Segezha Group (входит в АФК «Система») совместно с партнерами завершила пилотный проект по тестированию программных средств, созданных для контроля сырьевых потоков, в том числе определения плотного объема леса, прибывающего в лесовозах на перерабатывающие заводы.
Об этом сообщает корпоративная пресс-служба.
По словам руководителя цифровой трансформации Segezha Group Сергея Меркулова, технологии машинного зрения в комбинации с вычислительными платформами дали внушительный результат и, очевидно, имеет смысл переходить к промышленному решению в рамках «боевого проекта», в котором все необходимые замеры будут проводиться без участия человека.
Сергей Меркулов отметил, что процесс сопоставления пачек, определения породы, коэффициента полнодревесности и объема полностью автоматизирован. Вести измерения можно в процессе движения лесовозов без необходимости их остановки, что снижает логистические издержки и оправдано экономически. Компания может отказаться от услуг подрядных организаций, которые ранее осуществляли ручную приемку сырья.
Измерения на пунктах приема круглого леса будут проводить «скорострельные» камеры (два фото в секунду по ходу движения лесовоза), установленные на рамке. Ранее на обмер одного лесовоза уходило 12 минут, из которых сам обмер занимал три-четыре минуты, а в случае внедрения проекта будут две секунды на один лесовоз.
В числе предпосылок к началу «боевого проекта» руководитель цифровой трансформации Segezha Group также назвал документальное подтверждение снижения потерь точности до 1,5—2% (по нормам допустимо 3%), устранение нарушений регламентов укладки пачек древесины (лазерное сканирование, рамки и раскаточные столы пока не решают проблему в полной мере), уход от субъективного фактора и непреднамеренных фальсификаций. Кроме того, машинное зрение ускоряет процесс разгрузки круглого леса, анализирует и накапливает данные, даже по результативности конкретных марок машин-лесовозов.
В системе три модуля: модуль подготовки данных, машинного обучения постобработки и визуализации. Точность определения коэффициента полнодревесности — 98+%. Точность сопоставления фотографий и пачек — 97%. Точность определения породы древесины — 95+%.
