{"id":8721,"title":"\u0427\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0440\u044b\u0431\u044c\u0435\u0439 \u0447\u0435\u0448\u0443\u0438","url":"\/redirect?component=advertising&id=8721&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/316632-odezhda-kotoraya-rastet-vmeste-s-rebenkom-biotoplivo-i-krossovki-iz-chaynogo-griba&placeBit=1&hash=3f7bfd5e764a97a666a0f91fc9e9278a2147bac49abdacebb6449b781d4d5ca0","isPaidAndBannersEnabled":false}

Больше, чем безопасность: четыре нестандартных сценария применения видео на производстве

Видеонаблюдение уже давно стало базовым элементом системы промышленной безопасности: на большинстве предприятий установлены камеры, которые защищают как материальные ценности, так и здоровье сотрудников, что особенно актуально в дни пандемии. Однако на практике видео помогает делать намного больше — например, ускорять производственные процессы или трансформировать работу сотрудников.

Руководитель направления интеллектуального видеонаблюдения Mobotix Konica Minolta Business Solutions Russia Андрей Лунев рассказывает, какие сценарии применения видеонаблюдения и видеоаналитики существуют на производствах — и как они смогут поменять промышленность в будущем.

Источник: unDraw

Глаз да глаз: визуальный контроль

Одно из наиболее перспективных направлений развития видеонаблюдения на производствах – это визуальный контроль. На любом, даже самом передовом и инновационном предприятии, есть специальный сотрудник, который отвечает за качество выпускаемой продукции. Такой специалист знает, как должен выглядеть эталон готового продукта и его упаковки; и вся его работа заключается в том, чтобы просто сравнивать конвейерные образцы с эталоном и не допускать выпуск брака в продажу.

Это рутинный и низкоквалифицированный труд, который не требует специальных знаний. Его можно автоматизировать, предложив таким сотрудникам более интересные задачи – например, управлять системой визуального контроля, в основе которой лежит видеонаблюдение. Подобная практика перепрофилирования сотрудников широко распространена: например, многие рабочие складов Amazon, которые ранее занимались физическим трудом, сейчас управляют сложными цифровыми решениями.

Системы визуального контроля могут обнаруживать дефекты и аномалии продукта или его упаковки на производственной линии, определяя тип, характер и размер повреждения. При этом решения могут и автоматически управлять сепаратором, чтобы быстро убирать сомнительные объекты с конвейера и не мешать работе всей линии.

В результате сотруднику, отвечающему за контроль, не нужно пристально следить за всеми товарами – достаточно только ещё раз пересмотреть объекты, которые «вызвали сомнения» у искусственного интеллекта. Это значительно экономит силы и рабочее время, а также помогает совершенствовать качество продукции и снижать количество брака: программа не станет менее внимательной от усталости.

Кроме того, подобные решения помогают собирать статистику – так можно проанализировать, какие инциденты случаются чаще всего, и уделить им особое внимание. Например, если у коробок часто появляются трещины, то стоит поискать проблему в предыдущих этапах производственного цикла. В результате может оказаться, что для снижения числа дефектов необходима полная перенастройка всей конвейерной линии.

Шаг влево, шаг вправо – оптимизация

Однако визуальный контроль – это лишь один из этапов длинного производственного процесса. Его автоматизация может облегчить работу сотрудников, которые отвечают за качество продукции, но не решит проблемы их коллег, выполняющих другие функции. Если перед предприятием стоит задача оптимизировать работу сотрудников, необходимы более кардинальные перемены – и их тоже может обеспечить видеонаблюдение.

Установив видеокамеры и подключив к ним систему аналитики, компания может определить, как передвигаются сотрудники по производственным и складским зонам. Здесь видеонаблюдение переходит на новый уровень цифровизации, работая в связке с технологиями big data.

При этом видеонаблюдение в таком сценарии нужно совсем не для того, чтобы тщательно контролировать, что делает сотрудник в каждую минуту своего рабочего времени. На основе полученной информации можно строить маршруты перемещений и анализировать, как часто разные специалисты общаются друг с другом, насколько удобно расположены их рабочие места и правильно ли организовано хранение продукции на складе. Например, может оказаться, что рабочие зоны сотрудников, которым необходимо постоянно контактировать по разным вопросам, находятся очень далеко. Или возможна другая ситуация, когда маршруты рабочих пересекаются, и они часто сталкиваются или просто мешают друг другу.

Также видеоаналитика может упростить проход сотрудников на склад или производство. В будущем для этого не понадобятся пропуска или карточки – личность будет идентифицирована при помощи технологий распознавания лица.

Кажется, что это незначительные траты сил, времени и даже нервов, однако в итоге такие мелкие детали критически влияют на уровень производительности. И кроме того, именно подобные инициативы приближают компанию к реализации концепции «кайдзен», в основе которой лежит принцип непрерывного совершенствования всех процессов на предприятии.

Источник: unDraw

Всё по складским полочкам

Постоянного развития требуют и логистические процессы – и сегодня это один из ключевых векторов развития промышленных видеотехнологий. Практически везде уже действуют системы распознавания номеров автомобилей и даже железнодорожных вагонов, въезжающих на территорию. В таких случаях программное обеспечение начинает работать, как только транспорт заезжает в зону погрузки-разгрузки предприятия.

Однако и здесь можно не ограничиваться одной безопасностью. Видеоаналитику можно интегрировать с ERP-системой, и тогда сотрудники предприятия смогут понимать, что везёт транспорт, как только он будет подъезжать к пропускному пункту. Это позволит лучше распределять ресурсы для разгрузки, а также определять её последовательность – с чего лучше начать, чтобы процесс прошёл быстро, легко и удобно.

