresa compreende 1.100 nós de diferentes níveis: macro-regional, regional e local. O destaque é o centro de classificação automatizado em Vnukovo — 64 mil m², capaz de processar 3 milhões de itens diariamente; o equipamento veio de Toshiba, Siemens e Vanderlande, enquanto a camada de software foi desenvolvida internamente pela equipe PostTech. Quando o artigo técnico foi publicado (2020), a empresa planejava 36 centros de logística adicionais até 2022 — a classificação foi deliberadamente concentrada em grandes 'fábricas' onde a automação compensa através do volume. Mikhail Volkov é o CEO da empresa desde janeiro de 2023.
A automação da classificação é parte de uma modernização logística de muitos anos que começou bem antes do hype de IA: entre 2013 e 2016 a parcela de cartas entregues no prazo cresceu de 54% para 85%, e pacotes de 52% para 95% (RBC Trends). O lado técnico da classificação é descrito em detalhes e sem enfeites pela equipe PostTech em seu blog corporativo no Habr — desde os protocolos usados para comunicar com os controladores de máquinas até o destino dos envelopes com caligrafia ilegível. Essa publicação é o que torna este caso verificável: um raro exemplo de uma empresa estatal expondo os detalhes internos de sua TI de produção.
Problema e gargalos operacionais
A classificação manual não escala nesses volumes: milhões de envelopes e pacotes por dia com endereços manuscritos e impressos de qualidade variável. Cada item deve ser lido, seu CEP e endereço determinados e validados cruzados, e o item roteado corretamente — em frações de segundo, ou a esteira da central de logística trava. Em números: a esteira se move a 1,8 metros por segundo, e a decisão de roteamento deve ser feita em cerca de um segundo — antes da primeira junção onde um atuador ejeta a carta para o canal correto ou não.
O principal inimigo do reconhecimento automático é a correspondência real. CEPs manuscritos, tinta desbotada, envelopes amassados, endereços escritos sobre os antigos, códigos de barras danificados. O dilema clássico para o designer do sistema: exigir 100% de confiança do OCR e o fluxo para; deixar a máquina 'adivinhar' e cartas seguem para direções erradas, com o custo do erro medido em dias de devolução por frete.
Um problema de engenharia separado é o zoo de equipamentos. Máquinas de classificação de diferentes fabricantes (Toshiba, Siemens, Vanderlande) falam protocolos diferentes, e sem uma camada de software unificada cada centro se torna uma ilha isolada com sua própria lógica. Por fim, a classificação é apenas metade da tarefa: mesmo um item perfeitamente classificado viaja ao longo de uma rota que alguém deve construir, e o comprimento mensal das rotas dos Correios Russos totaliza 54 milhões de quilômetros (CNews). Otimizar essa rede manualmente enfrenta os mesmos limites da capacidade humana de ler envelopes.
Arquitetura e implementação de IA
Nas 'fábricas' de logística dos Correios, a classificação de cartas funciona assim. Uma carta na esteira passa sob uma câmera que fotografa o item em cinco projeções — a qualidade do reconhecimento é conquistada já na captura da imagem. OCR encontra texto nas fotos, lê o CEP e o endereço, e os valida cruzados; a máquina de classificação de cartas processa 40 mil cartas por hora — os famosos 11 cartas por segundo (Vnukovo opera duas dessas máquinas para 80 mil cartas por hora, e o centro como um todo processa 125 mil cartas por hora). A máquina de pacotes classifica até 8 mil pacotes por hora, e um manipulador robótico realiza a classificação de pacotes a 4 segundos por item.
A decisão arquitetônica chave é human-in-the-loop: se o texto é ilegível, a foto do item vai automaticamente para vídeo-codificação — um operador que digita o CEP manualmente a partir da imagem. O operador apoia a automação em vez de travar todo o fluxo: a esteira nunca para por caligrafia ruim, e cartas não lidas pela máquina se reúnem ao fluxo após a entrada manual. Itens problemáticos recebem um canal de 'Rejeição' no final da esteira, e os operadores leem códigos de barras danificados com scanners portáteis.
