Մի ընկերը առանց սաղավարտ է, երկրորդը՝ առանց ձեռնոցների։
Արտադրության մեջ կան շատ ոչ այնքան լավ տեսախցիկներ, որոնց մեջ նայում են ոչ ամենաուշադիր տատիկները: Ավելի ճիշտ՝ այնտեղ ուղղակի խենթանում են միապաղաղությունից ու միշտ չէ, որ միջադեպեր են տեսնում։ Հետո կամաց զանգում են, իսկ եթե վտանգավոր գոտի էր մտնում, ապա երբեմն արհեստանոց կանչելը իմաստ չունի, կարող ես ուղիղ գնալ աշխատողի հարազատների մոտ։
Առաջընթացը հասել է նրան, որ ռոբոտը կարող է տեսնել ամեն ինչ և խարազանել յուրաքանչյուրին, ով խախտում է դա։ Օրինակ, SMS-ի միջոցով հիշեցնելով, հոսանքի թեթև արտահոսք դեպի ազդանշան, թրթռում, տհաճ ճռռոց, պայծառ լույսի բռնկում կամ պարզապես կառավարչին ասելով.
Մասնավորապես.
- Առանց սաղավարտի մարդկանց ճանաչելը շատ հեշտ է։ Նույնիսկ ճաղատները: Եթե մենք տեսնեինք առանց սաղավարտի մարդու, անմիջապես ահազանգ էր ուղարկվում օպերատորին կամ արտադրամասի ղեկավարին:
- Նույնը վերաբերում է վտանգավոր արդյունաբերության ակնոցներին և ձեռնոցներին, գոտիների ամրացմանը (թեև մենք առայժմ նայում ենք միայն կարաբինին), ռեֆլեկտիվ ժիլետներին, շնչառական սարքերին, մազերի գլխարկներին և այլ PPE-ներին: Այժմ համակարգը վերապատրաստված է Սիզովի 20 տեսակի ճանաչման համար:
- Դուք կարող եք ճշգրիտ հաշվել կայքի մարդկանց և հաշվի առնել, թե երբ և քանիսն են եղել այնտեղ:
- Դուք կարող եք ահազանգ հնչեցնել, երբ մարդը մտնում է վտանգավոր գոտի, և այս գոտին կարող է կազմաձևվել՝ ելնելով այն փաստից, որ մեքենաները սկսում են և կանգնում:
Եվ այսպես շարունակ։ Ամենապարզ օրինակը աղյուսների և բետոն թափողների գունային տարբերակումն է՝ հիմնված նրանց սաղավարտի գույնի վրա: Ռոբոտին օգնելու համար: Ի վերջո, ապրել հասարակությունում, որտեղ գույների տարբերություն չկա, նշանակում է չունենալ նպատակ:
Ինչպես են գողանում շինհրապարակում
Ընդհանուր գողության տեսակներից մեկն այն է, երբ կապալառուն խոստացել է 100 աշխատող բերել տեղամաս, բայց իրականում բերել է 40–45: Իսկ տունը կառուցվում ու կառուցվում է։ Այնուամենայնիվ, ոչ ոք չի կարող ճշգրիտ հաշվել դրանք իրականում: Ինչպես հայտնի անեկդոտի մեջ՝ եթե արջը տեղավորվի շինհրապարակում և ուտի մարդկանց, ոչ ոք չի նկատի։ Նմանապես, գլխավոր կապալառուն անձնակազմին վերահսկելու հնարավորություն չունի։ Ավելի ճիշտ, եթե նույնիսկ ACS օգտագործես, նա դեռ խաբվելու է, .
