Чем разработчику заняться в промышленности: компьютерное зрение, машинное обучение, IoT |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-10-21 19:30 Сергей Стрелков, директор по разработке программного обеспечения «КРОК» Иногда от новостей складывается впечатление, что большинство технологических усилий человечества направлены на новые смартфоны и приложения внутри них. К счастью, я много общаюсь с командами из крупнейших предприятий России и потому знаю: для серьёзного и полезного дела новые технологии тоже применяются, и весьма активно. Хочу рассказать, какие IT-решения сейчас востребованы в промышленности и как можно своими руками их протестировать (спойлер: нет, в КРОК для этого устраиваться необязательно). Безопасность Офисные сотрудники могут только позавидовать тому, как на предприятиях заботятся о здоровье. Без несчастных случаев и аварий на производстве завод работает как часы, вот промышленники и стремятся к нулевым показателям по простоям, задержкам и, конечно, избегают травматизма и смертности. Как этого добиться? Только тотальным и бескомпромиссным контролем. Чтобы не просто пьяных не пускали — даже с похмельным «выхлопом» на объекте никого не было. И чтобы без допуска никто не лез на высоту, а все операции чётко соответствовали регламентам. Для этих целей у главного инженера и других руководителей устанавливается специальный интерфейс, где, как в компьютерной игре, визуализируется общая обстановка и события, на которые нужно обратить внимание. Плюс показатели самочувствия сотрудников вплоть до определения уровня стресса. Чуть что не так — пожалуйте в медпункт, проверьте сердце и давление. И везде алкотестеры: на входе, у станков, у электрощитов. Потому что, увы, некоторые герои любят «взбодриться» в обеденный перерыв. Одна из самых важных задач — перенесение аналоговых рабочих процессов в цифровую логику программ. А потом ИИ сможет оптимизировать распределение задач: раздавать наряды для оптимальной загрузки станков, учитывая навыки сотрудников, правильно выстраивать процедуры и так далее. А в случае аварии он направит людей к нужным выходам, чтобы избежать жертв из-за паники. Параллельно он будет собирать информацию с умных датчиков, устанавливая по горячим следам причины проблем.
Эффективность производства Про оптимизацию станков силами ИИ мы уже сказали. Ещё есть умная мониторинговая система, которая по звуку определяет, что мотору скоро понадобится ремонт. В отличие от Васильича из автосервиса, эта система реально может диагностировать электродвигатель или другую сложную машину по её шумам. В результате предприятие переходит к модели обслуживания по потребности, что, во-первых, дешевле, а во-вторых, страхует от неожиданностей. Уже сейчас РЖД таким образом ремонтирует вагонные колесные пары. Немало усилий направлено и на расширение способностей каждого рабочего. Человек надевает очки дополненной реальности и видит перед собой инструкцию по обращению с техникой. Или может взять в руки сошедшую с ленты деталь, а компьютер оценит, не отправить ли продукт в брак. Это пока в будущем, а из того, что уже вошло в практику — обучение персонала в виртуальной среде, когда они могут в тех же VR-очках побегать по заводу, запомнить, где находится каждый вентиль и что делать в разных ситуациях. Когда завод запустят, сотрудникам нужно будет гораздо меньше времени, чтобы освоиться. Роботы Эти технологии по сути объединяют в себе два предыдущих раздела. Когда человеку не стоит или не хочется лезть в какую-то зону, он берёт в руки пульт и отправляет вместо себя дрона. Не обязательно летающего: беспилотники устанавливаются на колёсную или гусеничную базу, есть плавающие, лазающие, катающиеся образцы. Лично мы самими роботами не занимаемся, но зато разработали софт, чтобы один оператор мог контролировать целые группировки дронов. Можно создавать маршруты, программировать сценарии, всячески автоматизировать работу. Как это используется в реальной жизни? Одни компании мониторят состояние растянутых на километры объектов (если мы говорим, например, о трубопроводе). Тепловизоры и прочие специальные штуковины позволяют, например, увидеть утечку и отправить сигнал обслуживающей бригаде.
