{"id":14270,"url":"\/distributions\/14270\/click?bit=1&hash=a51bb85a950ab21cdf691932d23b81e76bd428323f3fda8d1e62b0843a9e5699","title":"\u041b\u044b\u0436\u0438, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0438 \u0410\u043b\u044c\u0444\u0430-\u0411\u0430\u043d\u043a \u2014 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0433\u043e\u0440\u0435","buttonText":"\u041d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439?","imageUuid":"f84aced9-2f9d-5a50-9157-8e37d6ce1060"}

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