Искусственный интеллект для бизнеса: разработка, внедрение, поддержка

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) — инновационная технология, позволяющая компьютерным системам, распознавать, обрабатывать и использовать для решения различных задач, которые требуют применения визуальной информации. Хотите узнать подробнее об услуге «Искусственный интеллект»? Узнать подробнее В промышленности и на производстве эта передовая технология именуется машинным зрением и широко применяется для автоматизации процессов, улучшения качества выпускаемой продукции, оптимизации производственных линий, обнаружения дефектов. Благодаря компьютерному зрению предприятия получают возможность уменьшить себестоимость товаров, снизить издержки, повысить производительность и улучшить собственные финансовые результаты.  Компьютерное зрение: как работает технология Системы компьютерного зрения — это «глаза» современной промышленности. Они включают в себя камеры, датчики, компьютеры и специальное программное обеспечение. Технология распознает и анализирует цифровые изображения, видео, позволяет машинам эффективно решать внушительный перечень производственных задач в режиме реального времени.  Системы компьютерного зрения и машинное зрение — это два разных термина. Компьютерное зрение является более широким понятием, которым обозначается технология, используемая в самых разных отраслях промышленности и экономики. В свою очередь, системы машинного зрения – это компьютерное зрение, которое применяется для повышения эффективности производственных процессов. Например, оно может быть внедрено в алгоритмы промышленного робота, запрограммированного на распознавание объектов с браком. Технология компьютерного зрения в промышленности работает в несколько этапов: Захват изображения. Видеокамеры высокой точности и четкости обнаруживают объект, после чего формируется и захватывается его изображение.  Обработка изображения. Для анализа данных и выделения нужной информации используется специальное ПО.  Принятие решения. По результатам анализа система принимает решение. Например, это может быть передача сигнала оператору о выявленных нарушениях, отправка данных в другую программу, команда роботу на совершение определенной операции и т.д.  Мощный и производительный компьютер в сочетании с камерой высокой детализации и разнообразными датчиками в десятки, если не сотни раз превосходят возможности даже самых «опытных» и «профессиональных» глаз человека. Максимальная концентрация, абсолютная точность, неутомимость, способность работать с большим числом объектов, непредвзятость — все это делает алгоритмы компьютерного зрения незаменимыми на производстве.  Сферы применения компьютерного зрения в промышленности Внедрение и использование компьютерного зрения в 2025 году востребовано во многих производственных, социальных, научных и многих других отраслях.  1. Производство и строительство.  CV активно внедряется в системы, позволяющие контролировать качество готовой продукции. Компьютеры проводят сверку параметров с заданными стандартами, безукоризненно выявляя дефекты даже на небольших по размеру изделиях сложных форм.  Системы компьютерного зрения могут автоматизировать повторяющиеся ручные процессы, минимизировать случаи простоя оборудования и станков, уменьшить количество ошибок, связанных с человеческим фактором. Например, системы CV отлично справляются с сортировкой продукции, упаковкой деталей, управлением процессами обрезки брака и контроля размера деталей.  Технология CV необходима в ситуации, когда требуется объективный взгляд и жесткий контроль качества. Она своевременно выявляет малейшие признаки коррозии, сигнализирует о необходимости технического обслуживания производственных машин, выявляет дефекты строительных и отделочных материалов.  Разработка приложения для учета и маркировки леса   2. Автомобилестроение и машиностроение.   Реализация систем помощи водителю на дороге — парковка, распознавание дорожных знаков и других водителей, логистика и т.д. Разработка беспилотного транспорта — навигация на дороге, выявление препятствий, принятие решений в соответствии с той или иной дорожной ситуацией.  Контроль качества — внедрение компьютерного зрения на автомобилестроительных предприятиях позволяет отслеживать насколько точно и правильно выполняется сборка отдельных узлов и механизмов на конвейерах, выявлять дефекты на деталях и кузове.  3. Производство электроники и комплектующих.  