Компанія ELEKS, заснована в 1991 році у Львові, наразі входить до першої сотні аутсорсингових компаній світу. Вона надає послуги повного циклу в сфері програмного забезпечення, від ідеації до готового продукту.
Матеріал опубліковано в межах партнерства з TechUkraine.
Впродовж понад 30 років компанія ELEKS співпрацює з великими підприємствами та компаніями зі списку Fortune Global 500 і дає відповідь на численні технологічні виклики, що постають перед нею. Завдяки своїй команді, до якої входять понад 1600 різнобічно кваліфікованих фахівців, які працюють в 12 офісах на трьох континентах, цей технологічний гігант здатен запропонувати програмні рішення еnd-to-end, які допомагають провідним світовим брендам трансформувати свій бізнес, примножити доходи та зменшити поточні витрати.
А компанія BADER є провідним виробником шкіряних виробів для автомобілебудівної індустрії. Заснована в 1872 році в німецькому місті Геппінген, ця компанія перебуває на ринку ось уже 145 років. Її команда з 2000 фахівців розробляє та виготовляє інноваційні рішення для салонів автомобілів, які високо поціновуються автомобільними брендами з усього світу. Серед клієнтів BADER є такі компанії як Lamborghini, BMW, Audi, Lexus, Tesla, Toyota та багато інших.
У чому була проблема?
Щоб підвищити продуктивність виробництва, у компанії BADER виникла потреба у вдосконаленні контролю якості шкіряної продукції на найвищому рівні. Тому технічна команда ELEKS розпочала роботу над автоматизацією виявлення аномалій на виробництві, задіявши для цього алгоритми машинного навчання.
Більше того, оскільки на початку роботи ще не було зібрано жодних даних, з якими можна було б працювати, команда ELEKS взяла на себе також процес збирання та класифікації даних, щоб потім скористатися ними для побудови моделей машинного навчання.
Яке рішення?
Інженерна команда розпочала з того, що ретельно вивчила наявний виробничий процес і запровадила в його рамках всі на той момент застосовні технічні рішення. Наступним кроком стало створення гнучкої моделі даних для верифікації, валідації та контролю якості виготовленої продукції з можливістю перегляду отриманих результатів та функцією пошуку.
Як результат, компанія ELEKS побудувала комплексну модель машинного навчання, здатну ідентифікувати застібки на чохлі для автомобільного сидіння і помітити наявність дефектів. З цією метою команда ELEKS використала комбінацію моделей Mask-RCNN + CNN.
- На першому етапі модель Mask-RCNN було натреновано розпізнавати застібки.
- На другому етапі сформована бінарна маска («дефект» або «не дефект») передається моделі CNN, натренованій на ідентифікацію конкретних дефектів.
Які кінцеві результати?
Після розробки та тестування компанія ELEKS представила BADER інтегроване рішення для виявлення дефектів на кожній її потоковій лінії. Завдяки своїй високій кваліфікації та тісній співпраці з клієнтом технологічна команда забезпечила:
- автоматичне виявлення дефектів в ході виробничого процесу;
- зменшення потреби в людському втручанні для оцінки якості;
- підвищення обсягів виробництва шляхом вдосконалення процесу оцінки якості.
«Співпраця з BADER дала нам унікальну можливість застосувати машинне навчання в реальному виробничому процесі. Цей проєкт – дійсно хороший приклад того, як інтелектуальна система здатна заощадити час та гроші промисловців».
Юрій Мална, Data Scientist, ELEKS
Проєкт «Підвищення конкурентоспроможності креативних індустрій та машинобудування завдяки рішенням українських ІТ-компаній» реалізується платформою TechUkraine у партнерстві з АППАУ — Асоціацією підприємств промислової автоматизації України, Міжнародною асоціацією Culture and Creativity та за фінансової підтримки уряду Німеччини через GIZ.
Читайте також:
Як компанія Everscan допомагає промисловості й археологам створювати високоточні цифрові моделі об’єктів.
Як компанія Radmirtech розробляє високотехнологічні рішення, що сприяють охороні здоров’я.
Як компанія DroneUA допомагає українським фермерам збільшити врожаї.
Як компанія Sigma Software розробила технологію автономного маневрування вантажівок для Knorr-Bremse.
