Система удаленной нейросетевой видеоаналитики покрасочной линии

26
views

Одна из важнейших задач руководителя производства — это использование оборудования с максимальной эффективностью. Несмотря на то, что современные производственные линии неплохо автоматизированы, в них отсутствует важный функциональный элемент — автоматическая фиксация отклонений в бизнес-процессах и рабочих регламентах. Именно эта информация дает наглядное представление о том, когда и сколько работает линия, когда она была остановлена и по каким причинам. Прозрачность подобной информации позволяет руководству не только своевременно реагировать на отклонения от плана, но и принимать взвешенные управленческие решения, оптимизируя рабочий план производства.

К сожалению, в большинстве российских компаний все сводится к мониторингу производительности на основании полученных отчетов за определенный период. Но из данных отчетов можно видеть лишь факт случившегося события — насколько уменьшился объем производства, сколько по времени был простой производственных линий и насколько не выполнен был план. Однако ни причин простоя, ни причин невыполнения плана мы не видим. Особенно если контролирующий отдел находится за сотни километров от производства. В тоже время, нейросетевая видеоаналитика на основе машинного зрения видит все. При этом она позволяет не только оперативно выявлять причины всех сбоев, но и делать это практически в онлайн режиме, а не задним числом.

Пример начала пилотного проекта

Преположим, что необходимо внедрить систему для контроля производственной линии по покраске деталей. Здесь требутеся решение ряда проблем, связанных с поиском причин отклонения от плана по выпуску деталей, причин простоя линии. Все эти проблемы находятся в поле зрения головного офиса, который располагался в другом регионе относительно производства. Соответственно, весь контроль осуществляется по факту полученных отчетов о невыполнении производственного плана.

Задача и конечная цель заказчика вполне понятны — это полноценная и эффективная автоматизация соответствующего контроля с помощью видеоаналитики.

Стоит обратить внимание на то, что под “пилотным проектом” многие понимают что-то теоретическое, не имеющее практической пользы. В нашем же случае, любой пилотный проект несет реальную практическую ценность для заказчика. Он показывает, как нейросетевая видеоаналитика решает задачи на определенном участке компании заказчика. Если у заказчика несколько участков, то пилотный проект запускается на одном и исправляет ситуацию на нем с заделом запуска на остальных участках.

Основной подход к внедрению системы

При внедрении видеоаналитики на покрасочной линии следует вначале сформулироать глобальную задачу, которая заключается в том, чтобы научить роботов распознавать, какие детали заезжают в покрасочную камеру, сколько деталей заехало конкретной позиции, правильно ли они подвешены и ряд других моментов.

При этом понимая, что номенклатура деталей доходит до нескольких десятков тысяч — дифференцировать их возможно, но на это уйдет очень много времени и  подобных решений в России на данный момент нет, а в мире их крайне мало. Но сложность заключалась не в этом. Практически это реализуемо, но будет очень долго (возможно, несколько лет) и очень дорого (миллионы) для заказчика.

С другой стороны, затяжные проекты сопровождаются бюрократией со стороны клиента и превращаются в “долгострой”. Поэтому здесь оптимален подход, когда глобальные задачи декомпозируются на подзадачи, с выбиром для первоначальной реализации наиболее приоритетных.

Интеграция проекта

Интеграция — рабочий процесс между подписанием договора и передачей готового решения клиенту. Одной из особенностей применяемого здест подхода является прозрачность этого процесса благодаря детальным регламентам и описаниям.

Если говорить упрощенно, то в результате интеграции заказчик должен разместить у себя на объекте определенные камеры в определенныз местах. С этой целью запрашивается видео участка или, в случае, когда у заказчика уже установлены свои камеры видеонаблюдения, то высылаются видеозаписи с этих камер.

После получения видео формулируются технические требования к установке видеокамер, определяющие их местоположение и направление съемки. Также готовится список оборудования и описание того как оно должно быть подключено.

Обычно оборудование включает камеры, свитч, регистратор, диск и прокидку от камер до регистратора, от регистратора до выхода в интернет.

При этом система видеоаналитики использует самое стандартное недорогое оборудование, которое широко представлено на рынке России и не является дефицитными даже в условиях существующих санкционных ограничений.

После того как необходимое оборудование установлено на объекте, физическая интеграция считается завершенной. Начинается этап по созданию нейросетевой видеоаналитики.

Какие задачи решает систма в рамках пилотного проекта

Спустя три-пять недель клиент получает ощутимые результаты, а именно:
  • Определяется факт простоя конвейера. Простоем считается интервал, который превышает время, указанное заказчиком.
  • Определяется причина простоя. Такими причинами могут быть: 1) Работа с крупногабаритными позициями; 2) Смена краски в покрасочной камере; 3) Наличие одного маляра вместо двух; 4) Подготовка линии;
  • Определяются иные нарушения, требующие объяснения от старшего смены.

Таким образом система позволяет оперативно и без существенных затрат времени проводить сквозную проверку работы конвейерной линии (100% операций), исполнение персоналом регламента работы, устанавливать тип нарушений, а также агрегировать данную информацию в виде отчета для клиента.

В результате заказчик получает рабочий инструментарий дистанционной проверки, на который проверяющий (сотрудник качества или менеджер по качеству) тратит не более 10 минут в день. За это время он получает полную и объективную картину с видео подтверждениями всего происходящего. И это вместо рутинного и многочасового анализа бесконечных отчетов и постоянных созвонов с производством.

Итогом внедрения такого пилотного проекта являются две позиции:

  • Возрастает производительность покрасочной линии при сопоставимом количестве траверс, прошедших через покрасочную камеру. Проще говоря, маляры красят большее количество деталей. При этом выявляется ряд нарушений с завесом, что обычно увидеть невозможно. Также определяются простои по банальным причинам внутреннего снабжения, например, простои из-за отсутствия краски. Производительность при этом вызрастает как минмум на 10%, что в рамках производства выливается в серьезные суммы.
  • Высвобождаются кадровые ресурсы. Например, контроллеру качества после внедрения тратит несколько минут, чтобы выявить причину проблемы на производстве, вместо одной проверки в течние целого рабочего дня.
Требования к заказчику при осуществлении внедрения
  • Обязательное условие для видеоаналитики — наличие регламентов у компании. Регламенты — это то, что планируется контролировать. Логично, если в компании либо нет регламентов, либо они есть, но о них сотрудники знать не знают, либо эти регламенты писались еще со времен царя Панька, то контролировать просто ничего. Ведь, чтобы выявить нарушение, где-то должно быть обозначено, как делать правильно. На нашем опыте достаточно часто случается, когда только в процессе внедрения видеоаналитики собственник узнает, что регламенты в его компании просто мертвые. В таких случаях внедрение ставится на паузу, а собственник разбирается с внутренними процессами компании: составляет/обновляет регламенты, доводит их до сведения сотрудников.
  • Контролю видеоаналитики не подлежат уникальные нарушения. Нейросеть контролирует только повторяющиеся процессы. Если нарушение происходит раз в год или еще реже, то нейросеть контролировать его не сможет.
  • Видеоаналитика не решает вопросы, связанные с проверкой качества продукта. Например, нейросеть не определит дефекты покраски: наличие потеков, проколов, потускнений и т.д. Но при этом нейросетью блестяще решаются любые вопросы, связанные с выявлением отклонения, которое можно визуально идентифицировать и сопоставить с правильным образцом (с регламентом).
Хотите решить подобные вопросы и на своем производстве? Тогда свяжитесь с нами.