Тестирование при различных условиях электронных устройств — выявление дефектов, ошибок сборки, проверка работоспособности. Сборка микроплат — обеспечение качества пайки, проверка по наличию/отсутствию компонентов, правильности их расположения. Сортировка деталей и комплектующих: по типу, размеру, форму и многим другим параметрам.  4. Фармацевтическое производство.  Контроль качества лекарственных средств — обнаружение дефектов на таблетках, капсулах, проверка целостности упаковки.  Автоматизация производственных процессов — подбор и дозирование ингредиентов, их смешивание в нужных пропорциях. 5. Сельское хозяйство.  Мониторинг состояния семян, растений и урожая — выявление вредителей, сорняков, болезней, определение зрелости плодов; Анализ состояния почвы, контроль уровня ее увлажнения.  Создание моделей распознавания на основе ИИ для b2b-маркетплейса «Платферрум» 6. Химическая промышленность.  Поддержание заданного качества продукции: химического состава и физических характеристик, проверка чистоты и примесей. Безопасность  сотрудников – своевременное обнаружение утечек токсичных и ядовитых веществ, удаленный мониторинг технологических процессов с целью предотвращения несчастных случаев и опасных ситуаций на производстве.  7. Текстильная промышленность.  Организация систем контроля качества текстильных материалов – выявление дефектов, достижение необходимых параметров по цвету и текстуре; Автоматическая сортировка готовой продукции: по типу, составу, плотности, цвету и т.д. 8. Пищевое производство.  Крупные российские компании-производители пищевой продукции с помощью алгоритмов машинного зрения, возможностей искусственного интеллекта и нейронных сетей проверяют свежесть продуктов, выявляют в них посторонние включения и примеси.  Качественная сортировка ингредиентов и отбор сырья: по качеству, размеру, форме, маркировке; Управление технологическими процессами — совершенствование рецептур, контроль влажности и температуры.  Компьютерное зрение в промышленности — это универсальный инструмент, позволяющий оптимизировать производственные процессы, улучшить технику безопасности, повысить эффективность работы бизнеса.  Преимущества компьютерного зрения  Внедрение компьютерного зрения — это перспективный тренд в области инновационного управления современными производственными предприятиями. Применение технологии обеспечивает компаниям следующие преимущества: Снижение затрат на организацию и функционирование систем контроля качества.  Пример. На конвейерной линии упаковки молочных продуктов роботы на основе компьютерного зрения проводят проверку герметичности тары, корректности нанесения сроков годности и другой важной для потребителя информации. С помощью компьютерного зрения можно уменьшить расходы на оплату труда сотрудников, которые ранее выполняли эти операции вручную, сократить количество ошибок, вызванных усталостью операторов линии.  Ускорение производственных процессов за счет высокой скорости обработки поступающей информации.  Пример. На заводе по изготовлению пельменей, роботы могут использовать компьютерное зрение для проверка качества теста, дозирования начинки, контроля формы и размера полуфабрикатов. Внедрение CV позволяет увеличивать производительность технологических линий на 20-30%, сокращать время обработки заказов.  Компьютерное зрение в сельском хозяйстве: кейсы, рекомендации Исключение ошибок, связанных с человеческим фактором.  Пример. На фармпредприятиях применяются высокоточные камеры, позволяющие автоматически обнаруживать дефекты и микротрещины на ампулах с лекарственными препаратами на ранних стадиях производства. До внедрения технологии трещины удавалось выявлять только на этапе упаковки, что вызывало рост объема брака и издержек. Использование CV может привести к серьезному сокращению непроизводственных расходов.  Работа систем компьютерного зрения в экстремальных и опасных условиях, где человек попросту не может находиться.  