Научили нейросеть сшивать снимки и находить повреждения - Farm Manager
Разработали систему дефектоскопии ветрогенераторов с дроном и ML, сократив время проверки с дня до нескольких часов.
Задача
Автоматизировать дефектоскопию ветрогенераторов, чтобы сократить убытки от длительной остановки и затраты на ручную проверку с альпинистским снаряжением.
Решение
Создали приложение-ассистент для управления дроном и съемки лопастей, а также веб-портал с ML-алгоритмами для автоматического поиска дефектов, сшивки фото и генерации отчетов. Система включает редактор дефектов, двухфакторную аутентификацию и гибкие оповещения.
Результат
Система успешно работает с 2020 года, сократив время инспекции с целого дня до нескольких часов и снизив затраты на ручной труд.
Похожие кейсы
Корпоративный сайт для производителя перчаток Bronitex
Разработали сайт с 3D-моделями и анимациями, который представляет рабочие перчатки как технологичные смартфоны, отстроив клиента от конкурентов
REFIRE: Разработка международного сайта для производителя водородных двигателей
Разработали международный сайт для REFIRE — теперь компания представлена на рынках Европы и Северной Америки
RedFab — MES система и ПАК для промышленных 3D-принтеров
Разработали интерфейс для инженеров — сократили расходы на ошибки в производственном процессе
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали и внедрили MES-систему для ГК «Изолятор» — повысили точность планирования закупок и производственных процессов
Построение эффективных систем безопасности
Разработали прошивку для микроконтроллера, модернизировали HMI-интерфейс для SCADA и создали кроссплатформенный конфигуратор — скорость настройки приборов выросла в 3–5 раз
Сайт R&D центра Группы НЛМК
Создали сайт R&D центра для Группы НЛМК, который стал источником информации о разработках и инструментом привлечения партнёров и соискателей