Кейсы: Нейросети в отрасли «Промышленность»

Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения

Автоматизирован мониторинг выпадения баллонов из коробок для АО «Арнест» → 100% точность выявления некомплекта

Мобильное приложение для оценки качества краба

Разработано мобильное приложение на основе нейросети для определения процента наполнения крабовой конечности мясом с точностью 99%.

Автоматический контроль намотки сверхпроводящего кабеля с помощью компьютерного зрения

Автоматизирован контроль намотки ВТСП-кабеля с точностью детекции дефектов 99%.

АО «НПО «Аконит»: машинное зрение ML Sense для контроля качества труб на линии резки

Автоматизирован визуальный контроль труб на линии резки с помощью машинного зрения, что снизило аварии на 80%.

HR чат-бот для Норникеля

Разработан HR чат-бот в ВКонтакте для сбора резюме и анкет соискателей — за два месяца получено 245 анкет

Внедрение платформы видеоаналитики (CV моделей)

Разработано решение для анализа производственного процесса — mAP достиг 85%

CV-модель для подсчета объектов на фото с интеграцией в 1С

Как с помощью модульного ИИ-ассистента закрывать узкие места обучения

Разработали модульного AI-ассистента для производителя фармпродукции, автоматизировав обучение и оценку навыков сотрудников.

Как мы увеличили точность прогноза на 22% и сэкономили 300 млн рублей для дистрибьютора автоэмалей

Внедрили модель машинного обучения для прогнозирования спроса, что позволило сэкономить 300 млн рублей за счет оптимизации закупок и складских остатков.

Автоматизация промышленной покрасочной камеры с помощью искусственного интеллекта

Реализована система управления «умной» покрасочной камерой на базе ML Sense для машиностроительного предприятия — точность распознавания деталей 99%

ИИ-поиск по базе знаний компании с генерацией ответов для сотрудников

Автоматизация промышленной покрасочной камеры с помощью искусственного интеллекта

Система автоматического контроля качества стеклянной тары на линии розлива

ИИ-платформа MarQus для сортировки твердых бытовых отходов

ИИ-платформа MARQUS автоматизировала сортировку ТБО, увеличив объём обработки более чем в 2 раза и достигнув точности распознавания 95–97%

«С-Инновации»: ИИ-система для проверки качества поверхности сверхпроводящей ленты

Внедрили нейросетевой детектор дефектов на заводе ВТСП-лент с точностью распознавания 95%

Интеграция бизнес-аккаунта «Северсталь» в WhatsApp с бизнес-мессенджером JivoSite

Интегрировали бизнес-аккаунт WhatsApp с JivoSite для «Северстали» — сократилось время ожидания ответа клиентом, снизилось количество звонков, улучшился NPS