Внедрим искусственный интеллект для контроля качества
Разрабатываем и внедряем решения на базе компьютерного зрения для автоматического контроля качества продукции. ИИ позволяет с высокой точностью выявлять брак и отклонения на производственных линиях в металлургии, машиностроении, пищевой, сельскохозяйственной и других отраслях.
Рассказываем об ИИ
5 мин
Мы внедряем компьютерное зрение на ваше производство и обучаем его находить дефекты производимой продукции с помощью видеокамер на производстве.
При выявлении дефекта с помощью компьютерного зрения настроим систему передавать сигнал оператору о наличии дефекта.
Настраиваем контроль визуального соответствия продукции установленным техническим стандартам и нормативам ГОСТ. Отклонения фиксируются и поступают в отчёт.
Как внедряется ИИ для контроля качества?
На базе искусственного интеллекта мы внедряем решения, которые позволяют самостоятельно находит дефекты, сигнализирует оператору и формирует отчёты. Вот как это работает:
Подключение к видеопотоку
Мы подключаемся к уже установленным камерам или устанавливаем новые. Видеопоток подаётся в систему, где работает ИИ-модуль. Модуль может быть развернут и на облаке и на локальном сервере компании.
Обучение ИИ на реальных данных
Собираем фотографии и видео вашей продукции. Отмечаем дефекты, подготавливаем обучающую выборку и обучаем модели на базе PyTorch и TensorFlow. Учитываем тип продукции, допустимые отклонения, специфику линий.
Настраиваем оповещение об отклонениях
Настраиваем систему не только выявлять дефекты на основании видеоизображений, но и оповещать оператора о дефекте в продукции, чтобы принять оперативные меры. Формат оповещения — любой (на ПК, в Телеграмм, в CRM или ERP систему).
Настраиваем отчетность
Настраиваем формировку статистики по количеству брака, причинам, времени появления.
Наши эксперты рассчитают стоимость внедрения искусственного интеллекта в контроль качества на вашем производстве.
автор статьи,
специалист по внедрению ИИ в бизнес
Нам доверяют лидеры отечественного рынка
Пример внедрения ИИ для контроля качества
Недавно к нам обратилась производственная компания (название не раскрываем по NDA), где ежедневно выпускались сотни металлических изделий. Оператор вручную контролировал качество — но из-за усталости часто пропускал дефекты.
Мы внедрили систему ИИ-контроля качества на базе компьютерного зрения:
Установили камеры на линию упаковки;
Обучили ИИ находить царапины, перекосы, отсутствие элементов;
Настроили визуальную и Telegram-сигнализацию;
Автоматизировали сбор статистики.
В результате: брак сократился на 30%, а оператор стал заниматься устранением проблем, а не рутинным осмотром.
Вопросы по внедрению ИИ для контроля качества на производстве
Ниже — ответы на частые вопросы и пояснение ключевых этапов внедрения искусственного интеллекта в контроль качества.
Что нужно, чтобы запустить ИИ?
Достаточно камер и фотографий продукции. Мы сами поможем с установкой и сбором обучающих данных — от вас нужно только участие на старте.
ИИ сможет работать без интернета?
Да, ИИ может работать локально на вашем сервере или промышленном компьютере — даже без выхода в интернет.
Безопасно ли использовать ИИ на производстве?
Да. ИИ — это не замена оператору, а помощник, который не устаёт, не отвлекается и работает 24/7. Он не вмешивается в производственный процесс, а только сигнализирует и собирает данные.
Само решение может быть полностью развернуто на серверах вашей компании, что обеспечивает сохранность данных у вас (все данные хранятся и обрабатываются только на вашем сервере).
Какие вы модели используйте?
Мы используем современные модели компьютерного зрения на базе PyTorch и TensorFlow.
Все модели адаптируются под ваш тип изделий и могут быть обучены с нуля или дообучены на ваших данных. Это позволяет системе точно определять даже редкие типы дефектов.
Каковы органичения?
Каждое решение по внедрению ИИ для контроля качества подбирается индивидуально и зависит от производимой продукции.
Чем проще изделие тем легче внедрить контроль качества компьютерным зрением. Нестандартная продукция требует разработки и обучения моделей распознавания дефектов с нуля, однако в большинстве случаев используются готовые библиотеки моделей, которые с помощью нашего ML инженера, «адаптируются» под распознавание дефектов именно вашей продукции.
Как ИИ понимает дефекты изделия?
Для этого мы ставим и настраиваем ML модели на базе PyTorch и TensorFlow, которые уже обучены на сотнях тысяч изделий. Для каждого вида продукции как правило уже разработана своя библиотека моделей компьютерного зрения (от анализа гнилых яблок для производителей соков до трубопроката). Готовую библиотеку мы дорабатываем под ваш продукт, учитывая все его особенности и внедряем. Для этого в штате свой ML специалист, который дообучает модели под ваш продукт (изделие, упаковку).
С какими дефектами ИИ исправляется?
ИИ может выявлять практически любые дефекты от трещин, окалин, рванин на металлических поверхностей до дефектов сельскохозяйственной продукции (гниение, жилистость мяса, недозрелость овощей и фруктов).
Нашими экспертами подбирается подходящее решение под ваш бизнес и далее выбранная библиотека моделей обучается под ваш бизнес.
Помимо данной услуги, вы можете ознакомится еще с существующими решениями в области внедрения ИИ. Мы готовы адаптировать их под ваш бизнес.
Разработали рабочие решения на базе искусственного интеллекта, которые можно внедрить в ваш бизнес уже сегодня.
Проведём аудит, проанализируем бизнес-процессы, предложим эффективные сценарии внедрения ИИ и реализуем их на практике.
Разработаем и обучим ИИ-агента под любые задачи и цели бизнеса — агент сможет выполнять любые функции, необходимые вашей компании.
почему мы
Надёжный партнёр с 35-летней историей
35 лет
надежной работы на рынке
7 лет
в сфере промышленной безопасности
Еженедельные отчеты под вашей рукой исключают срыв сроков проекта
В штате нашей компании 30+ экспертов по промышленной и экологической безопасности, а также проектировщики
специалисты ИИ отдела
Кто будет работать над вашим ИИ проектом?
Елена Павлова
Специалист отдела маркетинга ИИ продукта
Тимур Абдулхаиров
Специалист по внедрению искусственного интеллекта, руководитель развития
Лариса Гусельникова
Руководитель отдела продаж ИИ продукта
Максим Илюшин
Технический менеджер, специалист по внедрению ИИ
Галина Горбунова
Заместитель генерального директора
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
