Применение компьютерного зрения (CV) для повышения эффективности производственных процессов
Делимся системным подходом к поиску, оценке и внедрению решений на базе компьютерного зрения
и машинного обучения на производственной линии.
и машинного обучения на производственной линии.
Скачать методичку
Потенциал технологий и открытые вопросы
Ряд практических вопросов, с которыми сталкиваются инженерные и IT-руководители
- С каких процессов начинать?Слышали про CV&ML, но непонятно, как применить это конкретно к вашим процессам — от контроля качества сырья до отгрузки готовой продукции01
- Как объективно оценить ROI?Чтобы получить бюджет, нужно доказать рентабельность. Как посчитать ROI для гипотезы, которую еще не проверили?02
- Какие ресурсы необходимы?В штате нет свободных инженеров и data scientists, чтобы выделить их на R&D, тестирование и внедрение новых систем03
Получите готовый фреймворк на Email
Заявка на диагностику
Успешные проекты строятся на последовательном подходе
- ИсследованиеАнализ существующих процессов и данных для формирования гипотез.
- МоделированиеСоздание модели для каждой гипотезы. Оценка эффекта и инвестиций.
- ПрототипированиеСоздание MVP для быстрой проверки гипотезы в реальных условиях цеха.
- МасштабированиеВнедрение решений в вашу IT-инфраструктуру, обучение и поддержка.
Отправим детальный план проекта
с примерами MVP на ваш Email
с примерами MVP на ваш Email
Получить схему решения
Примеры задач, решаемых с помощью компьютерного зрения
Не знаете, какая из этих задач актуальна для вас?
Чтобы помочь вам систематизировать работу по поиску точек применения компьютерного зрения, мы подготовили методичку
- Чек-листДля аудита производственных процессов
- Критерии выбораНаиболее перспективной задачи для пилота
- Упрощенный расчетПотенциального экономического эффекта
Получите готовый фреймворк на Email
Запрос на демонстрацию