Искусственный интеллект на пищевом производстве: история успеха

Здравствуйте, я Олег Чебулаев, CEO компании Mad Brains. Сегодня расскажу, как мы обучили модель YOLO для видеомониторинга на пищевом производстве и вскрыли важные нюансы работы.Signализация на станках, известная как Andon, помогает отслеживать состояние оборудования, но не всегда отражает реальную картину. К нам обратилась фабрика с просьбой протестировать компьютерное зрение. Процесс начался с установки камер на нескольких станциях и подключения модели YOLO для анализа сигналов. В течение первой недели данных было довольно мало — в основном зеленые сигналы. Но когда мы углубились в анализ желтых сигналов, данные показали, что среднее время реакции на желтый сигнал составляло 6 минут 40 секунд, что привело к значительным простоям. Мы заметили, что смены реагировали по-разному: дневная 3:50, ночная 14:20. После передачи данных менеджменту и внесения изменений время реакции улучшилось. Результаты: доступность и производительность повысились на 4.8 и 1.8 процента соответственно. Наша минимальная интервенция дала максимальные результаты. Визуальный менеджмент работает, но только с правильным учетом данных.