Операторы сотовой связи ищут возможности дополнительного заработка. Стимулов для этого хватает. В области телекома с учетом высокого проникновения сотовой связи и позиции государства по части тарифов наблюдается стагнация. Операторам остается расширять направления деятельности. Логично, когда это делается в смежных областях, где операторы уже накопили немалые компетенции, прежде всего в облачных сервисах, в области больших данных, в рекламных технологиях.
Билайн Big Data & AI, команда компании, которая занимается работой с большими данными и ИИ, внедрила нейросеть для подсчета продукции на производстве хлебобулочных изделий RVK FOOD в Самаре.
Руководству завода требовалось оценить процессы производства с тем, чтобы построить более эффективный производственный цикл. Для этого требовалось детально оценить реальную загрузку и производительность линии.
Павел Шувалов, директор производства RVK FOOD:
“Мы стремимся к увеличению эффективности производства и использования оборудования. Даже небольшие погрешности или простои приводят к отставанию от плана. Мы знали, что за одну смену выпустили какое-то количество продукции, но эти данные не давали полной картины. Например, одна смена всегда выпускает больше, чем другая. Почему, в чем и в какой момент возникает проблема? Именно эти вопросы привели нас к решению внедрить видеоаналитику".
Команда Билайна внедрила систему видеоаналитики для подсчета продукции на одной из производственных линий. Видеопоток обрабатывался в режиме реального времени, нейросеть определяет изделия на конвейере, считает их. Сложность подсчета "глазами" была в том, что изделия идут быстро, рядами с разным количеством (от 1 до 9), видеоаналитика стала оптимальным решением - данные доступны практически на любой момент времени, можно уточнить сколько продукции было выпущено за тот или иной час.
Данные системы видеоаналитики позволили отследить простои и оперативно устранить выявленные проблемы.
Владимир Ласовский, директор департамента развития инновационных продуктов и технологий Билайна:
“Видеоаналитика активно используется для решения разнообразных задач производственных компаний: от контроля качества продукции до охраны труда. Мы придерживаемся гипотезы о том, что качественный сбор и анализ данных может положительно повлиять на производство. Многие компании сталкиваются с необходимостью перестраивания процессов и обоснования этих изменений. Данные, полученные с помощью видеоаналитики, могут стать источником для более глубокой и точной аналитики процессов и применяться для принятия управленческих решений".
В планах завода — перевод решения из облака во внутренний контур компании и внедрение новых ИИ-моделей для подсчета и отслеживания паллет продукции на складе.
--