Например, на предприятии черной металлургии специальные камеры и датчики, входящие в состав системы компьютерного зрения используются для исследования поверхности горячих листов проката на предмет трещин, сколов и других дефектов при температуре более высокой, чем способны выдерживать даже самые современные и надежные средства индивидуальной защиты рабочих. По оценкам экспертов, внедрение компьютерного зрения позволяет компаниям в среднем на 30% сокращать убытки, способствует повышению производительности и качества готовой продукции на 25-40%. При этом технология может применяться на производстве, как самостоятельное решение, так и в составе комплексных систем автоматизации. В последнем случае CV обеспечивает непрерывность наблюдений и обработки визуальной информации, своевременное выявление аномалий и оповещение о них операторов, принятие решений, направленных на решение конкретных задач, оперативное выявление возможных рисков и их устранение. Перспективы внедрения компьютерного зрения  По прогнозам специалистов, рынок систем и программных продуктов с компьютерным зрением в ближайшие годы продолжит расти. Среди основных направлений развития технологии и возможностей дальнейшего применения машинного зрения в промышленности можно выделить: внедрение моделей CV, которые позволяют одновременно обрабатывать разные типы визуальной информации: например, текст и картинку; моделирование динамических 3D-сцен и анимированных решений на базе статичных картинок; внедрение систем компьютерного зрения с алгоритмами самообучения, которым будет не нужна разметка данных в системе и выделенных дата-центрах; использование алгоритмов с повышенной надежностью систем в условиях хакерских атак на алгоритмы с целью получения от них нужного злоумышленникам поведения; Сегодня особенно ценна технология CV для высокоточных областей: сварка мелких и сложных деталей, роботизированная сборка комплектующих, резка материалов, где даже незначительное отклонение в параметрах может негативно сказаться на качестве.   Также отметим, что в последние годы область искусственного интеллекта и компьютерного зрения развивается при тесном сотрудничестве с новыми проектами по разработке передовых гиперспектральных и мультиспектральных систем визуализации. Их применение позволяет с высокой степенью достоверности выявлять скрытые дефекты (например, слабые места в конструкции, несоответствие материалов), которые незаметны для невооруженного глаза.   Хотите внедрить компьютерное зрение в свои бизнес-процессы? Звоните по телефону 8-800-200-99-24, отправьте письмо на почту request@simbirsoft.com

Информация о возможностях и характеристиках ПО взята с официальных сайтов соответствующих компаний и информационной сети Интернет. Актуально на 01.05.2025 г. В эпоху цифровой трансформации анализ данных стал одним из главных элементов стратегии любого бизнеса. Компании могут сталкиваться с необходимостью ежедневно обрабатывать большие объёмы информации. Их сбор осущетсвляется на основе транзакций, поведения клиентов в интернете, показателей различных датчиков. Однако традиционные методы обработки данных уже не могут справляться с современными вызовами — они уступают в скорости, точности и масштабируемости. Хотите узнать подробности по услуге «Искусственный Интеллект»? Узнать подробнее Именно здесь на помощь приходят технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые не только автоматизируют рутинные задачи, но и открывают самые передовые возможности для прогнозирования, оптимизации и принятия решений. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется в аналитике, что представляют собой популярные инструменты и какие преимущества они дают в различных сферах бизнеса. Аналитика данных: ИИ vs традиционные методы Ещё несколько лет назад, до активного развития технологий искусственного интеллекта, основным инструментарием были статистические методы. Проблемы заключались в том, что специалисты работали с интерпретируемой частью данных, а прогнозы высокого качества для сложных запросов требовали месяцев подготовки. Например, в финансовой сфере прогнозирование рисков часто строилось на исторических отчётах, что не позволяло оперативно реагировать на изменения рынка. Прогнозирование спроса: кейс для FMCG-компаний Читать подробнее В свою очередь, современные системы на базе ИИ кардинально меняют подход. Алгоритмы машинного обучения, включающие в себя глубокое обучение и нейронные сети, способны работать с большими объёмами данных и генерировать прогнозы в реальном времени, находя сложные закономерности. Это особенно важно в тех областях, где традиционные методы бессильны — компьютерное зрение, обработка естественного языка и не только. Например, одно из перспективных направлений – распознавание изображений в медицине, где использование ИИ повышает точность диагностики и помогает спасать жизни пациентов.  