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...

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
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
Анализ данных
Сервис по контролю подрядчиков и оборудования
1 Процедура выбора и проверки подрядчика занимает в среднем до двух месяцев. Отсутствие прозрачной истории работы бурового подрядчика ведет к простою выполняемых работ по добыче нефти 2 Отказы оборудования во время выполнения работ по причине пут...