Заказчики: Холдинг Свеза Санкт-Петербург; Лесное и деревообрабатывающее хозяйство Продукт: Видеоаналитика (проекты)На базе: Комплексные проекты видеонаблюдения Второй продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2019/09 — 2020/10
Бюджет проекта: 1 700 000 руб.
|
Технология: Системы видеонаблюдения
Технология: Системы видеоаналитики
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
Содержание |
2020
Продолжение проекта автоматизации контроля качества
На петербургском комбинате «Свезы» продолжается автоматизация контроля качества. Об этом компания «Свеза» сообщила 17 ноября 2020 года. Для определения уровня и равномерности нанесения клея на производстве внедряется система машинного зрения. Целью проекта является повышение качества выпускаемой продукции, а также операционной эффективности за счет сокращения издержек
На ноябрь 2020 года нанесение клея на листы шпона происходит на вальцевых установках в автоматическом режиме. Компьютерный контроль обеспечит непрерывность процесса и стабильность результата, исключит избыток клея на поверхности листа, а также его недостаточное количество, которое приводит к образованию дефектов-«пузырей». Четкое следование программе повысит прочность склейки фанерного листа, уменьшит процент брака.
Для исключения некачественной намазки на вальцовую установку внедряется система «машинное зрение» («сomputer vision»). Суть заключается в том, что после нанесения клея листы шпона проходят под видеокамерой, которая фиксирует равномерность и плотность намазки. Равномерно нанесенный слой имеет определенные цвет и тональность. В случае отклонения от заданных параметров, «машинное зрение» сообщает об этом оператору установки. Сотрудник убирает непромазанный лист шпона и работает над устранением причины.
Инвестиции в проект составили более 1,7 млн рублей. Ожидаемый экономический эффект от внедрения инновации составляет не менее 800 тысяч рублей в год. Идею разработали специалисты Центра технологического развития «Свезы».
Дмитрий Орлик, руководитель Центра технического развития комбината «Свеза» в Санкт-Петербурге:
На петербургском комбинате существует многоуровневая система контроля качества. Если мы не промажем шпон, то образовавшуюся пустоту в готовом листе фанеры мы, разумеется, обнаружим: для этого у нас есть ультразвуковой дефектоскоп. Но это будет означать, что лист фанеры либо уйдет в брак, либо у него снизится сортность. Предотвращать такие потери нам и поможет «машинное зрение». |
Центр технического развития начал работать на петербургском комбинате в 2019 г. Его ключевая задача заключается в поиске и внедрении инновационных решений с целью повышения эффективности технологического процесса и снижения затрат.
Отслеживание дефектов при помощи высокоточных видеокамер и нейронных сетей
На комбинате «Свеза» в Мантурове продолжается реализация проекта, связанного с внедрением системы улучшения качества продукции. Отслеживание дефектов будет происходить при помощи высокоточных видеокамер и нейронных сетей. Об этом стало известно 11 июня 2020 года.
Принцип действия проекта «Машинное зрение» или «Сomputer vision» состоит в том, что готовые листы фанеры проходят по конвейерной ленте на большой скорости под специальными видеокамерами. Камеры «захватывают» изображения и передают данные в систему, в которую предварительно загружаются тысячи фотографий возможных дефектов. «Машинное зрение», работающее по принципу нейросети, в считанные секунды определяет сорт продукции. При этом, если система обнаруживает брак, то она передает сигнал на конвейер и лист «уезжает» в отдельный карман.
Важность внедрения «Машинного зрения» обусловлена несколькими причинами. Во-первых, это позволяет устранить человеческий фактор в процессе сортировки фанеры и унифицировать сортность готовой продукции на всех филиалах «Свезы». Во-вторых, позволит ускорить процесс сортировки. На 10 июня 2020 года на мантуровском комбинате для того, чтобы определить сорт готового листа фанеры, требуется в среднем 16 секунд. «Сomputer vision» позволит ускорить процесс в несколько раз.
Это абсолютно нетривиальная задача: количество и варианты недостатков древесины огромны. Одни дефекты хорошо видны «машинному зрению» в ч\б цвете, другие можно выявить только цветной камерой, какие-то в красном свете, - отмечает Евгений Александров, руководитель службы по технологии и качеству комбината «Свеза» в Мантурове. |
На «Свезе» подобный проект реализуется впервые. Примечательно, что в качестве пилотной площадки был выбран мантуровский комбинат. Именно здесь нейросеть обучают сортировать фанеру: уже отсняты более 30 000 листов. В систему занесены более 700 фотографий различных дефектов. Закуплены и готовы к работе видеокамеры. Осенью запланированы тестовые испытания. На основании проведенного анализа будет приниматься решение о внедрении «Машинного зрения» на остальных комбинатах компании.
Установка влагомеров и многоканальных дефектоскопов
9 апреля 2020 года стало известно, что в рамках комплексной инвестиционной программы по контролю качества на производственные линии компании «Свеза» установлены влагомеры и многоканальные дефектоскопы.
В условиях пандемии и экономического спада качество продукции становится одним из главных преимуществ производственных компаний. Комбинаты «Свезы» оснащены передовыми технологиями и системами для поддержания стабильного качества продуктов.
В рамках комплексной инвестиционной программы завершилось комплектование многоканальными дефектоскопами всех линий сортировки белой фанеры. Для России это особенное оборудование. «Свеза» - один из немногих производителей фанеры, который его использует. Прибор помогает предотвратить поступление на рынок продуктов с внутренними дефектами и делать фанеру именно такой, какой ее ожидают получить клиенты. Фанера проходит через дефектоскоп перед финальным этапом сортировки. Прибор просвечивает лист ультразвуком: если он проходит без препятствий, значит пустот нет, если «видит» вакуум, то распыляет красную краску, отбраковывая лист. Оборудование позволяет контролировать скрытые дефекты, такие как расклей и слабая клейка. Это еще один шаг по реализации стратегии компании по клиентоцентричности, которая подразумевает постоянное совершенствование качества и поставку только высококачественной продукции.Помощник или конкурент? Чем ИИ может быть полезен в HR-процессах
Еще одна программа по совершенствованию качества продукции - проект по обнаружению дефектов при помощи машинного зрения. На апрель 2020 года специалисты «обучают» систему, используя базу из тысяч фотографий дефектов, чтобы она могла безошибочно распределять листы фанеры по сортам. Пилотной площадкой был выбран комбинат в Мантурове Костромской области. Именно там было установлено оборудование для анализа и отснята сортировка 10 000 листов фанеры. Это основа для будущей работы сети. Одновременно ведется подбор камер и освещения для возможности выявления всех дефектов фанеры.
Это нетривиальная задача: количество и варианты недостатков древесины огромны. Одни дефекты хорошо видны «машине» в ч\б цвете, другие можно выявить только цветной камерой, какие-то в красном свете, говорит Евгений Александров, руководитель службы по технологии и качеству комбината «Свеза» в Мантурове
|
Все комбинаты приведены к единой унифицированной системе управления качеством. В структуре учитываются все моменты: многоступенчатый контроль, системный подход к решению проблем и методология 8D для выявления корневых недостатков. Высокое качество продукции «Свезы» - в большой степени еще и результат постоянного общения и открытого диалога с клиентами. Мы получаем обратную связь от наших покупателей и корректируем работу в зависимости от пожеланий», отметил Олег Чистяков, операционный директор компании «Свеза»
|