Por baixo fica a plataforma de software própria do PostTech — SMAB (Sorting Machine Automation Bridge), que vincula máquinas de diferentes fabricantes em um sistema: comunica-se com controladores via protocolo industrial OPC UA, eventos voam entre dispositivos via um broker MQTT, e decisões de roteamento vêm do serviço 'Sortmaster' (a máquina literalmente pergunta: 'onde coloco o CEP 107037?'). A stack é Spring, PostgreSQL, Vert.x, Consul, React, Docker (Habr, blog PostTech).
O próximo loop é roteamento. Em maio de 2024, os Correios, juntamente com a Fundação Skolkovo (grupo VEB.RF), começaram a implantar um sistema inteligente de modelagem logística na plataforma Teraplan: IA analisa dados históricos de rota, prevê fluxos de itens em cada estágio da cadeia, e propõe rotas ótimas enquanto corta nós de transporte desnecessários; o programa abrange 2024–2026. Em abril de 2026 o sistema estava em produção: mescla dados sobre movimento de correspondência entre centros de classificação, constrói rotas para diferentes tipos de transporte, e permite que a empresa simule cenários de rede em até 30 milhões de operações diárias (CNews, Online47).
O centro de contato executa um assistente de voz no Yandex SpeechKit com 92–95% de precisão de reconhecimento de fala (TAdviser) — um caso de reutilização de tecnologia de fala pronta em vez de desenvolvimento interno de ASR. Havia também experimentos fechados: testes de robôs de entrega do Yandex (2021–2023) foram encerrados devido aos altos custos de equipamento (Hi-Tech Mail.ru) — um detalhe que mantém a imagem do portfólio de tecnologia dos Correios realista.
“'A digitalização é parte integral do desenvolvimento dos Correios modernos' — Dmitry Chudinov, Vice-CEO dos Correios Russos (ao implantar o sistema de modelagem de rota de IA, conforme citado por CNews, maio de 2024)
Impacto mensurável e economia
O pipeline automatizado sustenta um fluxo em escala nacional. Números operacionais confirmados: 40 mil cartas por hora na máquina de classificação de cartas (11 por segundo), até 8 mil pacotes por hora na máquina de pacotes, 3 milhões de itens por dia — a capacidade apenas do centro de Vnukovo, 4 segundos por pacote para o manipulador robótico, fotografia de 5 projeções para OCR, e 92–95% de precisão de reconhecimento de fala para o assistente de voz. Desde 2026 um loop de roteamento se juntou ao loop de classificação: a plataforma Teraplan planeja transporte em uma rede de 1.100 nós de classificação e 38 mil agências postais.
Os efeitos do loop de roteamento são descritos até agora qualitativamente, não quantitativamente: tempo de planejamento reduzido, custos operacionais mais baixos, e melhor precisão de previsão através do agrupamento de fluxos logísticos são reivindicados — não existem números públicos medidos para Teraplan ainda, o que honestamente reflete o estágio do projeto. O que está completamente ausente do registro público — e vale a pena afirmar: a empresa não divulgou o efeito financeiro da automação de classificação. A dinâmica de qualidade integral (entrega no prazo: cartas 54% → 85%, pacotes 52% → 95% de 2013–2016) relaciona-se à modernização logística como um todo — novos centros, transporte, processos — não apenas a OCR. A parcela de itens reconhecidos automaticamente e o custo da vídeo-codificação também não são publicados. Um quadro separado é a dinâmica de volume: o pico '8 milhões de itens por dia' pertence a materiais de visão geral anteriores, enquanto publicações de 2024 já citam um fluxo anual de 1,3 bilhão de cartas.
Em nossa opinião, a essência de engenharia deste caso não é OCR como tal (serviços postais em todo o mundo reconhecem endereços há décadas), mas uma arquitetura honesta de falha: cinco projeções na captura, a máquina decide em um segundo, tudo ilegível vai para um vídeo-codificador humano, o desesperado vai para rejeição. É uma esteira projetada em torno da suposição de que IA cometerá erros — e portanto nunca para. A ordem reversa — 'primeiro acreditar em 100% de precisão, depois agir surpreso' — teria custado aos Correios esteiras paradas.
Uma segunda observação: a plataforma SMAB que vinculou máquinas Toshiba, Siemens e Vanderlande com uma única camada de protocolo é, em nossa opinião, a parte mais subestimada do caso. Software de integração nunca faz comunicados à imprensa, mas é o que transforma um conjunto de máquinas importadas caras em uma rede gerenciável — e fica com a empresa quando fornecedores de hardware mudam.
