Почему это важно для бизнеса
Ручной контроль качества нестабилен и медленный. CV-модель видит дефекты в потоке и снижает потери на переделках и рекламациях.
Типовые проблемы в текущем процессе
- Пропуски дефектов из-за человеческого фактора.
- Позднее выявление брака и рост стоимости исправления.
- Низкая трассируемость дефектов по партии и смене.
- Ограниченная скорость ручной проверки.
Что внедряем
- Детекция и классификация дефектов по видеопотоку/изображениям.
- Автоматическое формирование инцидента в производственной системе.
- Фото/видео-архив для аудита качества и причинного анализа.
- Дашборд по динамике брака, сменам и участкам.
Какие KPI фиксируем
- Снижение доли брака и рекламаций.
- Ускорение реакции на отклонения.
- Снижение затрат на ручной контроль.
- Рост стабильности выпуска продукции.
План запуска
- Неделя 1: аудит камер, ракурсов и классов дефектов.
- Неделя 2-3: сбор/разметка пилотного датасета.
- Неделя 4: pilot-run на выбранной линии.
- Неделя 5+: масштабирование на дополнительные участки.
Риски и контроль качества
- Изменения освещения и ракурса без калибровки снижают точность.
- Нужна единая таксономия дефектов между сменами.
- Требуется процедура обработки спорных срабатываний.
- Без MLOps-контроля модель со временем деградирует.
Ожидаемый результат
Производство получает стабильный 24/7 контур контроля качества и быстрее устраняет причины дефектов до масштабных потерь.
Для точной оценки под ваш контур запросите план внедрения на консультации EasyByte или используйте калькулятор стоимости.
Следующий шаг
Опишите вашу задачу, и мы вернемся с дорожной картой внедрения ИИ под вашу отрасль и бюджет.