Традиционные методы остаются актуальными для некоторых небольших проектов, где не требуется высокая скорость или работа с разнородными источниками. Например, базовую статистику продаж в малом бизнесе можно получить с помощью Excel. Но для компаний, которые будут масштабироваться, внедрение искусственного интеллекта необходимо. Ключевыми преимуществами использования интеллектуального анализа данных являются управление рутинными задачами, снижение числа ошибок и способность работать с большими информационными массивами. Обзор ИИ-инструментов для анализа данных Современные технологии искусственного интеллекта предлагают специальные инструменты, чтобы эффективно работать с данными. Каждый сервис может стать помощником в специфических задачах — от анализа больших объёмов ценной информации до поиска скрытых закономерностей. Выбор подходящего варианта зависит от целей компании, масштаба проекта и уровня технической экспертизы. Рассмотрим ключевые категории инструментов и их применение в бизнес-аналитике. Обработка больших данных Работа с огромными объёмами данных требует мощных вычислительных ресурсов и продвинутых алгоритмов. Здесь среди лидеров: H2O.ai. Это программа с открытым исходным кодом, специализирующаяся на автоматизации машинного обучения. Она позволяет пользователям создавать модели для анализа больших массивов данных после минимальной настройки, без глубоких знаний программирования. H2O имеет поддержку распределённых вычислений, благодаря чему можно быстро обрабатывать данные в режиме реального времени — это будет полезно, например, в финансовой аналитике или логистике. Ключевым преимуществом является скорость: алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать терабайты данных за минуты. TensorFlow. Этот фреймворк глубокого обучения стал одним из стандартов для создания нейронных сетей. Он может быть использован для работы с данными различных типов, включая задачи компьютерного зрения и обработки естественного языка. TensorFlow интегрируется с облачными сервисами, что полезно для удобного получения информации и масштабирования вычислений. Подобные инструменты незаменимы, когда бизнесу нужно анализировать большие объёмы данных, которые поступают из множества различных источников. Компьютерное зрение в сельском хозяйстве: кейсы, рекомендации Читать подробнее Визуализация данных Сложные наборы данных постоянно требуется превращать в наглядные графики и дашборды, на основе которых можно принимать стратегические решения. Популярные сервисы в этой категории: Tableau. Это инструмент может создавать интерактивные отчёты с помощью интуитивно понятного интерфейса. Он поддерживает интеграцию с базами данных (SQL, Oracle) и облачными хранилищами, что делает его универсальным для корпоративных клиентов. Например, в маркетинге Tableau используют для визуализации данных о конверсии и ROI рекламных кампаний. Microsoft Power BI. Продукт идеально подходит для компаний, уже использующих экосистему Office. Power BI предлагает полезные функции прогнозной аналитики и работу в реальном времени. Его ключевая особенность — встроенные алгоритмы машинного обучения, которые автоматически определяют аномалии в данных. Подобные аналитические платформы не только экономят время на подготовку отчётов и документов, но и делают современные технологии анализа данных доступными без необходимости длительного изучения. Прогнозирование и моделирование Сейчас в создании точных прогнозов и оптимизации бизнес-процессов также не обойтись без использования искусственного интеллекта. Это может быть: Google AutoML. Решение автоматизирует процесс создания моделей машинного обучения, что особенно полезно для компаний с ограниченными ресурсами. AutoML позволяет загружать данные, выбирать нужный тип задачи (регрессия, классификация) и получать готовую модель без написания кода. Это особенно удобное решение для стартапов, которые хотят сделать несколько моделей под свои задачи, но не ставить вопрос о создании собственного ML-отдела. H2O Driverless AI. Платформа сочетает возможности автоматизации и глубинного обучения. Она самостоятельно подбирает оптимальный процесс анализа данных, что критично, например, в финансовом секторе. Банки применяют её для оценки кредитных рисков на основе исторических данных, рыночных тенденций и даже событий из новостей. Эти сервисы сокращают время разработки моделей с месяцев до нескольких дней, что позволяет сразу приступить к использованию новых инструментов. Классификация и сегментация Анализ данных с помощью ИИ-моделей с последующим разделением на категории позволяет выполнять сегментацию и извлечение скрытых связей в каждой группе. Для этого можно использовать следующие решения: RapidMiner. Эта платформа предлагает визуальное программирование — такой формат взаимодействия будет удобен даже новичкам в Data Science.  