Искусственный интеллект, который работает на ваше производство

Видеоаналитика на производстве - это анализ видеопотока с существующих камер в реальном времени. Системы подключаются по RTSP или ONVIF и разворачиваются внутри контура предприятия: видео не покидает сеть. Видеонаблюдение на производстве в таком режиме превращается из архива записей в активный инструмент управления.

Задачи, которые закрывает видеоаналитика на производстве: контроль качества продукции на линии - дефекты и сортировка брака без остановки конвейера; контроль СИЗ и опасных зон - автоматическая фиксация нарушений без обходов инспекторов; мониторинг загрузки оборудования - простои, время в работе, отклонения от регламента; распознавание номеров транспорта на въезде, выезде и внутри периметра.

Внедрение ИИ на производстве у нас строится по единому циклу: аудит записей и данных, разметка и обучение модели, подбор оборудования и интеграция в рабочие процессы. Первый этап - аудит - отвечает на вопрос, решаема ли задача на текущей инфраструктуре. Если нет - говорим об этом до начала работ.

Внедрение ИИ на производстве не начинается с закупки нового железа по умолчанию - стартуем с того, что уже есть. Внедрение ИИ на производстве этапами снижает риск: заказчик видит результат на первом участке до расширения на весь объект. Автоматизация производства ИИ начинается с наиболее дорогостоящей проблемы. Срок до рабочего MVP - 6-8 недель.

Управление ИИ агентами на производстве - это автоматизация операционных задач, требующих последовательности решений: сбор данных с нескольких систем, проверка условий, создание задач, отправка уведомлений. Управление ИИ агентами на производстве подходит для маршрутизации заявок на обслуживание оборудования, контроля SLA по инцидентам, агрегации данных из MES, WMS и 1С.

Управление процессами на производстве ИИ в таком режиме объединяет сенсорный уровень с операционными системами без ручного переноса. Цифровизация производственных процессов через ИИ агентов не требует замены учётных систем - агенты работают поверх существующей инфраструктуры через API.

Применение ИИ в промышленности даёт наибольший эффект там, где есть чёткий измеримый результат: меньше брака, меньше простоев, меньше нарушений СИЗ. Использование ИИ на производстве начинается с аудита - занимает от нескольких дней до двух недель и даёт ответ о реализуемости задачи на текущей инфраструктуре.

Решения ИИ для производства строятся на базе трёх направлений: видеоаналитика и компьютерное зрение, ИИ агенты и обработка данных, разработка полного цикла для нестандартных сценариев. Производственные инновации с ИИ не требуют глубокой цифровой зрелости: достаточно наличия камер, данных и понятной задачи. Преимущества ИИ для промышленности - снижение операционных расходов на 40%, ускорение контроля качества в 10 раз, сокращение времени реакции на инцидент. Умное производство с ИИ - это масштабируемый контур, который расширяется по мере накопления данных. Искусственный интеллект на производстве берёт рутину и оставляет человеку разбор нестандартных ситуаций.

Если у вас есть производственная задача - начинаем с аудита. Если задача пока не формализована - начнём с созвона.