Без нарушений: как Adekom поставил на конвейер компьютерное зрение

Цех, конец смены, контролёр с лупой и штангенциркулем выборочно берёт образец с полки. Партия, ушедшая на склад два часа назад, — либо годная, либо нет; узнают в понедельник. Так жил ОТК на производстве Adekom ещё недавно. Теперь — узнают в ту же секунду, как деталь сходит с линии.

Как это выглядело раньше

В дискретном производстве любой контроль качества упирается в один и тот же вопрос: сколько образцов из партии мы успеваем физически проверить. На Adekom отвечали честно — десять процентов, максимум пятнадцать. Остальное уходило на допущении, что «если эти десять процентов хорошие, то и партия хорошая».

Это допущение ломается ровно в тот момент, когда брак начинает рождаться не случайно, а системно — устала фреза, подплыла настройка, партия сырья оказалась пограничной. Десять проверенных образцов ничего не скажут о сдвиге параметра в последней четверти смены.

Почему классический ОТК упирается в потолок

Проблема ОТК — не в людях. Контролёр на Adekom видел дефект лучше любой программы — опытный, с многолетним стажем. Проблема была в тираже.

Один контролёр физически не может:

• смотреть 100% выпуска на конвейере со скоростью такта;
• быть одинаково внимательным на первом и восьмом часу смены;
• собирать статистику по причинам брака в реальном времени;
• работать в ночную смену с той же точностью, что и в дневную.

В результате завод платил зарплату трём сменам контроля — и получал выборочный контроль, который иногда подводил. Математика сходилась плохо.

Мы не собирались никого увольнять. Цель была другая — чтобы контролёр занимался сложными случаями и причинами, а не считал болтики. Компьютерное зрение как раз и закрыло счёт болтиков.

— Главный технолог Adekom

Что сделали: две линии компьютерного зрения

Tantal предложил архитектуру из двух независимых, но пересекающихся линий CV: одна смотрит на продукт, вторая — на людей и технику в цехе.

① Дефектоскопия на конвейере

На ключевых постах линии установили индустриальные камеры с подсветкой. Каждая деталь в момент прохождения через пост снимается с нескольких ракурсов — и кадр уходит в CV-модель, дообученную на эталонных образцах и типовых дефектах Adekom.

Модель за доли секунды возвращает один из трёх вердиктов: годная деталь, брак конкретного типа, «сомнительно — отправить на контролёра». Третий вердикт — принципиально важный: алгоритм знает свои границы и не берёт на себя ответственность там, где сомневается.

② Контроль ТБ в цехе

Обычные цеховые камеры, которые раньше писали «архив на всякий случай», подключили к отдельной CV-модели — она следит не за деталями, а за людьми и техникой.

Что видит и фиксирует:

• отсутствие СИЗ — каска, очки, перчатки, жилет;
• нахождение человека в рабочей зоне крана или погрузчика;
• пересечение периметра опасной зоны;
• курение или пользование телефоном у оборудования;
• скопления людей там, где по регламенту не должно быть никого.

Все нарушения уходят уведомлением начальнику смены и копятся в статистике по бригадам. Без штрафов, без «публичных разборов» — просто факт, зафиксированный и обсуждённый.

③ Аналитика причин

Эта часть — побочный эффект, которого изначально не просили, но теперь на Adekom без неё не могут. Каждый зафиксированный дефект привязан ко времени, посту, партии сырья, смене. Через месяц данных вырисовываются паттерны, которые ОТК-журнал никогда не показывал.

Условно: «все дефекты типа Б происходят во вторую смену на третьей фрезе через 5,5 часов после начала смены» — и за этим уже идёт разговор о настройке оборудования или ротации, а не о контролёрах.

Как проходило внедрение

Что получилось через полгода

По совокупности шести месяцев работы сводный эффект лёг в линию Tantal по CV-проектам: −60% ошибок производства, −50% затрат на инспекции, ×3 меньше нарушений ТБ. На Adekom к этому добавилась собственная метрика, которую раньше просто не измеряли, — среднее время до обнаружения брака.

Самое интересное — не то, что брак упал. Самое интересное — что теперь, когда он появляется, мы знаем, что именно сломалось, на каком посту и во сколько. Раньше эту информацию мы восстанавливали по обрывкам три дня.

— Начальник производства Adekom

Стек, на котором всё собрано

CV-контур на производстве — это не про «поставили GPU и подключили». Это про то, чтобы инфраструктура выдерживала цеховые условия и такт линии.

Обработка происходит на edge — то есть на серверах, стоящих рядом с линией, а не в облаке. Причина простая: 200 мс на вердикт по детали — это вместе с передачей и ответом. Облако с такой задачей не справится, и вообще связь с заводом не должна быть единой точкой отказа для контроля качества.

Кому ещё это нужно на производстве

Случай Adekom — не уникальный. Шаблон «CV на конвейере + CV в цехе» подходит под большинство дискретных производств. Меняется продукт, меняются типы дефектов, остаётся логика.

Шаблон один: начать с одного поста и одного типа дефекта, убедиться, что алгоритм держит точность, потом масштабировать. Пытаться закрыть всю линию в первой итерации — лучший способ не запустить ничего.

— Руководитель направления Vision AI в Tantal

Что изменилось в производственной культуре

ОТК перестал быть пробкой.
Раньше приёмка стопорила логистику — ждали контролёра, ждали результата. Теперь годность фиксируется в момент выхода детали, линия идёт своим ритмом.

Брак перестал быть тайной.
Вместо «что-то у нас растёт возврат, надо разбираться» — конкретный график с пиками на конкретных постах и сменах. Расследовать больше нечего: причина видна.

ТБ стало поведением, а не плакатом.
Когда система фиксирует каждый случай без каски, плакат на стене теряет смысл. Через три недели нарушения падают не из-за страха штрафов, а потому что это становится неудобным — каждый раз объяснять начальнику смены.

Данные стали активом.
Полгода записей CV — это уже база, на которой можно обучать следующие модели, строить предсказания по оборудованию, оценивать сырьё от разных поставщиков. Производство впервые стало измеримым в том же смысле, в котором измеримы ИТ-системы.

Главный результат — не цифры. Главный результат в том, что теперь на совещании по браку никто не спрашивает «а почему так получилось». Открываем дашборд — и сразу видим, почему. Дальше уже инженерная задача, а не детектив.

— Команда Tantal Vision AI

Подумываете о том же у себя?

Работаем с дискретными и непрерывными производствами — в Казахстане, России и СНГ. Приедем, посмотрим линию, честно скажем, где CV даст эффект за полгода, а где лучше вложиться в другое.

Обсудить проект →