Применение компьютерного зрения и LLM-моделей для автоматизации технологических и бизнес-процессов
Титов Владимир Владимирович, генеральный директор SmartSpace Lab. VII Санкт-Петербургский Промышленный Конгресс. Организатор ВО «РЕСТЭК». Любое производство сегодня часто остаётся “чёрным ящиком”: на входе есть сырьё, на выходе — товар, а что именно происходило в середине, понять сложно. Старт решения — сбор данных с проходной и участка: компьютерное зрение, автоматизированные проходные и биометрия позволяют понять, кто пришёл на работу и кто находится на конкретном участке. Дальше формируется цифровой аватар сотрудника/процесса, чтобы в моменте видеть, что он делает: работает, стоит без дела или, как в примере, вообще не выполняет задачу. Параллельно внедряется контроль качества: система в моменте определяет брак, например, по изображению изделия, и связывает дефект с конкретным действием на производстве. Ключевая идея — причинно-следственная связь между человеком, действием и браком: это переводит разговор с уровня “плохое производство” на уровень конкретного ответственного сотрудника. На этой основе появляется цифровой паспорт продукции и QR-код, в котором хранится история товара: кто производил, из какого сырья, где был брак, кто находился на участке. Сквозная аналитика строится через объединение камер, биометрии и LLM-модели: можно задавать вопрос текстом, например: “Почему этот товар бракованный?” . Результат — прозрачность, управляемость и снижение потерь: исчезают серые зоны, замыливание фактов и кумовство, а собственник получает реальную картину бизнеса Итоговый образ — мониторинг производства в реальном времени: собственник может утром посмотреть на телефоне текущий коэффициент качества и эффективности завода.
Титов Владимир Владимирович, генеральный директор SmartSpace Lab. VII Санкт-Петербургский Промышленный Конгресс. Организатор ВО «РЕСТЭК». Любое производство сегодня часто остаётся “чёрным ящиком”: на входе есть сырьё, на выходе — товар, а что именно происходило в середине, понять сложно. Старт решения — сбор данных с проходной и участка: компьютерное зрение, автоматизированные проходные и биометрия позволяют понять, кто пришёл на работу и кто находится на конкретном участке. Дальше формируется цифровой аватар сотрудника/процесса, чтобы в моменте видеть, что он делает: работает, стоит без дела или, как в примере, вообще не выполняет задачу. Параллельно внедряется контроль качества: система в моменте определяет брак, например, по изображению изделия, и связывает дефект с конкретным действием на производстве. Ключевая идея — причинно-следственная связь между человеком, действием и браком: это переводит разговор с уровня “плохое производство” на уровень конкретного ответственного сотрудника. На этой основе появляется цифровой паспорт продукции и QR-код, в котором хранится история товара: кто производил, из какого сырья, где был брак, кто находился на участке. Сквозная аналитика строится через объединение камер, биометрии и LLM-модели: можно задавать вопрос текстом, например: “Почему этот товар бракованный?” . Результат — прозрачность, управляемость и снижение потерь: исчезают серые зоны, замыливание фактов и кумовство, а собственник получает реальную картину бизнеса Итоговый образ — мониторинг производства в реальном времени: собственник может утром посмотреть на телефоне текущий коэффициент качества и эффективности завода.