внедрения нейросетевой видеоаналитики в рыбоперерабатывающей отрасли
На производственном предприятии возникала проблема с низкой производительностью персонала и непонятными задержками на конвейере. Предприятие решило воспользоваться решением Neurolab - нейросетевой видеоаналитикой, чтобы выявить причины задержек и снизить время на обработку продукции.
Была установлена система видеонаблюдения на производственном участке, а затем данные, полученные с помощью видеокамер, были переданы на обработку в Neurolab. Система использовала алгоритмы машинного обучения для определения времени, затрачиваемого сотрудниками на каждый этап производства, а также для выявления причин задержек.
Было выявлено, что одна из групп сотрудников тратила на один из этапов производства значительно больше времени, чем другие группы. Благодаря этому были приняты меры по обучению этой группы сотрудников и оптимизации процессов на этом этапе производства. Кроме того, с помощью Neurolab были выявлены другие причины задержек, которые были устранены путем внедрения новых технологий и обучения персонала.
В результате внедрения Neurolab производительность персонала на производственном предприятии увеличилась на 48,5%, время на обработку продукции было сокращено, а процессы на производственном участке были оптимизированы.
Система контроля узлов мойки решила проблему, с которой сталкиваются многие пищевые производства. Мытье тары является обязательным процессом, и в зависимости от ее вида у сдельных работников начисляется соответствующая заработная плата.
До внедрения нашей системы, данные о фактическом количестве вымытой тары получали от исполнителей, что приводило к намеренным и не намеренным искажениям. Но теперь, благодаря нашей нейросетевой видеоаналитике, заказчик может получить данные по выработке сотрудников с точностью более 99,5%. Все данные подтверждаются нарезкой соответствующего видеоряда, который при необходимости можно использовать.
Кроме того, наша система позволила выявить завышение фонда заработной платы более чем на 48,5%. Экономический эффект для предприятия составил более 448 000 рублей в месяц. Мы считаем, что это впечатляющие результаты, которые помогут оптимизировать производственные процессы и повысить эффективность работы предприятия.
Система подсчета количества продукции, прошедшей по конвейеру, является важным компонентом эффективного управления производством на пищевых предприятиях. Независимо от типа продукции (филе/рыба на пиках, нарезанные филе, порции рыбы на подложке), внедрение данной системы контроля позволяет заказчику получать точные данные о количестве произведенной продукции за смену.
Более детальный контроль производственных процессов позволяет предприятию планировать загрузку конвейера и сырья, справедливо начислять зарплату сотрудникам и повышать их производительность за счет обучения, замены и мотивации. В результате внедрения данной системы заказчик получил возможность выявлять завышение фонда заработной платы, оптимизировать производственные процессы и повышать эффективность персонала.
Кроме того, сотрудники, осознавая, что их заработная плата зависит от их действий, начали проявлять больший интерес к своей выработке. В результате, производительность персонала на предприятии возросла, что привело к улучшению качества продукции и повышению эффективности производственных процессов.
Система контроля количества произведенной продукции на конвейере позволила значительно повысить эффективность производства на предприятии. Благодаря использованию нейросетевой видеоаналитики, заказчик получил возможность получать точные данные о количестве произведенной за смену продукции любого типа: филе, рыба на пиках, нарезанные филе, порции рыбы на подложке и т.д.
Такой углубленный контроль позволил предприятию планировать загрузку конвейера и сырья, справедливо начислять заработную плату сотрудникам и повышать их производительность. Сотрудники, в свою очередь, осознавая, что их заработная плата теперь зависит исключительно от их действий, стали более ответственно относиться к своей работе и повышать свою выработку.
В результате использования данной системы контроля было выявлено завышение фонда заработной платы на более чем 30%. Экономический эффект для предприятия составил более 300 000 рублей в месяц.
