В Библиотеке AI Russia Work опубликован совместный кейс Videomatrix и НЛМК

Кейс о Системе автоматического контроля качества очистки чугуна после десульфурации, внедренный совместно компаниями "ВидеоМатрикс" и НЛМК, опубликован в библиотеке эффективных решений AI Russia* Works . Это открытая библиотека кейсов и премия в области бизнес-эффективности проектов, созданных с использованием искусственного интеллекта. Внедренная Система решила ряд задач. В процессе выплавки стали из чугуна сырье очищается от серы (этот этап называется скачивание шлака). Важно найти баланс между качеством очистки чугуна от примесей и потерями самого металла. Скачивание шлака осуществлялось вручную работником бригады, с опорой сотрудника на собственный опыт и субъективную оценку, достаточно ли хорошо очищен чугун. Компания "ВидеоМатрикс" и продуктовая команда Цифровой трансформации Группы НЛМК внедрили систему видеоаналитики Vmx Dequs: HistControl — собственное разработанное решение на базе технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Система на основе Vmx Dequs фиксирует весь процесс очистки чугуна от шлака и автоматически контролирует степень чистоты сырья. В базе анализируются данные, необходимые для оптимизации техпроцесса: индекс чистоты, время очистки, номер бригады, ФИО сотрудника и др. "Для анализа процесса очистки чугуна от примесей Vmx Dequs использует нейронные сети, инструменты компьютерного зрения и математические алгоритмы. Нейронная сеть обнаруживает на видеопотоке ковш и скиммер (скребок), задействованные в процессе очистки чугуна, фиксирует границы чана и перемещения скиммера. Благодаря этому она определяет динамическую область жидкого шлака – зону для последующего сканирования и анализа. Затем математически вычисляется индекс частоты скачивания шлака и отображается в системе на экране оператора", - рассказал об используемой технологии генеральный директор компании "ВидеоМатрикс" Фарид Нигматуллин. Нейронная сеть изначально обучалась на датасете из 1,5 тысяч изображений. В дальнейшем для повышения точности работы системы обучающий датасет был увеличен до 5 000 изображений. Работа над внедрением VmxDequs:HistControl велась по гибкой методологии с привлечением в продуктовую команду экспертов от производства и потенциальных пользователей продукта, что позволило увеличить индекс чистоты скачивания с 75% до 90%, сократить потери металла при скачивании шлака до норматива до 2 тонн на плавку, создать единый объективный инструмент контроля, который также позволил наглядно объяснить задачи миксеровым и позволил лучшим сотрудникам обучать коллег. Система контроля чистоты скачивания принесла предприятию 20 млн.руб за год и окупилась за 1 месяц. Досье "Цифровой экономики" *AI Russia — это проект Альянса в сфере искусственного интеллекта. Демонстрирует бизнес-сообществу работающие российские кейсы с использованием AI. В Альянс входят крупнейшие технологические компании России: Mail.ru Group, МТС, "Яндекс", Сбер, "Газпром нефть", РФПИ. Ссылка на источник