Սովորաբար շինհրապարակներում մուտքի վերահսկման համակարգեր չկան կամ դրանք միայն մուտքի մոտ են:
Մենք գնացինք փորձի փոխանակման բարձր զարգացած քաղաքակրթությունների հետ և տեսանք, որ յուրաքանչյուր մասնագիտություն (ավելի ճիշտ՝ դեր) ունի իր սաղավարտի գույնը։ Այստեղ աղյուսները դնում են աղյուսները. նրանք ունեն կապույտ սաղավարտներ, լցնողները լցնում են բետոնը. նրանք ունեն կանաչ, ամեն տեսակ խելացի մարդիկ շրջում են, նրանք ունեն դեղիններ, այնպես որ դուք պետք է երկու անգամ «ku» անեք նրանց դիմաց: Եվ այսպես շարունակ։
Եվ այս ամենը անհրաժեշտ է յուրաքանչյուր դերը շատ հեշտությամբ բացահայտելու համար։ Հաստատությունն ունի մի քանի տասնյակ բավականին էժան տեսախցիկներ, որոնք արտադրում են 320x200 գույնի նման մի բան: Աշխատողներին իրական ժամանակում հաշվում են իրենց սաղավարտներով, և յուրաքանչյուր տեսախցիկին հատուկ շինհրապարակ է հատկացվում: Արդյունքում, օրվա վերջում այս ամենը միացվում է անալիտիկայում, որպեսզի գրանցվեն գրաֆիկները ըստ գոտիների՝ ով է աշխատել, ինչ քանակությամբ և ինչ տարածքում:
Ընդհանուր առմամբ, մենք փորձ ունենք։ Միայն այն ժամանակ, երբ մենք ուշադիր նայում էինք դրան, նեյրոնային ցանցերը շատ առաջ անցան, և շատ նոր դետեկտորներ հայտնվեցին: Ընդամենը մի քանի տարի առաջ նրանք բավականին քմահաճ ու անկայուն էին, բայց հիմա թույլ են տալիս շատ ճշգրիտ որսալ ամենահետաքրքիր իրավիճակները։ Հատկապես մշակման արագության պատճառով դետեկտորները հաճախ սխալներ են թույլ տալիս առանձին կադրերում, սակայն տեսահոսքի դեպքում՝ անկյունային աննշան փոփոխություններով, մենք հիանալի գործնական արդյունք ենք ստանում:
Իսկ եթե ես երկրորդ սաղավարտը դնեմ իմ գոտուն:
Սկզբում իմացանք, որ բանվորը կարող է ձեռք բերել երկու կոշտ գլխարկ և դրանցից մեկը դնել իր հետույքին։ Այժմ մենք ունենք միանգամից երկու դետեկտոր՝ կմախքի որոնում և այս կմախքի գագաթին համապատասխանող գունային կետի որոշում և սինխրոն շարժվող առարկաների որոնում: Երկրորդ մեթոդը պարզվեց, որ ավելի հեշտ է հայտնաբերել. օրինակ, հետույքին սաղավարտ ունեցող մարդը գրեթե երբեք չի զննվում այս սաղավարտով։ Քանի որ դա անելու համար դուք պետք է պտտեք ձեր գլուխը: Եվ այս շարժումը շատ հեշտությամբ հայտնաբերվում է: Ավելի ճիշտ, մենք չգիտենք, թե իրականում ինչ է հայտնաբերվել այնտեղ (դա նեյրոնային ցանց է), բայց այն շատ արագ սովորեց և բռնում է խախտողներին, կարելի է ասել, քայլվածքով:
Մենք մարդու մոդել ենք կառուցում.
Այնուհետև մենք ուղղակի կառուցում ենք ջերմային քարտեզ իրական ժամանակում և զեկուցում ենք օրվա վերջում:
Համապատասխանաբար, օգտագործելով նույն սկզբունքը՝ նեյրոնային ցանց վարժեցնելով, հեշտությամբ հայտնաբերվում են հետևյալը.
- Սաղավարտներ.
- Խալաթներ.
- Ժիլետներ.
- Կոշիկներ
- Կպչուն մազեր.
- Անվտանգության կարաբիններ.
- Շնչառական սարքեր.
- Պաշտպանիչ ակնոցներ.
- Բաճկոնը ճիշտ կրելը (կարևոր է էլեկտրական սարքավորումների համար. արտադրության ժամանակ դա կարող է ցնցում առաջացնել մեքենայի սրահում):
- Խոշոր գործիքների տեղափոխում պարագծից դուրս:
Ընդհանուր առմամբ, արդեն փորձարկվել է 29 դետեկտոր։ Միակ կետն այն է, որ քանի որ մենք աշխատում ենք այնպիսի վտանգավոր ոլորտներում, ինչպիսիք են քիմիան կամ հանքարդյունաբերությունը, ձեռնոցների տեսակների համար պահանջներ կան: Օրինակ՝ երկար ու կարճ։ Այս դեպքում դրանք պետք է լինեն տարբեր գույնի. տեսախցիկի միջոցով շատ դժվար է որոշել թևի տակի երկարությունը։
Բայց այստեղ հաճախ էին լինում առնետների դեպքեր։ Մենք չունենք առանձին առնետի դետեկտոր, բայց մենք ունենք դետեկտոր այն օբյեկտների համար, որոնք խանգարում են մեքենայի աշխատանքին.
