Мониторинг лома на ОМК с помощью ИИ - послойные фото, объективная оценка засоренности и снижение расходов

Задачи фотомониторинга лома - зафиксировать на фото выгружаемый лом для предотвращения споров, обнаружить загрязнение и, в случае необходимости, отправить вагон поставщику, либо скорректировать размер оплаты. Традиционно задачу фотографирования и определения уровня засора выполняли контролеры лома визуальным методом, основываясь на своем опыте и субъективной оценке. Разные контролёры имеют склонность в среднем занижать или завышать оценку. Малое количество сделанных вручную фотографий и необъективность оценки часто являлись причиной конфликтов с поставщиками.

Специалист компании ОМК ИТ опубликовал подробную статью на Хабре об успешном опыте автоматизации фотомониторинга и оценки загрязненности лома с помощью искусственного интеллекта.

Новости по теме

13:04, 14 января 2025 г. Прогнозы говорят о постепенном плавном росте цен на лом

Основные задачи, которые стояли перед разработчиками:

• Зафиксировать на фото все слои выгружаемого лома, чтобы избежать споров с поставщиками относительно качества поставки;
• Если загрязненность лома в вагоне превышает допустимую — как можно раньше это обнаружить, чтобы отправить невыгруженную часть обратно поставщику;
• Классифицировать лом по габаритам и другим параметрам, которые учитываются при его дальнейшем использовании;
• Выявить в ломе потенциально опасные и нежелательные объекты.