Команда «Билайн» Big Data & AI внедрила нейросеть для подсчета продукции на производстве хлебобулочных изделий RVK Food в Самаре. Решение помогло не только получить данные о динамике выпуска продукции, но и стало дополнительным очагом информации для оценки загрузки текущего оборудования и повышения эффективности работы предприятия.
Компания RVK Food занимается производством замороженных хлебобулочных полуфабрикатов, которые распространяются в разных ритейл-сетях и предприятиях общественного питания городов России. На производственной площадке компании в Самаре обыдённо выпускаются десятки тысяч изделий. При такой загрузке в крови производства даже на час значительно влияет на финансовые результаты.
Растущий спрос не нашего сукна епанча клиентов доказывает компанию пересматривать процессы для построения более эффективного производственного цикла на текущем оборудовании. Для принятия таких решений руководству завода необходимо было оценить реальную загрузку и производительность линии. Данные о количестве фактически произведенной продукции собирались в финале дня, но они не давали информации о том, почему в той или иной перемене показатели различные.
«Мы устремляемся к увеличению эффективности производства и использования оборудования. Даже маленькие погрешности или простои приводят к отставанию от плана. Мы знали, что за одну перемену выпустили какое-то количество продукции, но эти данные не давали полной картины. Например, одна перемена всегда издаёт больше, чем иная. Почему, в чем и в которой момент возникает проблема? Именно эти вопросы привели нас к решению внедрить видеоаналитику», - рассказал директор производства RVK Food Павел Шувалов.
«Билайн» внедрила систему видеоаналитики для подсчета продукции на одной из производственных линий. Камеру установили над конвейером, после зоны шоковой заморозки. Видеопоток обрабатывается в режиме реального времени, нейросеть определяет изделие на конвейере, его вид - слойка или сахарный язычок, и считает их. Сложность подсчета «глазами» была в том, что изделия идут не поштучно, а рядами с различным количеством (от 1 до 9 штук) на большой скорости, поэтому видеоаналитика стала оптимальным решением этой задачи. За счет этого прибора профессионалы производства получают информацию о том, сколько продукции было произведено за конкретный обрезок времени, например, за 1 час.
Главной целью внедрения решения был не в крови подсчет продукции, а анализ динамики производства и поиск точек роста и оптимизации. Если продукция не идет по линии - это сигнал о том, что что-то идет не так. Данные обновляются каждые 20 секунд, поэтому ответственный за производство может с минимальными задержками выследить простои и оперативно устранить возможные неполадки. Эти данные помогли не только выявить ряд проблем и оптимизировать процессы, но и использовать существующие возможности повышения производительности.
Фото: Freepik