Компьютерное зрение
Система машинного зрения для контроля качества штампованных деталей на автосборочном заводе
Клиент: Производственное предприятие автокомпонентов | Срок реализации: 2.5 месяца
Проблема и бизнес-вызов
Микротрещины и заусенцы на металлических деталях выявлялись на стадии финальной сборки, что приводило к дорогостоящему браку целых узлов и рекламациям.
Реализованное ИИ-решение
Установили высокоскоростные камеры машинного зрения над конвейерной лентой и развернули нейросеть YOLOv10 с инференсом на TensorRT. Система за 15 миллисекунд детектирует дефекты размером от 0.1 мм и подает сигнал на отбраковщик.
Достигнутые бизнес-результаты
99.92%
точность обнаружения микротрещин и сколов
15 мс
время детекции дефекта на скорости конвейера 2.5 м/с
-94%
сокращение брака, доходящего до сборочного цеха
22 млн ₽
предотвращенных убытков от рекламаций за 1 год
Технологический стек
YOLOv10
TensorRT
CUDA
Industrial GigE Cameras
C++
Python
Хотите аналогичный результат?
Мы изучим процессы вашей компании и предложим архитектуру внедрения с оцифрованным ROI.
Направление услуги:
Компьютерное зрение и видеоаналитика →
Другие кейсы агентства
AI-агенты
Мультиагентная система диспетчеризации и маршрутизации для федерального логистического оператора
Транспортно-логистическая компания (автопарк 1 200+ тягачей)
Ручное распределение 3 000+ заявок в сутки приводило к срывам окон доставки, нерациональным холостым пробегам (до 18%) и перегрузке диспетчеров в пиковые сезоны.
Срок: 2.5 месяца
Читать кейс →
RAG и Базы знаний
Интеллектуальная RAG-система анализа 2.5 млн страниц проектной документации для нефтегазового холдинга
Крупный добывающий и инжиниринговый холдинг
Инженеры тратили до 4 часов в день на поиск регламентов, спецификаций оборудования и протоколов испытаний в разрозненных архивах сканов, чертежей и PDF-документов за 15 лет.
Срок: 3 месяца
Читать кейс →
Голосовой ИИ
Голосовой AI-ассистент записи на прием и консультаций для сети многопрофильных медицинских клиник
Сеть из 24 медицинских центров в ЦФО
В утренние часы до 35% звонков пациентов сбрасывались из-за перегрузки колл-центра. Пациенты уходили к конкурентам, а стоимость привлечения лида росла.
Срок: 1.5 месяца
Читать кейс →