Другие предприятия отправляют дроны в карьеры, где они обследуют стенки и сообщают о проблемах. Во время взрывных работ беспилотники позволяют вовсе убрать людей из опасной зоны, не жертвуя при этом эффективностью операций. В агропромышленном комплексе дроны летают над полями: ищут больные растения, обезвоженные участки и всё такое прочее. Есть даже системы для автоматического сбора урожая. И, разумеется, задачи в части аварий и чрезвычайных ситуаций — это актуально всегда и везде. Здесь у нас целая серия пилотных проектов для нескольких производств. До боевого внедрения технологий остаётся 3–5 лет. Машинное зрение и всё, что придет в голову Умные камеры работают на множестве участков. Причём многие проекты начинаются, когда заказчик делится своей «болью», а наши инженеры ему говорят: «А почему бы не…». Вот примеры. Как контролировать усталость водителей большегрузов и защищать их от бандитов в пути? Ставим в кабину умную камеру, чтобы следила за состоянием человека. Комплекс датчиков собирает данные о движении машины и сигнализирует о внезапных событиях вроде открытия дверей фургона, появления попутчиков (или попутчиц). Как следить за поведением персонала и доступом в закрытые зоны? Система машинного зрения на ходу снимает людей и ведёт их по объекту. Тут работает не только распознавание лица, но и анализ дополнительных параметров вроде походки. Как обеспечить проверку грузов на крупном объекте вроде порта или промышленного склада? Дрон облетает контейнер, проверяет его на повреждения (трещины, коррозию и так далее). В некоторых портах уже есть краны, которые не берут груз, пока дрон не составит и не проанализирует его модель. Как проконтролировать стройку на удалённом объекте? Ставим систему, которая в режиме 24/7 считает, сколько привезли материалов, сколько человек реально было на стройплощадке и сколько времени они работали, а сколько — играли в домино. Всё это можно наложить на BIM-модель и соотнести с экономическими показателями. Хотите попробовать эти решения в деле? Участвуйте в хакатоне КРОК Теперь о том, что я анонсировал в начале — как это всё можно пощупать. 16–17 ноября в Москве у нас в КРОК пройдет финал промышленного хакатона ProHack 4.0. Это хакатон с реальными задачами от таких промышленных компаний, как Сибур, ФосАгро, УралХим, Газпром Нефть, Норникель и другие. Задачи такого же плана, что и описанные выше. Например, оптимизировать работу системы вентиляции на предприятии, чтобы она работала не 100% времени, а только если в помещении есть люди. Все задачи хакатона можно посмотреть здесь. А на днях пришла бомбическая задача от крупного агрохолдинга: детектирование/устранение случаев придавливания поросят свиноматкой. Из описания задачи: В свинокомплексе на небольшой площади (в станке) находится свиноматка, которая недавно опоросилась и кормит родившихся поросят. Свиноматка кормит поросят с момента опороса до 26–дневного возраста. Станок исключает повороты свиноматки, позволяя ей лишь лежать или стоять. Проблема в том, что бывают ситуации, преимущественно на первой неделе после опороса (когда поросята еще недостаточно осторожны), когда свиноматка ложится на пол и случайно придавливает поросёнка. Часть поросят при этом получают несовместимые с жизнью повреждения, а часть можно спасти, если в течение короткого промежутка времени освободить их из-под тела свиноматки. Эту и другие задачи участники хакатона попробуют решить с помощью настоящих рабочих инструментов от ведущих мировых вендоров. Мы предложим им высокоскоростной фреймворк Exonum (Bitfury), российскую платформу Мастерчейн, набор промышленных решений от Cisco: инструменты для индустриального Wi-Fi, построения сети LoRaWAN, IoT-платформу Cisco Kinetic, видеонаблюдение Cisco VSM. Пергам поделится своими наработками в области детектирования газов на промышленных объектах. Проверить свои гипотезы и апробировать разработанные прототипы вы сможете с помощью гибкой и масштабируемой «песочницы» на основе платформы КРОК Облачные сервисы. Заявить команду на хакатон можно до 1 ноября. Финал — 16-17 ноября в Москве. Основная часть задач уже опубликована на сайте хакатона. Наша цель — доказать, что современная промышленность может сильно выиграть от IT-решений. А эксперты-участники смогут глотнуть свежего воздуха, себя показать и других посмотреть. Если есть вопросы про хакатон, про IT в промышленности — пишите в комментарии или на sstrelkov@croc.ru. Увидимся! Рекламные публикации для бизнеса: Источник: tproger.ru Комментарии: |
|