Короче, ИТ на заводе — это вам не романтика, особенно в нашем цифровом направлении.
Между «давайте этим займёмся» и «о, смотрите, какая гламурная ML-модель» лежит очень много того, про что не рассказывают. Сейчас расскажу.
Вначале у нас была банда энтузиастов из разных подразделений: несколько человек из ИТ, АСУТП, технологи со знанием статистики — чтобы смотреть с разных углов и видеть всё в целом, насколько это возможно. Начали с оценки перспектив. Они были необъятные — наше производство размером с небольшой город. Стали формироваться подразделения и направления: кто-то пошёл собирать роботов, кто-то в видеоаналитику, кто-то в лайтовый анализ данных, кто-то в самый хардкор — в дата-сатанизм. Работы у нас всегда больше, чем рук.
И на каждой из этих дорожек нас поджидали свои чудеса и сюрпризы.
Вот, к примеру, видеоаналитика:
- Мы поняли, что ML в 50% задач не нужны. Нужна, например, камера, которая по цвету определяет, где есть железка, и смотрит её геометрию в реальности. Всё. Или другая камера, которая следит, чтобы в нужной зоне ничего не шевелилось.
- Всё это прекрасно до первого солнечного зайчика. ML отлично показывают себя там, где вам лень строить крышу или ставить прожектор над конвейером.
- У нас была идея, что мы можем сами в нейросети. Чуть не написали свой сервис для распознавания номеров вагонов. Казалось, делов-то на 20 минут, а у подрядчика это стоит 25 копеек за фото. Сделали свой, сферические вагоны в вакууме он определял хорошо. Потом приехало вот это:
А потом внезапно пошёл дождь. Знаете что? Вагоны под дождём становятся мокрыми. Это было неожиданно. Ещё они бывают после снега, битые, немытые, обновлённые криворукими малярами и ПРОЧИЕ. И в солнечных зайчиках тоже.
Мы накалывались на получении данных (кто сказал, что прошивка станка без костылей?), на роботизации, инфраструктуре, связи, на всём. Мы облазили весь завод, испачкались в солидоле, мазуте и масле. Но стали делать то, что должны, — оптимизировать мир. Читать полностью »