Top.Mail.Ru
Типовые задачи для CV&ML
с быстрым экономическим эффектом на производстве
Экспертная помощь в поиске точек применения компьютерного зрения и машинного обучения
Сложности внедрения компьютерного зрения на производстве
  • Неочевидные точки примерения
    Слышали про CV&ML, но непонятно, как применить это конкретно к вашим процессам — от контроля качества сырья до отгрузки готовой продукции
    01
  • Сложность обоснования
    Чтобы получить бюджет, нужно доказать рентабельность. Как посчитать ROI для гипотезы, которую еще не проверили?
    02
  • Дефицит ресурсов
    В штате нет свободных инженеров и data scientists, чтобы выделить их на R&D, тестирование и внедрение новых систем
    03
Внедрение машинного зрения: от гипотезы до работающей системы
  • Поиск гипотез
    Анализ производственной цепочки, поиск процессов, где CV&ML дадут эффект
  • Обоснование
    Оценка потенциальной выгоды, стоимости и сроков внедрения
  • Разработка пилота
    Создание MVP для быстрой проверки гипотезы в реальных условиях цеха
  • Масштабирование
    Внедрение решений в вашу IT-инфраструктуру, обучение персонала и техническая поддержка
Области применения компьютерного зрения на производстве
Не знаете, какая из этих задач актуальна для вас?
Наш ведущий инженер свяжется с вами, чтобы рассказать о применении CV&ML решений
  • Реальные кейсы внедрений
    Технические детали интеграции решений с ПО и оборудованием на действующем производстве
  • Отчеты и аналитика
    Варианты мониторинга производительности
    системы и анализа отклонений
  • Аварийные ситуации
    Демонстрация сценариев работы системы при
    возможных сбоях и нештатных ситуациях
  • Интерфейсы пользователей
    Демонстрация рабочих мест операторов
    и администраторов системы