Все кейсы
Анализ данныхПромышленность1 января 2024 г.

Автоматизированная система процесса соблюдения установленных правил компании

Создать систему цифрового аудита с внедрением искусственного интеллекта и использованием нейросетевых технологий, которая позволит осуществить автоматизацию процесса соблюдения установленных правил компании, выявляя нарушения, и предоставит возмож...

Автоматизированная система процесса соблюдения установленных правил компании

Задача

Компании нужно убедиться, что сотрудники действительно соблюдают установленные правила и регламенты на рабочих местах. Это касается дисциплины, порядка действий, использования формы и средств защиты, нахождения в положенных зонах. Ручной контроль через руководителей и выборочные проверки не масштабируется и оставляет много слепых зон. Требовалась система, которая проверяет соблюдение правил постоянно и объективно.

Решение

Мы создали автоматизированную систему контроля соблюдения правил компании на основе видеоаналитики. Она анализирует изображение с камер на рабочих местах и проверяет, выполняют ли сотрудники установленные требования. При выявлении нарушения система фиксирует его с привязкой к месту и времени и передаёт информацию ответственным. Контроль идёт непрерывно по всем камерам, а не точечно, что убирает зависимость от присутствия проверяющего.

Технологии

Ядро, нейросетевые модели компьютерного зрения, распознающие действия людей, их положение в кадре и соответствие сцены заданным правилам. Поверх детекции работает логика проверки регламентов и модуль фиксации нарушений, который ведёт историю событий и формирует отчётность. Система интегрируется с действующей инфраструктурой видеонаблюдения заказчика.

Результат

Компания автоматизировала контроль дисциплины и соблюдения регламентов, сняв нагрузку с руководителей. Проверка стала непрерывной и объективной, нарушения фиксируются сразу и подкреплены видеоданными. Это повысило уровень соблюдения правил и дало менеджменту прозрачную картину происходящего на рабочих местах без необходимости постоянного личного контроля.

Похожие кейсы

Анализ данных

Контроль состава шлака на металлургическом заводе: реакция на отклонение за минуту

Партнёрский проект в металлургии на базе Z-brain: система сверяет телеметрию датчиков с моделью, обученной на истории выплавок завода, находит причину отклонения и сразу выдаёт оператору действие. Время реакции сократилось с десятков минут до одной.

Анализ данных

Модель предсказания поломки оборудования

Сибур: предиктивная модель для экструдера полимеров. Раннее обнаружение признаков засора по данным датчиков. Доля предугаданных неполадок ~80%, переход от аварийного ремонта к плановому обслуживанию.

Анализ данных

Построение цифровой модели фабрики

Моделирование бизнес и производственных процессов действующего производства, поиск "узких мест" в производстве для их устранения, поиск параметров, влияющих на выход годной продукции