В целом видеонаблюдение помогает автоматизировать все логистические процессы, связанные не только с загрузкой и комплектацией, но и хранением сырья или готовой продукции. Камеры часто дополняют систему менеджмента склада, становясь для нее «глазами» и помогая собирать необходимую информацию.

Предположим, перед сотрудником предприятия встала задача – найти определённую коробку на складе. Сделать это вручную на больших площадках невозможно. В таком случае, чтобы справиться с проблемой, можно обратиться к той самой системой видеоаналитики, интегрированной с ERP-решением: посмотреть, какой последний бизнес-процесс связан с нужным товаром, отследить всю цепочку совершаемых с ним действий – и благодаря этому понять, где стоит его искать.

При реализации такого сценария важно, чтобы количество камер соответствовало размерам склада или логистической площадки. Иначе могут появиться слепые зоны, и тогда есть риск, что какие-то процессы окажутся вне поля зрения и учёта.

Человек, камеры и роботы

Развитие технологий управления складом и автоматизация логистических процессов неизбежно приводит к появлению роботов, которые выполняют работы по комплектации и перемещению материалов и продуктов за людей. Данные, полученные при помощи видеонаблюдения, помогают этим роботам: подсказывают, по каким траекториям двигаться, какие именно операции выполнять.

Однако здесь есть важный нюанс: склады, которые по задумке будут автоматизированы, сразу должны проектироваться по специальному плану. В таких проектах автоматизация планируется ещё на этапе строительства и прокладывания инженерных сетей. Соответственно, выбор системы видеонаблюдения также должен проходить ещё до начала постройки склада.

Несмотря на ряд сложностей, роботизация складских и логистических процессов уже проходит довольно активно: объём глобального рынка промышленной роботехники достиг показателя $16 млрд. На лидерских позициях – Китай, где роботов для складов используют ведущие онлайн-ритейлеры, занимающие более 40% мирового рынка.

Например, роботов использует китайская компания Alibaba. Они могут сортировать товары, объезжать препятствия, а также автоматически отправляться на подзарядку. А другой крупный китайский онлайн-ритейлер JD.com создал полностью автоматизированный склад. Там роботы занимаются погрузкой, отгрузкой и распределением посылок, а также упаковкой товаров. Их работа обеспечивается системой камер и контроллеров, управляющих действиями компьютеров. В результате на огромном складе площадью около 40 тысяч кв. м сейчас работает всего четыре человека.

Источник: unDraw

В целом видеонаблюдение становится одним из ключевых инструментов, направленных на цифровизацию производств. Количество сценариев, в котором камеры и видеоаналитика будут помогать автоматической работе предприятий, в будущем только увеличится. Именно поэтому видеонаблюдение уже становится важной составляющей концепции Индустрии 4.0 – или даже её следующего этапа, Индустрии X.0, где технологии применяются на всех этапах разработки продуктов.

0
0 комментариев
Популярные
По порядку
Читать все 0 комментариев
"Тестировщик" – это просто
Авито возглавила три рейтинга App Annie
Из науки в IT: как создать свой стартап и стать преподавателем

Как перейти в IT из другой сферы? Как разработать курс, которому нет аналогов? Как студенту получить максимум пользы от занятий? Рассказывает преподаватель OTUS Сергей Окатов, руководитель курсов «Kotlin Backend Developer» и «Kotlin Developer. Basic».

Теория тупости: как немецкий пастор нашёл объяснение мирового порядка

И вскоре отправился в концлагерь.

Завод по производству идей. Как работают акселераторы, зачем они нужны стартапам и куда идти с идеей прямо сейчас

По данным Startup Genome, 9 из 10 стартапов терпят неудачу. Возможных причин «смерти» много: недостаточно протестированная гипотеза, неподтвержденная юнит-экономика, неверная стратегия или просто неудача в подходе к продажам.

Документы сгорели, а главный свидетель выпал из вертолёта: история золотого месторождения, стоившего акционерам $3 млрд Статьи редакции

Проект разработки «крупнейшего золотого месторождения» компанией Bre-X на острове Борнео оказался мошенничеством на миллиарды долларов, за которое так и не смогли никого наказать.

Команда Bre-X на Борнео, около 1997 года, слева направо: менеджер участка Джером Альто, старший вице-президент Джон Фельдерхоф, менеджер по разведке Майкл де Гузман и геолог Сезар Пуспос Сalgary Herald
Истории поиска product/market fit от основателей Netflix, Uber, Airbnb и других успешных компаний Статьи редакции
Кнопка 112 — приложение с определением адреса и большой кнопкой вызова
Как команде расставить приоритеты, когда всё кажется важным

Мы в WEEEK часто ошибались с приоритетами — брались не за те задачи, постоянно всё пересматривали, путались и т. д. Отчасти из-за этого хаоса мы работали в реактивном режиме — действовали «по обстановке», а не «по плану». Это довольно обычное дело для стартапа, но наша-то цель — помогать людям и командам приводить свои дела в порядок. Поэтому мы…

@АнтиспамБот — когда ты реальная заноза в з@днице, или как давали отпор «П0шлым_Дев4енкам»

Прошло меньше двух недель с того дня, как в статье на vc.ru я рассказал про @antispamname_bot, предназначенный для борьбы со спамом в никнейме юзеров телеграмма вида «PEАЛЬНЫЕ_ZНAКОМСТVА» и «ПОИСК_PAPTHЕRОV».

Что Tele2 предлагает клиентам в «черную пятницу»

На главной распродаже года клиентов компании ждут сразу несколько интересных предложений: скидки на смартфоны, пакеты SMS и безлимитный трафик на YouTube, Яндекс.Карты, Яндекс.Навигатор.

null