Распознавание инородных включений в потоке руды для Ковдорского ГОКа
Внедрена система ML Sense для Ковдорского ГОК, которая снизила внеплановые простои дробильного оборудования на 36%
Задача
Снизить время внеплановых простоев дробильного оборудования, повысить коэффициент извлечения и сократить зависимость от человеческого фактора при контроле качества руды
Решение
Разработана система ML Sense на основе машинного зрения и нейросети, которая распознаёт инородные предметы на конвейерах, классифицирует их по степени опасности и при обнаружении опасных объектов останавливает конвейер и оповещает оператора. Для обучения нейросети собран датасет из тысяч изображений, решены проблемы с монтажом оборудования и оптимизированы алгоритмы под экстремальные условия производства
Результат
Точность распознавания — выше 90%, снижение внеплановых простоев — на 36%, в течение месяца система обнаруживает до 630 опасных недробимых материалов
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