AI-контроль качества на потоке
Агенты BASEMIND читают показания сенсоров и видеопотоки в реальном времени и ловят брак раньше, чем он доедет до склада.
Обсудить проект →Что болит
Данные с линии живут в SCADA, данные о партиях — в ERP. Никто не сводит их в одну картину до отгрузки.
Визуальный осмотр на потоке физически не покрывает объём и работает с задержкой в часы, а иногда в смены.
Миллионы точек телеметрии пишутся в архив, но паттерны, предшествующие браку, никто не ищет системно.
Решение BASEMIND
Многоагентная система BASEMIND ставит агентов на каждый этап потока: один читает видео и телеметрию, второй сверяет с допусками, третий эскалирует отклонение диспетчеру. G-Brain хранит историю режимов, дефектов и решений по каждой линии, поэтому агент отличает разовый шум от начала деградации оборудования.
Компьютерное зрение и анализ сигналов сенсоров без остановки конвейера.
Каждый инцидент и его причина остаются в памяти и повышают точность следующей проверки.
Агенты читают существующие контуры без замены оборудования и без простоя на внедрение.
Как это работает
Смотрим, какие сенсоры, камеры и SCADA-системы уже есть и что из этого можно подключить.
Обучаем агентов на исторических данных о браке и допусках конкретного производства.
Агенты работают рядом с текущим контролем, сверяем расхождения, калибруем пороги.
Отклонения уходят агенту-диспетчеру с рекомендацией по действию, память G-Brain растёт с каждой сменой.
Ожидаемый эффект
-40%
снижение доли брака, доходящего до склада готовой продукции
×3
рост скорости обнаружения отклонения от допуска
24/7
контроль без выходных и без зависимости от смены контролёров
6 нед.
срок от аудита до первого агента в проде на пилотной линии
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
Нет. Агенты подключаются к существующим контурам как read-only слой и не требуют замены оборудования.
G-Brain хранит историю прошлых инцидентов и режимов работы линии, поэтому агент сверяет текущее отклонение с накопленным контекстом, а не с фиксированным порогом.
Агенты настраиваются по линиям отдельно, но используют общую память G-Brain, поэтому опыт с одной линии ускоряет обучение на других.
Агент эскалирует отклонение диспетчеру с рекомендацией. Решение об остановке линии остаётся за человеком.
Достаточно исторических данных за несколько месяцев работы линии с разметкой известных случаев брака, остальное агенты дополняют в процессе параллельного запуска.
Разберём один производственный участок и оценим, где AI-контроль качества сократит брак быстрее всего.
Обсудить проект →