«ТН-ГРУПП» Все статьи автора
27 апреля 2021, 12:30 120

«ТН–ГРУПП» успешно реализовала проект по созданию «Машинного зрения»

Благодаря сотрудничеству с Фондом содействия инновациям, инженеры «ТН–ГРУПП» создали систему оптического контроля, которая фиксирует 99% бракованного товара на производстве.

В условиях пандемии коронавируса необходимость автоматизации производства стала очевидной. В 2019 году эксперты Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) оценили результаты среднестатистического российского работника в 26,5$ в час. В этом рейтинге производительности труда из 36 стран Россия оказалась на 35 месте, опережая Мексику. Причина низких показателей заключается в устаревании оборудования и технологических процессов, требующих большого количества ручного труда. Пандемия позволила на практике ощутить масштаб проблемы и подхлестнула интерес к автоматизации производственных процессов.

Внедрение инноваций эффективно не только для крупных предприятий, но и для малого бизнеса. Автоматизация даже одного этапа или процесса повышает качество продукции, в то время как себестоимость товара снижается вместе с рисками простоя. Автоматизированные предприятия более устойчивы в условиях кризиса, поскольку меньше подвержены человеческому фактору.

Автоматизация снижает издержки на обеспечение производства. Траты за отопление, воду и электричество в помещении, где работают машины, значительно ниже. Автоматические системы могут работать в три смены даже в условиях эпидемии, не устают, не прогуливают и не нуждаются в заработной плате и больничных.

По данным TAdviser в 2021 году наибольшее распространение получают технологии машинного зрения. Машинное зрение сокращает участие человека в процессе проверки качества на всех видах производственных линий. Оно обеспечивает визуальный контроль технологических параметров: ведет подсчет объектов, снимает измерения, проверяет маркировки и штрих коды, отмечает уровень расхода или производства сырья, сопоставляет детали с образцами, сортирует их и выявляет дефекты.

Технология оценивает изделие или продукт на разных стадиях производственного процесса. В зависимости от качества готовой продукции система может сортировать его в разные категории для продажи. Отбраковка на ранних этапах экономит ресурсы и снижает расходы компании. Скорость автоматизированной проверки значительно выше ручной, что позволят увеличить производительность в несколько раз. Таким образом машинное зрение создает условия для роста и развития компании.

Системы с машинным зрением задействуются в разных отраслях. Широкое применение они нашли в пищевой, фармацевтической и автомобильной промышленностях. Например, на линии сборки автомобиля возможно отбраковывать комплектующие, на фармацевтическом производстве проверять этикетки и маркировки, а на пищевом — уровень наполнения бутылки водой. Преимущество такой системы заключается в том, что на одном производстве она может быть адаптирована под выполнение разных задач. Инновация снижает риски для здоровья сотрудников. Технологию успешно используют на больших и малых производствах.

Внедрение инноваций кажется долгим и затратным процессом, однако это самая выгодная инвестиция, ведь их цель — оптимизировать процессы и повысить рентабельность бизнеса. Начните с монотонных дешевых процессов и постепенно наращивайте систему.

При поддержке Фонда содействия инновациям (ФСИ) специалисты компании «ТН–ГРУПП» разработали уникальное адаптивное решение для промышленного производства, позволяющее автоматизировать практически любой процесс.

ФСИ реализует государственную политики развития и поддержки в научно–технической сфере, а также создает и развивает инфраструктуру поддержки малых форм предприятий. Благодаря сотрудничеству с Фондом компания «ТН–ГРУПП» успешно реализовала проект по созданию «Машинного зрения». Инженеры «ТН–ГРУПП» проектируют индивидуальные системы оптического контроля с машинным обучением исходя из возможностей и нужд производства.

Стандартная система состоит из программного обеспечения, компьютера и технических решений, включающих камеры, датчики, конвейер и систему отбраковки. Инженеры компании спроектировали уникальную систему оптического контроля с особенной расстановкой камер, калибровкой и механической подачей изделий, которую легко внедрить на производстве.

В основе программного обеспечения лежит нейронная сеть. Перед запуском системы на производстве сеть проходит самообучение, которое в среднем занимает пару дней. Длительность обучения зависит от видов изделий и задач, с которые ей предстоит решать. В дальнейшем сеть учится распознавать новые изделия и дефекты, а также формирует статистику по виду и количеству брака. Технология легко разворачивается на производстве, адаптируясь к виду и параметрам изделий.

Конкурентоспособность компании зависит от технологий, которые она использует. Стоит внимательно рассмотреть этот вопрос и рассчитать затраты и окупаемость. Откладывая автоматизацию процессов до лучших времен, компания рискует не преодолеть отставание на рынке.

Выделите фрагмент с текстом ошибки и нажмите Ctrl+Enter
Новости партнеров
Реклама