Детектирование брака на производстве для СКАТ: точность 91%
Разработали систему компьютерного зрения для СКАТ, которая с точностью 91% выявляет дефекты платформ в линии обжига руды.
Задача
Контроль состояния платформ в линии обжига руды полностью зависел от человека, что приводило к пропущенным дефектам, незапланированным остановкам и росту затрат на ремонт.
Решение
Разработали интеллектуальную систему на основе компьютерного зрения, которая в реальном времени анализирует видеопоток, обнаруживает дефекты и сигнализирует о необходимости замены оборудования. Модель YOLOv8 обучили на реальных снимках и оптимизировали для работы на недорогих CPU-серверах.
Результат
- 91% Точность обнаружения дефектов
Точность обнаружения дефектов достигла 91%, что сопоставимо с работой обученного специалиста в режиме 24/7. Система позволила исключить человеческий фактор и снизить издержки.
Ещё 171 кейс в категории Промышленное предприятие → Разработка ПО
Похожие кейсы
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали кастомную MES-систему для ГК «Изолятор», чтобы автоматизировать планирование производства и перейти к позаказному производству.
Автоматизация работы энергосбытовой компании
ИИ-платформа MarQus ускорила сортировку мусора для «Вторплюс» в 2 раза
Разработали ИИ-платформу MarQus для сортировки ТБО, которая увеличила скорость сортировки более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту.
Цифровое решение для автоматизации операционной деятельности на месторождениях газа и нефти
Разработали цифровую платформу для Газпромнефть-Хантос, которая оцифровала более 15 000 сотрудников и ускорила обработку заявок в 8–12 раз.
Экосистема цифровых сервисов ОМК: 70% меньше обращений к менеджерам
Создали экосистему цифровых сервисов для ОМК, оцифровали 16 точек касания и сократили обращения к менеджерам на 70%.