«Газпромнефть-Снабжение» завершила пилотный проект по тестированию технологий искусственного интеллекта при приемке материально-технических ресурсов (МТР). Решение повышает качество поставляемой продукции и сокращает временные потери.
В ходе пилотных испытаний нейросеть помогала проверять соответствие требованиям деталей трубопроводной арматуры, включая задвижки, отводы и тройники. В планах — обучение нейросети проводить входящий контроль качества и других категорий материально-технических ресурсов.
Сегодня компания тестирует систему цифрового контроля качества оборудования, основанную на применении методов искусственного интеллекта, компьютерного зрения и технологий дополненной реальности.
Входной контроль проводят инспекторы с помощью гарнитуры дополненной реальности. Нейросети сопоставляют оборудование и комплектующие с их цифровыми моделями, а затем помогают сотрудникам в подтверждении качества и количества необходимым показателям. Сначала AR-очки выводят задачи для проверки характеристик материально-технических ресурсов. Затем камера на гарнитуре фиксирует объект проверки и сканирует нужный фрагмент бумажных документов. Далее все данные заносятся в электронную карточку входного контроля. Заполнять отчет можно с помощью голосового управления.
Итоги проверок и визуального анализа поступившей на склад продукции вместе с выполненными замерами загружаются в систему для формирования акта входного контроля.
Ежедневно специалисты компании проводят сотни процедур по входному контролю оборудования и комплектующих, которые затем поступают на склады. Технологии искусственного интеллекта значительно сокращают время приемки и позволяют осуществлять ее дистанционно.
«Росатом» повысил культуру производственной безопасности 2 546 работников АЭС
В «Росэнергоатоме» прошел онлайн-марафон «Охота на риски» для развития знаний и навыков сотрудников в области культуры безопасности труда.
Пять профессий за два года: в ОДК-УМПО стартовало обучение мультиспециалистов
Программа обучения позволяет гибко перераспределять кадры в зависимости от производственных задач, что особенно важно в условиях кадрового дефицита.