Էլ ի՞նչ է հայտնաբերվում։
Մենք փորձարկել ենք դետեկտորներ քիմիական գործարաններում, հանքարդյունաբերության, միջուկային արդյունաբերության և շինհրապարակների վրա: Պարզվեց, որ մի փոքր ջանք գործադրելով հնարավոր է լուծել ևս մի քանի պահանջներ, որոնք նախկինում լուծում էին նույն տատիկները՝ ապշած փորձելով ինչ-որ բան տեսնել նկարում վատ լուծաչափի և կադրերի վատ արագության միջոցով։ Մասնավորապես.
- Քանի որ մենք դեռևս կառուցում ենք յուրաքանչյուր աշխատողի կմախքի մոդելը, անկումը հնարավոր է հայտնաբերել: Եթե այն ընկնի, դուք կարող եք անմիջապես կանգնեցնել այն մեքենան, որի կողքին այն գտնվում է (պիլոտային իրականացումներում նման ինտեգրում չի եղել, պարզապես ահազանգեր են եղել): Դե, դա այն է, եթե դուք ունեք IoT:
- Իհարկե, լինելով վտանգավոր տարածքներում։ Դա շատ հեշտ է, շատ ճշգրիտ և շատ օգտակար բոլորի համար: Մետաղագործական ձեռնարկություններում մարդիկ աշխատում են եռացող պողպատի կարասների կողքին, օգտակար է պողպատը կարծրացնել, բայց երբեմն վտանգավոր է մի փոքր սխալ կողմում կանգնելը: Հաշվի առնելով տարբեր բաղադրիչների և սարքավորումների աշխատանքը, դուք կարող եք փոխել այս վտանգավորը: գոտիներ, դրանց համար ժամանակացույց սահմանել և այլն:
- PPE-ի առկայության մասին մեկ այլ շատ օգտակար դետեկտոր վերահսկում է աշխատակիցների պատասխանատվությունը և ստուգում, որ նրանց վտանգ չի սպառնում: Այստեղ տատիկը շատ պատասխանատու կերպով է մոտենում հաշվապահական գործին և կրում է իրեն անհրաժեշտ բոլոր ԱՊՊԱ-ները։ Գովելի։
Շատ հեշտ էր իրականացնել վարքի հսկողություն՝ աշխատակիցը քնած էր, թե ոչ։ Մինչ մենք փորձարկում էինք այս ամենը, կանոնները զարգացան «Այս տարածքում պետք է լինի կանաչ սաղավարտով մարդ» մինչև «Այս տարածքում կանաչ սաղավարտով մարդը պետք է շարժվի»: Մինչ այժմ եղել է միայն մեկ խելացի տղա, ով պարզել է չիպը և միացրել օդափոխիչը, բայց պարզվեց, որ դա նույնպես հեշտ է շտկվել:
Քիմիկոսների համար շատ կարևոր էր գրանցել գոլորշու և ծխի բոլոր տեսակի շիթերը։ Նավթային արդյունաբերության մեջ - խողովակների ամբողջականությունը: Հրդեհը սովորաբար ստանդարտ դետեկտոր է: Կատարվում է նաև փակ լյուկերի ստուգում։
Մոռացված բաները նույն կերպ են հայտնաբերվում։ Մենք սա փորձարկեցինք կայաններից մեկում մի քանի տարի առաջ, այնտեղ գրեթե անիմաստ է իրադարձությունների մեծ քանակի պատճառով: Բայց արդյունաբերություններում, հատկապես քիմիական, շատ հարմար է վերահսկել իրերը մաքուր տարածքում։
Հետաքրքիր է, որ տեսախցիկի տարածքում սարքերի ընթերցումները կարող ենք անմիջապես կարդալ տեսավերլուծությունից: Սա տեղին է նույն քիմիկոսների համար, որոնց արտադրական համալիրներն ունեն բարձր վտանգի դաս: Ցանկացած փոփոխություն, ինչպիսին է սենսորի փոխարինումը, նշանակում է նախագծի վերահամակարգում: Դա երկար է, թանկ և ցավոտ: Ավելի ճիշտ՝ ԵՐԿԱՐ է, ԹԱՆԿ ու ՑԱՎԱՎՈՐ։ Հետեւաբար, իրերի ինտերնետը նրանց համար ուշ կգա։ Այժմ նրանք ցանկանում են տեսահսկել հաշվիչների վրա և կարդալ տվյալները, արագ արձագանքել դրանց և նվազեցնել կորուստները սարքավորումների անսպասելի և աննկատ խափանման պատճառով: Հաշվիչների ընթացիկ տվյալների հիման վրա դուք կարող եք ստեղծել ձեռնարկության թվային երկվորյակ, իրականացնել կանխատեսելի սպասարկում և վերանորոգում, բայց դա բոլորովին այլ պատմություն է... Մենք արդեն ունենք վերահսկողություն. մենք այժմ գրում ենք պրոակտիվ վերլուծություն՝ հիմնված տվյալների ամբողջականության վրա: Եվ առանձին `մարտկոցի փոխարինման կանխատեսման մոդուլ:
