Билайн Big Data & AI внедрил видеоаналитику на производстве хлебобулочных изделий

Реклама ПАО «ВымпелКом». ИНН: 7713076301. Erid: 2VSb5yeUti4

Билайн Big Data & AI – команда билайна по работе с большими данными и искусственным интеллектом внедрила нейросеть для подсчета продукции на производстве хлебобулочных изделий RVK FOOD в Самаре. Решение помогло не только получить данные о динамике выпуска продукции, но и стало дополнительным источником информации для оценки загрузки текущего оборудования и повышения эффективности работы предприятия.

Компания RVK FOOD занимается производством замороженных хлебобулочных полуфабрикатов, которые распространяются в различных ритейл-сетях и заведениях общепита городов России. На производственной площадке компании в Самаре ежедневно выпускаются десятки тысяч изделий. При такой загрузке простой производства даже на час значительно влияет на финансовые результаты.

Растущий спрос со стороны клиентов мотивирует компанию пересматривать процессы для построения более эффективного производственного цикла на текущем оборудовании. Для принятия таких решений руководству завода необходимо было оценить реальную загрузку и производительность линии. Данные о количестве фактически произведенной продукции собирались в конце дня, но они не давали информации о том, почему в той или иной смене показатели разные.

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. Камеру установили над конвейером, после зоны шоковой заморозки. Видеопоток обрабатывается в режиме реального времени, нейросеть определяет изделие на конвейере, его вид — слойка или сахарный язычок, и считает их.

Сложность подсчета «глазами» была в том, что изделия идут не поштучно, а рядами с разным количеством (от 1 до 9 штук) на большой скорости, поэтому видеоаналитика стала оптимальным решением этой задачи. С помощью этого инструмента, специалисты производства получают информацию о том, сколько продукции было произведено за конкретный отрезок времени, например, за 1 час.

Главной целью внедрения решения был не простой подсчет продукции, а анализ динамики производства и поиск точек роста и оптимизации. Если продукция не идет по линии — это сигнал о том, что что-то идет не так. Данные обновляются каждые 20 секунд, поэтому ответственный за производство может с минимальными задержками отследить простои и оперативно устранить возможные неполадки. Эти данные помогли не только выявить ряд проблем и оптимизировать процессы, но и использовать существующие возможности повышения производительности.

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.