На сколько может вырасти чистая прибыль предприятия за счет системы «Машинного зрения»? Научный сотрудник компании «ТН-ГРУПП» приводит пример из рабочей практики: «Когда мы работали с производителями водочных и коньячных крышек, для них этой цифрой была стоимость издержек и затрат по возврату целой фуры товара. То есть приходит к заказчику фура с крышками, продукция упакована по коробкам. Заказчик берет одну из коробок, открывает ее, смотрит первую попавшуюся крышку — она бракованная. Дальше заказчик не проверяет все остальное, говорит, что фуру брать не будет. Вот и стоимость возврата».
Если на предприятии стоит система «Машинного зрения», такой ситуации произойти не может.
Погрешность отбраковки изделий человеком в среднем составляет 20–30% (Drury & Fox, 1975). Система оптического контроля с машинным обучением увеличивает уровень обнаружения дефектов до 99%.
При поддержке Фонда содействия инновациям специалисты компании «ТН-ГРУПП» разработали уникальное адаптивное решение для промышленного производства, позволяющее автоматизировать практически любой процесс.
Фонд реализует государственную политику развития и поддержки в научно-технической сфере, а также создает и развивает инфраструктуру поддержки малых форм предприятий. Благодаря сотрудничеству с Фондом компания «ТН-ГРУПП» успешно реализовала проект по созданию «Машинного зрения».
Статистика компании «ТН-ГРУПП» показывает, что среднее время, за которое окупается внедрение автоматизированного визуального контроля качества, составляет 1,5 года.
«В эту систему можно запускать все что угодно: макароны, пуговицы и так далее. Можно поставить конвейер больше, перемещать товар с большей скоростью, вариантов много. То есть система масштабируется», — говорит Максим Валерьевич Гричанюк, создатель инновационной разработки.
Источник: Фонд содействия инновациям