Եվս մեկ անհավանական բան. պարզվեց, որ ամբարներում և այնպիսի նյութերի պահեստավորման մեջ, ինչպիսին է մանրացված քարը, կարող եք 3-4 անկյուններից նկարահանել կույտը և որոշել դրա եզրերը: Եվ եզրերը որոշելով, տվեք հացահատիկի կամ նյութի ծավալը մինչև 1% սխալմամբ:
Վերջին դետեկտորը, որի մասին մենք գրել ենք, վարորդի հոգնածության մոնիտորինգն էր, ինչպիսիք են «գլխով շարժումը», հորանջելը և թարթելու հաճախականությունը: Սա HD տեսախցիկների համար է, որտեղ տեսանելի են աչքերը: Ամենայն հավանականությամբ այն կտեղադրվի կառավարման սենյակներում։ Բայց հիմնական կարիքը ԲելԱԶ և ԿամԱԶ բեռնատարներն են՝ քարհանքերի համար։ Երբեմն մեքենաները ընկնում են այնտեղ, ուստի այժմ հանքարդյունաբերության վայրում նրանք ստիպված են ինչ-որ բան մտածել վարորդին կառավարելու համար: Ռոբոտը տատիկից լավն է.
Մեքենաների մասին. Օրինակ, հոգնածության վերահսկման թեման ակտիվորեն օգտագործվում է ավտոարտադրողների կողմից ոչ միայն BelAZ-ի, KamAZ-ի և այլ MAZ մեքենաների կողմից: Արտադրողները արդեն կառուցում են վարորդների հոգնածության նախազգուշացման համակարգեր սովորական սովորական մեքենաների մեջ, բայց մինչ այժմ նրանք ունեն բավականին պարզ լուծումներ, որոնք վերլուծում են միայն մեքենայի դիրքը գծանշումների և ղեկի շարժման բնույթի նկատմամբ: Մենք ավելի հեռուն գնացինք և հայտնաբերեցինք մարդկային վարքագիծը, որը շատ ավելի բարդ է:
Վարորդների հսկողության մեկ այլ դեպք է սխալ վարքագծի հայտնաբերումը ավտոմեքենայի օգտագործման մեքենաների օգտագործման ժամանակ: Դուք չեք կարող խոսել հեռախոսով առանց ձեռքերի ազատության, ուտել, խմել, ծխել և շատ ավելին:
Օ, և մի վերջին բան. Արդեն մի քանի տարի է, ինչ մենք կարողանում ենք հետևել տեսախցիկների միջև գտնվող օբյեկտին. երբ, օրինակ, ինչ-որ բան գողացել են, պետք է ստուգել, թե որ ուղղությամբ և ինչպես: Եթե հաստատությունում կա 100 տեսախցիկ, ապա դուք կհյուծվեք նյութը բարձրացնելիս: Եվ այնուհետև համակարգը ավտոմատ կերպով կստեղծի գործողություններով հագեցած թրիլլեր Օուշենի և նրա ընկերների մասին:
Ի՞նչ տարբերություն երկու տարի առաջվա համակարգից։ Այժմ սա ոչ միայն ճանաչում է, ինչպիսին է «նարնջագույն բաճկոնով ճաղատ մարդը թողեց մի խցը և գրեթե անմիջապես մտավ մյուսը», այլ կառուցվում է սենյակի մաթեմատիկական մոդել, և դրա հիման վրա կառուցվում են վարկածներ օբյեկտի շարժման մասին: Այսինքն՝ այս ամենը սկսեց գործել համընկնումներ ունեցող և կույր կետերով վայրերում, երբեմն՝ ընդարձակ: Իսկ դետեկտորները հիմա շատ ավելի լավն են, քանի որ կան գրադարաններ, որոնք որոշում են տարիքը դեմքով։ HD տեսախցիկների վրա դուք կարող եք սահմանել այնպիսի կողմնորոշումներ, ինչպիսիք են «30-ամյա տղամարդը 35-ամյա կնոջ հետ»:
Այսպիսով, միգուցե 5-7 տարի հետո մենք ավարտենք արտադրությունը և գնանք ձեր տուն։ Անվտանգության համար. Սա քո շահերից է բխում, քաղաքացի՛։
Սայլակ
- Իմ փոստը - [էլեկտրոնային փոստով պաշտպանված]
Source: www.habr.com