- Опубликовано
Сегодня пост - продолжение темы нейросетей и AI на производстве.
- Автор

- Имя
- Незаметный бизнес
- Telegram
Незаметный бизнес4245 подписчиков186 постовКанал про предпринимательство и бизнес. Для всех, кому интересен производственный бизнес и реальные истории из жизни владельца завода. Автор: Валентин Скуратовский @valskuratovskiy, сооснователь и CEO “ML group
Сегодня пост - продолжение темы нейросетей и AI на производстве.
После предыдущего поста мне несколько человек написали с просьбой обозначить проблемы на реальном производстве, которые действительно мог бы решить такой инструмент как нейросеть.
Я совсем не айтишник и могу заблуждаться, поэтому заранее прошу прощения, если ниже будет что-то не подходящее для приложения усилий разработчиков.
Давайте обратную связь (если от меня ещё не отписались все айтишники 🙂).
2️⃣ Второе перспективное направление применения AI - это совместное использование его с техническим зрением и системами контроля качества продукции. Такие системы достаточно давно используются на многих производствах. В том числе и на нашем. Основная проблема, которая мешает их работе - ложные срабатывания. Если есть такая возможность, операторы часто просто отключают их, потому-что из-за ложных срабатываний они постоянно «звенят».
Думаю, что рано или поздно появится возможность обучать такие системы контроля. Это даст очень большой толчок в их развитии.
3️⃣ Третье направление - анализ больших данных. Для понимания проблемы такой пример: примерно каждые три месяца на нашем предприятии за последний год происходил выпуск бракованной партии продукции. В поисках причины мы привлекли несколько лабораторий, двух кандидатов наук по химии, проводили десятки тестов и экспериментов. Было понятно, что это совпадение двух или более неблагоприятных факторов. Но мы не находили никаких связей или закономерностей.
Совершенно непредсказуемо снова появлялась партия продукции, которую нам возвращали заказчики. В конце концов мы нашли причину. И уже после этого увидели, что действительно была корреляция с одним из параметров тех. процесса. Основная проблема здесь в том, что когда на производстве большой набор разного оборудования и тех. алгоритмов, то собирать данные крайне сложно. Но рано или поздно все производства будут собирать все данные в одну систему и анализировать.
Это только часть проблем, которые я вижу как возможности примирения AI. Если интересно, напишу ещё несколько постов на эту тему.
А следующий пост, это захватывающая история с голливудским сюжетом, где присутствуют: эсминец US NAVY, спецслужбы нескольких держав, арабо-израильский конфликт и то, как это все может быть связано с нашим производством и современным предприятием.
Закрепленные
Свежие посты
- Опубликовано
Я служил срочную службу в войсках гражданской...

- Опубликовано
Субботняя история

- Опубликовано
Уже 23 года я занимаюсь производством пищевой...

- Опубликовано
У меня нет художественного образования. Всё...

- Опубликовано
Мы производим упаковку для 600 компаний, и у...

- Опубликовано
Субботняя история

- Опубликовано
Чем глубже я погружаюсь в то, как устроены...

- Опубликовано
Когда наша компания переехала из Москвы в...





