Хакатон SberCloud
для разработчиков
До конца регистрации:
04
:
05
:
08
:
06
Подробнее
Трибуна
Crayon Bunch
277

Живой пример компьютерного зрения в промышленности

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

В закладки

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.

{ "author_name": "Crayon Bunch", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 6, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 81813, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 05 Sep 2019 10:31:52 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru Отключить рекламу
0
Комментариев нет Накачай стартап
Популярные
По порядку

Комментарии

null