Автоматизированный контроль техпроцесса позволяет сэкономить миллионы рублей
Могут ли видеоаналитика и искусственный интеллект качественно следить за технологическим процессом и не простоем оборудования на производстве? В данной статье на этот вопрос ответят эксперты компании "ВидеоМатрикс (Videomatrix)".
Содержание |
Несколько фактов из жизни людей
Средний объем внимания взрослого человека позволяет удержать в фокусе 5-7 объектов одновременно. Согласно исследованию Microsoft, в 2015 году средняя продолжительность концентрации человеческого внимания составила 8 секунд. По данным фонда исследования сна National Sleep Foundation каждый десятый сотрудник хотя бы раз засыпал на работе.
Несколько фактов из промышленности
Нарушение технологического процесса может привести к: ухудшению качества продукта в результате неправильной обработки, порче или выводу из строя дорогостоящего оборудования, возникновению пожароопасной или взрывоопасной среды, человеческим жертвам. На крупных нефтехимических производствах вынужденный простой оборудования оценивается в семизначной денежной сумме. Рабочий день оператора, что следит по камерам видеонаблюдения за ключевыми узлами производства, 8 часов. Количество экранов варьируется от масштабов предприятия и техпроцесса и может в среднем достигать 10. Остается только догадываться, во сколько может обходиться крупному предприятию несовершенство человеческого внимания оператора.
Монотонная картинка, множество экранов разом, мысли о домашних хлопотах… в итоге — с кем не бывает. Но с точки зрения эффективности производства и сокращения издержек помощь тут не помешает точно. Индустрия 4.0 уже предусмотрела способы автоматизации контроля. Представители компании "ВидеоМатрикс" рассказали о том, как помогают их клиентам справляться с этой задачей искусственный интеллект и видеоаналитика.
Да будет свет
Основой автоматизации контроля технологического процесса служит серверная видеоаналитика. В решении суть контроля прежняя: наблюдение за процессом. Ключевое изменение в том, что оператору приходится все время смотреть не на включенные экраны, а на… выключенные. Когда AI видит нарушение техпроцесса, система сама включает нужный экран оператора, подает звуковой сигнал и отправляет дополнительное уведомление на почту. Изображение на экране появляется внезапно. Эта новизна в поле зрения провоцирует непроизвольное внимание оператора. Реакция человека следует незамедлительно.
Можно ли доверять искусственному интеллекту
Полагаясь на компьютерное зрение и искусственный интеллект, скептики ставят под сомнение способности системы. Будет ли она, как тот пастушок в притче, кричать "Волки!!" при каждом подозрительном случае и, наоборот, не проморгает ли критический момент при снижении уровня достоверности распознавания.
И вообще: одно дело научить нейронную сеть распознавать в кадре свиней, совершенно другое — поставить ее на страже технологического процесса. Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 
Как это работает:
Система контроля качества технологического процесса Vmx Dequs: Monitor мониторит технологический процесс по его признакам. Нейронная сеть ориентируется на определенные границы объекта, геометрические параметры, контраст.
В целом искусственный интеллект обучен:
- Распознавать в кадре цвет жидкости в кадре
- Видеть падение и скопление мелкоразмерного продукта
- Определять на видеопотоке размер продукта
- Видеть наличие пара и утечку жидкости
- Определять целевые состояния подвижных частей оборудования — такие как рычаги или защитные крышки
- Отслеживать корректную последовательность этапов производственного процесса
Человеку проще, чем компьютеру увидеть, всё ли в порядке. Однако у СV и ML есть масса неоспоримых преимуществ в пользу более эффективного контроля за качеством технологического процесса:
- 1.работает эффективно 24\7 и не устаёт
- 2.различает детали, измеримые в мкм
- 3.держит в зоне постоянного внимания десятки и сотни объектов
- 4.эффективно обрабатывает картинку даже при интенсивном движении объектов в рамках высокоскоростных технологических процессов
Вишенка на торте
Есть несколько маленьких, но очень важных усовершенствований системы серверной видеоаналитики, которые отличают решение от предшественников из области обычного видеонаблюдения.
- Прозрачность действий оператора и возможность контроля диспетчером
- Представьте ситуацию. Работу нескольких операторов контролирует диспетчер. Операторы контролируют корректность хода технологического процесса. Как понять диспетчеру, что оператор не просто заметил аварию, но и фактически начал действия, чтобы ее устранить? В Vmx Dequs: ISE предусмотрена система обратной связи от оператора — в простой и понятной форме: нажать кнопку "взять в работу". По статусам в системе диспетчер видит весь процесс: вот — возникло событие, вот — оператор его заметил, вот — взял в работу, вот — отчитался об исправлении.
- Собирается статистика для дальнейшей аналитики
- Vmx Dequs работает с онлайн-потоком и с архивными видео, отчитывается в удобной сотруднику форме. Техпроцесс отображается на экране с поэтапным отчётом о каждой фазе. В базу данных вносится вся подноготная о событии, подтвержденная скриншотами и записью видео. Можно выгрузить суммарную статистику по инцидентам. Это очень удобно для сбора статистики, что где и когда как часто ломалось. Также удобно и для частного разбора нештатной ситуации, когда "всё случилось" и надо разобраться в причинах и деталях.
- Нет необходимости в большой ширине канала связи от камеры до ПК оператора
- Серверная видеоаналитика, что следует из названия, использует для вычислений сервер. Обработанный результат в виде понятной человеку картинки отправляется на пользовательский компьютер. Таким образом, широкие каналы от каждой видеокамеры до ПК просто не нужны, достаточно одного — до сервера.
Автоматизированный контроль надежнее человека в режиме многозадачности
Таким образом, искусственный интеллект и машинное зрение становятся универсальными сотрудниками, которые следят за технологическим процессом и, если что-то не так, оперативно реагируют и принимают меры. В десятки раз меньше риск ложного срабатывания или несрабатывания системы на базе Vmx Dequs:Monitor по сравнению с человеческим контролем.
Автоматизированный контроль технологического процесса на базе AI Vmx Dequs:Monitor уже внедрён в работу реальных предприятий. Система позволяет сократить время реакции на нештатное событие — менее 5 секунд, оптимизировать ресурсы, а самое главное — помогает сократить миллионную стоимость простоя всего производства. На помощь человеческому глазу приходит компьютерный, при этом экономия на издержках благодаря этому составляет миллионы. Вот что значит своевременность контроля каждого этапа техпроцесса и современные технологии в Промышленности 4.0.
Что дальше
По оценкам экспертов "ВидеоМатрикс", потенциал развития системы — многообещающий.
 | Например, ценной видится функция предиктивной аналитики — когда система не просто выдает сообщения о уже случившейся аварии, а по внешним признакам вычисляет вероятность её наступления в ближайшее время. Так можно заметить заранее и принять меры на ранних этапах и предотвратить нештатную ситуацию до того, как она произойдет. А, может, Vmx Dequs и сам с высокой точностью будет определять критический момент и, будучи интегрированным в систему предприятия, будет останавливать работу оборудования. Будущее покажет. |  |
Читайте также
- Vmx Dequs: ISE: Как работает ПО на базе машинного зрения для контроля качества продукта и техпроцессов
- Vmx Qualex: 4 способа качественно автоматизировать учёт продукта на дискретном производстве
- Vmx SILA: HSE: 4 тренда будущего в автоматизации контроля промышленной безопасности
