Детектирование брака на производстве
Разработали систему компьютерного зрения для контроля платформ обжига руды, достигнув точности обнаружения дефектов 91%.
Задача
Крупный промышленный клиент столкнулся с проблемой ручного контроля состояния платформ в линии обжига руды, что приводило к пропущенным дефектам, незапланированным остановкам и росту затрат. Требовалось исключить человеческий фактор и внедрить автоматическую систему выявления дефектов.
Решение
Разработана интеллектуальная система на основе компьютерного зрения (YOLOv8), анализирующая видеопоток в реальном времени. Модель обучена на реальных снимках обожжённых платформ, достигнута точность 91%. Система оптимизирована для работы на недорогих CPU-серверах, что в 10 раз дешевле GPU-аналогов, и использует доступные IP-камеры.
Результат
Внедрена система, автоматически обнаруживающая дефекты и сигнализирующая о необходимости замены платформы, что позволило снизить издержки и повысить надёжность производства.
Похожие кейсы
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали и внедрили MES-систему для ГК «Изолятор» — повысили точность планирования закупок и производственных процессов
ИИ-платформа MarQus повысила эффективность сортировки мусора в 2 раза
ИИ-платформа MARQUS увеличила объём сортировки ТБО более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту с точностью детекции 95–97%
Цифровое решение для автоматизации операционной деятельности на месторождениях газа и нефти
Разработали цифровое ИТ-решение для управления инфраструктурой месторождений — скорость обработки заявок увеличилась в 8–12 раз
Zeppelin Навигатор. Мобильное приложение для продавцов спецтехники
Разработали мобильное приложение «Навигатор» для компании Zeppelin, чтобы ускорить продажи и упростить работу менеджеров
Разработка маркетплейса и мобильного приложения малоценных товаров
Запущен внутренний маркетплейс, который сократил срок закупа товаров в 4 раза