Данный проект был реализован в рамках развития концепции операционной эффективности и цифровой трансформации ПАО «Юнипро».
На первом этапе были определены задачи, которые должна выполнять система видеоаналитики на основе искусственного интеллекта. При проведении ремонтных работ на предприятиях с помощью нейросети необходимо было подсчитать количество сотрудников, осуществляющих ремонт оборудования, и среднее время их нахождения в зоне проведения ремонтных работ, которая находилась под наблюдением.
После согласования задач и требований к предоставлению результата специалисты «Центр 2М» в течение месяца обучали систему промышленной видеоаналитики CenterVision, использующую нейронные сети для распознавания персонала на производственных предприятиях, замеру времени их нахождения в изучаемой зоне. По итогам проведения пилотного запуска «Центр 2М» продемонстрировал работу системы с итоговым уровнем достоверности модели 87%.
В рамках выполнения задач по повышению операционной эффективности прототип, созданный «Центр 2М», при помощи камер видеонаблюдения способен автоматически подсчитывать количество и время нахождения персонала в зоне проведения ремонта, что позволяет проводить анализ эффективности его работы и разрабатывать соответствующие мероприятия.
Благодаря использованию технологий на основе искусственного интеллекта компания «Юнипро» планирует повысить эффективность использования собственного ремонтного персонала и сократить издержки в части работ, выполняемых подрядными организациями.
«Мы благодарны компании Юнипро за оказанное доверие. Очень важно, что такие крупные и критически важные для нашей страны предприятия не боятся внедрять и развивать технологии, основанные на машинном зрении, – говорит руководитель компании «Центр 2М» Евгений Мискевич. – По нашим прогнозам, в 2020 году потребность в интеллектуальной видеоаналитике на отечественных предприятиях вырастет более чем на 20%. Главными предпосылками к этому, даже в условиях кризиса, станут снижение эксплуатационных затрат и соблюдение ужесточающихся правил безопасности производства. Применение видеоаналитики на базе нейронных сетей не потребует инвестиций в приобретение нового технологического оборудования. Используя технологии глубокого обучения, видеосистемы могут более точно контролировать качество продукции, активность персонала, управление технологическими процессами. Сотрудники промышленных предприятий могут выявлять потенциально опасные ситуации благодаря предиктивной аналитике и использовать систему для расследования инцидентов».