Details

Данная работа посвящена исследованию, разработке и внедрению автоматизированной системы нормирования труда на базе ИИ и компьютерного зрения для оптимизации процессов, снижения издержек и повышения точности планирования. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Теоретический анализ методик нормирования труда. 2. Статистический анализ показателей АО «Силовые машины». 3. Моделирование автоматизации хронометража с использованием машинного зрения. 4. Разработка проекта: разработка ТЗ, интеграция с оборудованием, расчёт стоимости и сроков. Работа проведена на базе АО «Силовые машины», где собиралась значительная часть фактического материала. В результате работы были выявлены проблемы по расхождению нормативного/фактического времени операций (до 40%), субъективности оценок, высоких трудозатрат на контроль производства. Был внедрён комплекс системы видеоаналитики для микроэлементного нормирования и алгоритмов классификации действий, а также реакции на данные в реальном времени. Экономический эффект от мероприятий заключается в сокращении издержек на 20%, росте выпуска турбогенераторов с 7 до 13 ед. и потенциальной прибыли +2,2 млрд руб. Для достижения данных результатов в работе были использованы/разработаны следующие информационные технологии, в том числе Google Chrome, Firefox, Yandex Browser, Draw IO.

The given work is devoted to the development and implementation of an automated labor rationing system based on AI and computer vision to optimize processes, reduce costs and improve planning accuracy. The research set the following goals: 1. Theoretical analysis of labor rationing techniques. 2. Statistical analysis of the indicators of JSC "Power Machines". 3. Simulation of timekeeping automation using machine vision. 4. Project development: development of technical specifications, integration with equipment, cost and time calculation. The work was fulfilled on the premises of JSC «Power Machines», which included collection of factual materials. As a result of the work, problems were identified regarding the discrepancy between the standard and actual time of operations (up to 40%), the subjectivity of estimates, and high labor costs for production control. A complex video analytics system for microelement rationing and algorithms for classifying actions, as well as reactions to real-time data, was introduced. The economic effect of the measures is to reduce costs by 20%, increase the production of turbo generators from 7 to 13 units and potential profit of 2.2 billion rubles.