Lições para a indústria
Human-in-the-loop é uma arquitetura funcional para OCR em dados bagunçados: itens não reconhecidos vão para um vídeo-codificador humano, então caligrafia ruim nunca trava a esteira.
Projete em torno da suposição de que IA erra: cinco projeções na captura, um segundo para decidir, entrada manual e um canal de rejeição para o resto — o sistema permanece vivo precisamente graças a essas 'saídas de emergência'.
Vazão (40 mil cartas/hora, 4 seg/pacote) são as métricas honestas de classificação; a empresa não publica economias em rublos, e o caso não deve inventá-las.
A fotografia de cinco projeções mostra que a qualidade do OCR é conquistada na captura da imagem, não apenas no modelo de reconhecimento.
A camada de integração vale mais do que máquinas individuais: a plataforma SMAB (OPC UA + MQTT) vinculou equipamento Toshiba, Siemens e Vanderlande em uma rede e permanece um ativo quando fornecedores mudam.
Indicadores de qualidade integral (entrega no prazo) cresceram ao longo de anos de modernização geral — atribuir todo o efeito a uma única tecnologia seria incorreto.
Tecnologia pronta para usar e experimentos fechados fazem parte de um portfólio maduro: SpeechKit cobriu o centro de contato sem ASR interno, e os robôs de entrega foram honestamente encerrados quando a economia falhou.
Fontes primárias verificadas
- PostTech: как устроена OCR-сортировка писем (5 проекций, 40 000 писем/час, SMAB, Сортмастер, видеокодирование, АСЦ Внуково) ↗
- Что умеет Почта России и какие технологии развивает (объёмы, робот-манипулятор 4 сек, нейросети для маршрутов, свёрнутые роботы-курьеры) ↗
- «Почта России» внедряет систему моделирования маршрутов с ИИ («Сколково» + «Тераплан», 2024–2026; 54 млн км маршрутов в месяц) ↗
- Почта России внедрила ИИ-систему для оптимизации логистики (платформа «Тераплан», до 30 млн операций ежедневно) ↗
- Почта России: проекты искусственного интеллекта (голосовой ассистент на Yandex SpeechKit, 92–95%) ↗
- Динамика доставки в срок 2013–2016: письма 54% → 85%, посылки 52% → 95% ↗
- Генеральный директор АО «Почта России» — Михаил Волков ↗
- Главой Почты России стал Михаил Волков ↗
Perguntas frequentes sobre a notícia
Quanto de correspondência os Correios Russos manipulam?
De acordo com dados de visão geral — cerca de 2,6 bilhões de cartas e aproximadamente 400 milhões de pacotes por ano, aproximadamente 8 milhões de itens por dia. Os volumes de correspondência em papel estão em declínio: publicações de 2024 citam 1,3 bilhão de cartas e 240 milhões de pacotes por ano. Apenas o centro de classificação de Vnukovo é avaliado em 3 milhões de itens diários.
Como funciona a classificação de cartas com OCR?
Cada carta é fotografada em cinco projeções; OCR lê e valida cruzados o CEP e o endereço; a máquina de classificação processa 40 mil cartas por hora (11 por segundo), com a decisão de roteamento feita em cerca de um segundo a uma velocidade de esteira de 1,8 m/s. Itens não reconhecidos vão para vídeo-codificação — um operador digita o CEP a partir da foto, e a esteira nunca para.
O que é a plataforma SMAB e por que importa?
SMAB (Sorting Machine Automation Bridge) é uma construção interna do PostTech vinculando máquinas de classificação de diferentes fabricantes (Toshiba, Siemens, Vanderlande) em um sistema: comunica-se com controladores via OPC UA, retransmite eventos sobre MQTT, e solicita decisões de roteamento do serviço 'Sortmaster'. A stack: Spring, PostgreSQL, Vert.x, Consul, React, Docker.
O que IA faz na logística dos Correios além de classificação?
De maio de 2024 os Correios, com Skolkovo e desenvolvedora Teraplan, implantaram um sistema inteligente de modelagem de rota (programa 2024–2026): IA prevê fluxos de itens e constrói rotas ótimas, cortando nós de transporte desnecessários. Em abril de 2026 a plataforma funciona em toda a rede — até 30 milhões de operações diárias. O centro de contato usa um assistente de voz no Yandex SpeechKit (92–95% de precisão).
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