Топ-5 примеров использования ИИ на производстве и в промышленности: лучшие практики применения

Компьютерное зрение в настоящее время активно используется в сборочных процессах на заводах: с его помощью осуществляется автоматизированное управление процессами сборки. Так, например, у Tesla около 70% операций автоматизировано, что позволяет одновременно контролировать и роботов, и сотрудников на линии сборки.

Исследования показывают, что в компаниях, где используется компьютерное зрение, производительность на сборочных линиях может увеличиваться на 20-30%, а число дефектов сокращается на 50-60%. Например, в автомобильной промышленности каждая неточность в сборке может приводить к высоким затратам на исправление, а компьютерное зрение помогает устранить такие ошибки еще на этапе сборки.
В этой статье разберемся, какие еще процессы могут быть автоматизированы при помощи комбинации компьютерного зрения (Computer Vision, CV) и ИИ.

Пример 1: выявление дефектов.

Для обеспечения высокого качества продукции системы компьютерного зрения помогают находить дефекты на ранних этапах производства. Эти системы анализируют изображения с камер и с помощью алгоритмов машинного обучения определяют различные недостатки - от брака покрытия до трещин в деталях. Для решения аналогичных задач в ЦПР РТСофт разработана система контроля качества продукции на основе ИИ - RITMS OMEGA, которая повышает качество продукции и контролирует соблюдение технологических операций. Подходит как для предприятий с непрерывными, так и дискретными производственными циклами. Ознакомьтесь с решением по ссылке.

Пример 2: резка материалов.

Компьютерное зрение улучшает процессы резки, как лазерной, так и ротационной. После загрузки дизайна система управляет процессом резки с высокой точностью, независимо от сложности материала.
На практике это приводит к повышению точности на 20-25% и снижению количества отходов на 10-15%. Кроме того, системы позволяют обнаруживать неисправности инструмента в реальном времени и, следовательно, снижать время простоя оборудования.

Пример 3: Профилактическое обслуживание.

Компьютерное зрение помогает отслеживать состояние оборудования и обнаруживать проблемы (например, коррозии металлических элементов, или же износ оборудования в целом), что особенно важно в свете необходимости пролонгации цикла использования оборудования и снижения затрат.

Пример 4: Безопасность труда.

Системы машинного зрения помогают предотвращать опасные ситуации на производстве и следят за выполнением норм безопасности. Так, например, на одном из предприятий энергетического комплекса с их помощью сократили количество нарушений в 10 раз и автоматизировали контроль за использованием защитной экипировки. С помощью ИИ количество нарушений сократилось с 80 до 8 в неделю, а система автоматически фиксирует 95-98% случаев несоблюдения норм.

Пример 5: Логистика на складах.

Камеры и AI-сканеры автоматически отслеживают перемещение товаров, идентифицируют штрих-коды и следят за правильной маркировкой. Также осуществляется контроль качества этикеток (помятые или смещенные автоматически отбраковываются).
Компьютерное зрение также используется для контроля качества упаковки и штрих-кодов. Например, системы проверяют, заполнена ли упаковка до нужного уровня, соответствуют ли размеры и форма стандартам, и правильно ли нанесены штрих-коды. Это особенно важно в фармацевтике и розничной торговле, где ошибки в упаковке могут привести к значительным убыткам.

Узнать больше об услугах компании ЦПР РТСофт и получить расчет стоимости вашего проекта можно по электронной почте info@list.dev.rtsoft.ru