{"id":14275,"url":"\/distributions\/14275\/click?bit=1&hash=bccbaeb320d3784aa2d1badbee38ca8d11406e8938daaca7e74be177682eb28b","title":"\u041d\u0430 \u0447\u0451\u043c \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"f72066c6-8459-501b-aea6-770cd3ac60a6"}

Живой пример компьютерного зрения в промышленности

Кейс о том, как маленькое изменение в технологическом процессе приводит к предсказуемой эксплуатации и спокойному сну.

Проблема

Европейский поставщик промышленных водоочистных сооружений (фильтров) столкнулся с тем, что датчики, установленные в оборудовании, регулярно забиваются грязью и не отражают объективного состояния воды. Той самой грязью, с которой они должны бороться, да.

Кроме того, клиенты производителя фильтров – крупнейшие российские торговые сети – используют эту воду для изготовления внутренней продукции и предъявляют к ее качеству высокие требования. Объективно подтвердить или опровергнуть данные о чистоте воды в конкретный период времени невозможно.

Ежедневный рабочий объем воды (воды, прогоняемой через каждый фильтр) = 100 м3. Расходы на эксплуатацию непредсказуемы и высоки, чистить датчики нужно механически, то есть руками выездного инженера.

В вольной интерпретации это выглядит примерно так:

Розничная сеть:

– Алло! У нас грязная вода в цехе.

Производитель:

– Наш инженер уже выехал.

Инженер:

– Когда я приехал, все было чисто. Вот акты.

Розничная сеть:

– Алло! У нас грязная вода в цехе.

И так по кругу.

Технологии

Компания-поставщик решила сократить эксплуатационные и репутационные издержки за счет технологий компьютерного зрения.

Решение

Мы не стали заморачиваться, взяли работающее у заказчика оборудование, и прямо у его клиента развернули систему. Итак, на объекте требовалось:

  • Определять степень чистоты воды;

  • Фиксировать динамику загрязнений за период;

  • Прогнозировать выезды инженеров на объекты и планировать загрузку обслуживающего очистные установки персонала.

Так выглядит сам фильтр. Его левая часть – резервуар с водой. Желтые пятна в воде – это подсветка.

промышленный фильтр для очистки воды

А это вариант загрязнения воды. Слева – чистая вода, справа –грязная. Система определила загрязнения и общую степень чистоты воды.

вода после очистки

Для удобства заказчика мы создали чат-бот, где в режиме 24/7 можно получить всю необходимую информацию о работе водоочистных сооружений.

чат-бот системы контроля очистки воды

Ниже пример вывода статистики загрязнений воды на объекте.

статистика загрязнений воды в фильтре

Результат

За первый месяц использования системы контроля качества воды затраты на эксплуатацию и число выездов инженеров на объекты сократилось почти в 3 раза.

Результатом нашей работы стала видеоаналитическая система, которая выдает оповещения о загрязнениях воды, отсылает фотоотчет о качестве работы оборудования на текущий момент и собирает данные о качестве воды за день, неделю и месяц.

БОНУС дочитавшим до конца

Пришлите нам свою задачу по видеоаналитике (одну!), и мы решим ее бесплатно, за неделю. Прислать можно через наш сайт или в Facebook.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда