Оставьте заявку, и менеджер перезвонит вам в течение 15 минут в рабочее время.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и подтверждаю, что ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования cookie
OK
ML Sense
Готовое решение для
выявления инородных тел
На основе машинного зрения и нейросетей
выявления инородных тел
На основе машинного зрения и нейросетей
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!
ML Sense
Готовое решение для выявления инородных тел
Готовое решение для выявления инородных тел
На основе машинного зрения и нейросетей
Расскажите нам о своей задаче
- ML SenseИИ-платформа для контроля качества на производствах конвейерного типа
- Решение для определения
недробимых материалов в рудеготовый модуль платформы ML Sense.- Распознает инородные предметы, крупные фракции и посторонние включения на движущихся конвейерах.
- Классифицирует обнаруженные объекты на опасные и неопасные.
- В случае обнаружения опасных предметов подается сигнал на остановку работы и оповещается оператор.
- Российская разработка.
В реестре отечественного ПО.
- ML Sense - ИИ-платформа для контроля качества на производствах конвейерного типа
- Решение для определения недробимых материалов в руде - готовый модуль ML SenseРаспознает инородные предметы, крупные фракции и посторонние включения на движущихся конвейерах.
Классифицирует обнаруженные инородные тела на опасные и неопасные.
В случае обнаружения опасных предметов подается сигнал на остановку конвейера и оповещается оператор. - Российская разработка.
В реестре отечественного ПО.
Результаты внедрения ML Sense
для детекции инородных тел
на площадке Еврохим
для детекции инородных тел
на площадке Еврохим
- 160 млн руб.фактически полученный эффект
за 5 месяцев - 269 млн руб.прогнозный годовой эффект
Результаты внедрения ML Sense
для детекции инородных тел
на площадке Еврохим
для детекции инородных тел
на площадке Еврохим
- 160 млн руб.
фактически полученный результат за 5 месяцев - 269 млн руб.
прогнозный годовой эффект
Какие проблемы решает внедрение ML Sense
- Внеплановый ремонт дробильного оборудования и простои
Если в дробильное оборудование попадает твердый металлический предмет оно выходит из строя, или на конвейерах образуются завалы руды. - Разрывы конвейерных лент
Инородные тела могут застрять в механизмах, повредить ролики или порвать ленту. - Снижение качества усреднения руды и коэффициента извлеченияПростои оборудования ведут к снижению количества руды на усреднительном складе, что сказывается на качестве усреднения. Низкое усреднение прямо влияет на коэффициент извлечения.
Какие проблемы решает внедрение ML Sense
- Внеплановый ремонт дробильного оборудования и простоиЕсли в дробильное оборудование попадает твердый металлический предмет оно выходит из строя, или на конвейерах образуются завалы руды.
- Разрывы конвейерных лентИнородные тела могут застрять в механизмах, повредить ролики или порвать ленту.
- Снижение качества усреднения руды и коэффициента извлеченияПростои оборудования ведут к снижению количества руды на усреднительном складе, что сказывается на качестве усреднения. Низкое усреднение прямо влияет на коэффициент извлечения.
Как работает ML Sense
Камера высокого разрешения размещается над конвейером и передает непрерывный видеопоток на сервер. Камера защищена прочным корпусом и системой обдува сжатым воздухом.
Блок управления с установленным ПО ML Sense в реальном времени анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения и нейросетей определяет инородные тела.
Система классифицирует объекты на опасные (металл, крупный пластик, дерево) и неопасные (тряпки, мелкий мусор).
Система классифицирует объекты на опасные (металл, крупный пластик, дерево) и неопасные (тряпки, мелкий мусор).
На посту контроля отображается результат. В случае обнаружения опасных предметов подается сигнал на остановку конвейера, и оповещается оператор.
Как работает ML Sense
Камера высокого разрешения размещается над конвейером и передает непрерывный видеопоток на сервер. Камера защищена прочным корпусом и системой обдува сжатым воздухом.
Блок управления с установленным ПО ML Sense в реальном времени анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения и нейросетей определяет инородные тела.
Система классифицирует объекты на опасные (металл, крупный пластик, дерево) и неопасные (тряпки, мелкий мусор).
Система классифицирует объекты на опасные (металл, крупный пластик, дерево) и неопасные (тряпки, мелкий мусор).
На посту контроля отображается результат. В случае обнаружения опасных предметов подается сигнал на остановку конвейера, и оповещается оператор.
Окно детекции ML Sense
- В окне детекции отображается
детальная информация
об инородном теле- название
- дата и время фиксации
- изображение
- номер конвейера
Окно детекции ML Sense
- В окне детекции отображается
детальная информация
об инородном теле- название
- дата и время фиксации
- изображение
- номер конвейера
Инородные включения, которые
может детектировать система ML Sense
может детектировать система ML Sense
Инородные включения, которые
может детектировать система ML Sense
может детектировать система ML Sense
Металл
Трубы, экскаваторные зубья, буровые шарошки, проволока, арматура и пр.
Древесина
Ветки, палки, бруски
Пластик
Труба гофрированная, канистры, бочки
Резина
Фрагменты покрышек, резиновые шланги, резинотросовая лента
Прочее
Мешковина, стропы, верёвки
Металл
Трубы, экскаваторные зубья, буровые шарошки, проволока, арматура и пр.
Древесина
Ветки, палки, бруски
Пластик
Труба гофрированная, канистры, бочки
Резина
Фрагменты покрышек, резиновые шланги, резинотросовая лента
Прочее
Мешковина, стропы, верёвки
Характеристики ML Sense для детекции инородных тел
- От 10 мм
размер распознаваемых объектов - От 90%
точность распознавания - До 50 м/с
скорость конвейерной ленты
Характеристики ML Sense
для детекции инородных тел
для детекции инородных тел
- От 10 мм
размер распознаваемых объектов - От 90%
точность распознавания - До 50 м/с
скорость конвейера
Преимущества системы контроля качества ML Sense
- Используются нейросетевые алгоритмы в реальном времениЭто позволяет исключить влияние человеческого фактора и достичь высокой точности распознавания дефектов. Эта технология распознает даже минимальные дефекты, такие как порывы ленты от 1 мм, и гарантирует точность до 98%.
- Интеграция с оборудованиемЛегко интегрируется с существующими производственными системами предприятия, обеспечивая бесперебойную работу.
- Точность распознавания до 98%При скорости конвейерной ленты до 50 м/c
- Контроль нескольких линий одновременноВозможность одновременно контролировать целостность нескольких производственных линий, обеспечивая комплексный мониторинг всех процессов.
- Единый центр бракаВсе данные о дефектах поступают в централизованную систему, что упрощает анализ и управление качеством на предприятии.
- Стабильная работа в сложных обстоятельствахРаботает при плохом освещении, высокой влажности, а также в условиях низких и высоких температур, что делает её универсальной.
- Российская разработкаВходит в реестр отечественного ПО и не зависит от санкций.
- Доступность с ПК и мобильных устройствСистема доступна для мониторинга и управления как с персонального компьютера, так и с мобильных устройств, что позволяет контролировать процессы из любой точки мира.
Преимущества системы контроля качества ML Sense
- Используются нейросетевые алгоритмы в реальном времениЭто позволяет исключить влияние человеческого фактора и достичь высокой точности распознавания дефектов. Эта технология распознает даже минимальные дефекты, такие как порывы ленты от 1 мм, и гарантирует точность до 98%.
- Интеграция с оборудованиемЛегко интегрируется с существующими производственными системами предприятия, обеспечивая бесперебойную работу.
- Точность распознавания до 98%При скорости конвейерной ленты до 50 м/c
- Контроль нескольких линий одновременноВозможность одновременно контролировать целостность нескольких производственных линий, обеспечивая комплексный мониторинг всех процессов.
- Единый центр бракаВсе данные о дефектах поступают в централизованную систему, что упрощает анализ и управление качеством на предприятии.
- Стабильная работа в сложных обстоятельствахРаботает при плохом освещении, высокой влажности, а также в условиях низких и высоких температур, что делает её универсальной.
- Российская разработкаВходит в реестр отечественного ПО и не зависит от санкций.