Пользователи могут использовать блоки для сборки модели – каждый из них отвечает за определённые переменные или операции. RapidMiner поддерживает интеграцию с Python и R, что может помочь профессионалам создавать более сложные модели. KNIME. Инструмент с открытым кодом, который позволяет работать с данными разных форм — структурированными таблицами, текстом, изображениями или другими файлами. Это снижает требования к подготовке и предварительной обработке данных, а также помогает более точно выявлять сложные закономерности. Чтобы выбрать наиболее подходящий ИИ-инструмент, нужно отталкиваться от специфики задач организации, опыта сотрудников и возможности интеграции с другим программным обеспечением. Компьютерное зрение в медицине: как бизнесу применять технологию Читать подробнееки Практики внедрения аналитики на базе искусственного интеллекта Во всех отраслях бизнеса можно найти кейсы применения искусственного интеллекта, которые позволили добиться ощутимого улучшения результатов. Рассмотрим несколько примеров: Розничная торговля. Машинное обучение используется в современных рекомендательных системах. Amazon применяет ML-алгоритмы для прогнозирования спроса и персонализации предложений на сайте и в приложении, анализируя активность конкретного лица. Финансы. В банках ИИ обеспечивает безопасность проведения транзакций с помощью ежедневного сбора и обработки данных. Это помогает обнаруживать признаки мошенничества и вовремя принять меры по его предотвращению. Здравоохранение и наука. Системы компьютерного зрения анализируют медицинские изображения с лучшей точностью, чем человек, что ускоряет диагностику онкологических заболеваний.  Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего — он уже становится стандартом анализа больших данных. От автоматизации отчётов до прогнозирования рыночных трендов — ИИ позволяет компаниям работать эффективнее, проще и точнее. Однако успешное внедрение возможно только при условии выбора подходящих инструментов, инвестиций в образование сотрудников, интеграции с существующими системами для передачи контента, соблюдения правил обработки персональных данных и обеспечения их конфиденциальности. Илья Фомичев, руководитель направления ИИ: По мере развития нейронных сетей, решающих задачи компьютерного зрения и распознавания текста, все больше компаний приходят к нам за экспертизой для избавления от рутинных процессов. Из часто встречающихся задач отмечу оцифровку документов и последующую работу с ними, роботизацию технической поддержки за счет применения чат-ботов, а также создание систем баз знаний, которые ускоряют выдачу ответов на вопросы по архитектуре бизнес-процессов компании. Несомненно, на данный момент искусственный интеллект не заменит человека полностью, но как минимум, он может упростить и заметно ускорить его работу, повысить производительность, что станет также преимуществом для бизнеса. Интересуетесь внедрением ИИ в свой ИТ-продукт? Обращайтесь по телефону 8-800-200-99-24, пишите на request@simbirsoft.com или в Telegram. Разберемся в задаче, предложим оптимальное решение.

Не секрет, что на уход сотрудника из штата компании влияют различные факторы. Однако заранее предсказать риск увольнения не всегда удается. Ведь бизнесу не очевидно, какие факторы влияют на решение покинуть компанию и какие превентивные действия можно предпринять и отреагировать на опережение.   При этом поиск, привлечение, адаптация и обучение новых специалистов требует значительных ресурсов со стороны компании.   Мы поставили себе задачу выявить скрытые взаимосвязи и определить ключевые факторы, которые мотивируют сотрудников продолжать сотрудничество с компанией. Для этого провели внутреннее исследование и использовали ML-технологии для анализа и обработки накопленных данных.  Мы рассмотрели несколько подходов: линейную модель логистической регрессии  нелинейные модели  ансамблевые методы на основе деревьев решений — случайный лес (Random Forest) и градиентный бустинг (Extreme Gradient Boosting, XGBoost).  Наиболее удачным оказался XGBoost: обученная модель давала наибольшую точность прогноза при достаточной интерпретируемости результатов.  А ещё использовали такие подходы, как градиентный бустинг, предобработку данных, кросс-валидацию, интерпретацию и визуализацию результатов. Мы выявили несколько гипотез, которые доказали или опровергли в процессе исследования.   О гипотезах, процессе исследования и выводах, к которым мы пришли, читайте в статье.