- Доступность с ПК и мобильных устройствСистема доступна для мониторинга и управления как с персонального компьютера, так и с мобильных устройств, что позволяет контролировать процессы из любой точки мира.
Результат внедрения ML Sense
для детекции инородных тел
для детекции инородных тел
-
Снижение внеплановых
простоев оборудования в 5 раз:
с 50 до 10 минут
10 минут - время, за которое сотрудник доходит до конвейера, убирает объект и возобновляет работу
-
Увеличение
коэффициента извлечения
полезных компонентов
Равномерное усреднение сырья перед обогащением
Результат внедрения ML Sense
для детекции инородных тел
для детекции инородных тел
- Снижение внеплановых простоев оборудования в 5 раз: с 50 до 10 минут10 минут - время, за которое сотрудник доходит до конвейера, убирает объект и возобновляет работу.
- Увеличение коэффициента извлечения полезных компонентовРавномерное усреднение сырья перед обогащением.
- Экономия около 8 млн руб. в деньБлагодаря исключению простоев и поломок оборудования
- Рост производительности дробильного комплекса на 7%
-
Экономия около 8 млн руб. в день
Благодаря исключению простоев
и поломок оборудования
-
Рост производительности дробильного комплекса на 7%
Распознавание недробимых материалов в потоке руды
На Ковдорском ГОК (АО «ЕвроХим») внедрили систему машинного зрения ML Sense для автоматического распознавания инородных включений в потоке руды. Система работает в режиме реального времени и позволяет остановить конвейер до попадания опасного объекта в дробилку, тем самым предотвращает поломки оборудования и сокращает простои.
За 5 месяцев после внедрения ML Sense ГОК сэкономил 160 миллионов рублей.
За 5 месяцев после внедрения ML Sense ГОК сэкономил 160 миллионов рублей.
Запишитесь на демонcтрацию возможностей ML Sense
Запишитесь на демонcтрацию возможностей ML Sense
Отправляя форму вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан
Нам доверяют
Нам доверяют
Отзывы
Отзывы
"ООО “Аристон Термо Русь” благодарит компанию ООО “Норд клан” за профессионализм и качество работ. Команда подрядчика продемонстрировала понимание задачи и слаженную работу на всех этапах. А также высокий уровень экспертизы в области машинного обучения и нейросетей.
Результаты внедрения системы соответствуют нашим ожиданиям. Система демонстрирует стабильную и точную работу, позволяя своевременно выявлять дефекты. Кроме того, обеспечивает сбор ценных данных, которые могут быть использованы для дальнейшего совершенствования производственного процесса.
Команда специалистов продемонстрировала оперативную реакцию на возникающие вопросы и выработку соответствующих решений."
"Мы выбрали готовое решение ООО “Норд клан” -
ML Sense, которое соответствовало нашим требованиям по скорости обнаружения дефектов и небольшим срокам внедрения продукта.
По итогам внедрения системы мы достигли поставленные цели: запущен единый центр контроля брака, который интегрирован с MES-системой… Система в реальном времени собирает информацию о всех дефектах, сохраняет историю и формирует отчеты, обеспечивает автоматическую выгрузку информации в систему MES предприятия.
Это позволило повысить выход готовых изделий, соответствующих стандартам качества, уменьшить затраты на брак и количество рекламаций от покупателей, а также снизить репутационные риски."
Этапы внедрения ML Sense
Как мы внедряем ML Sense
Подготовка
Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы конвейера.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Внедрение и интеграция
Подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку.
После установки оборудования на конвейерной ленте интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
После установки оборудования на конвейерной ленте интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
Поддержка
Помогаем поддерживать работу системы детекции инородных тел, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функцию в программу.
Подготовительный этап
Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы конвейера.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Внедрение и интеграция
Подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку.
После установки оборудования на конвейерной ленте интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
После установки оборудования на конвейерной ленте интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
Поддержка
Помогаем поддерживать работу системы детекции инородных тел, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функцию в программу.
Запросить демонстрацию работы
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 15 минут в рабочее время.
Запросить демонстрацию работы
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 15 минут в рабочее время.