Как стать автором
Обновить

Как мы заставляли нейронку пялиться на повреждения стального троса. Часть 1

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров13K
Всего голосов 33: ↑27 и ↓6+21
Комментарии64

Комментарии 64

С другой стороны, более 70 % снятых с эксплуатации канатов имели незначительные дефекты, и их можно было еще использовать.

Как насчет возможной усталости металла? Не думаю, что ваша умная глазастая система сможет усталость металла поймать. Да, в тросах (вероятно!) такое, как с корпусом самолета или шпильками на агрегате Саяно-Шушенской ГЭС, может и не случается в силу плетения, однако...

Ну и кстати, я каждый месяц вижу лифтовиков, которые приходят и глазками и ручками своими проверяют все лифтовое оборудование у нас в многоэтажном доме. Я бы предпочел, чтобы они так и продолжали ходить, а не чтобы их заменили на камеру с автоматикой.

PS: за статью спасибо, интересно, куда это все движется, конечно...

Я бы предпочел, чтобы они так и продолжали ходить, а не чтобы их заменили на камеру с автоматикой.

я не против, чтобы их "заменили на камеру" (а лучше - на три камеры) - при условии что я тоже буду иметь доступ к этой камере (и применять свои модели + глаза).

Так они (люди) не только на троса смотрят. Лифт это электро-механическое устройство, требующее периодического обслуживания (лет 20 назад было три вида периодического ТО, как сейчас не знаю, скорее всего осталось так же).

Так никто ж не собирается отказываться от проверки тех же тросов лифтерами) Ибо отказ от них (и подпись под этим делом) - это ответственность, а крайним мало кто хочет стать) Но как дополнение, способное заменить некоторые регламентные работы - вполне себе. Можно некоторые регламентные проверки сократить (на примере тросов - вместо условно раз в квартал - раз в полгода), а вместо них лифтеры смогут за то же время объездить больше объектов по тем проверкам, которые требуют только ручного контроля. Ну это чисто условно всё - я хз как там у них. Грубо говоря, нейронка в этом частном примере - это всего лишь отличный инструмент, способный сильно сократить человеческий труд в одной области, и освободить его мозг\руки для другой работы, повысив итоговую производительность труда. В этом и задача прогресса. В любом случае, внедрение таких вещей будет накапливать компетентную базу, и это хорошо. Всё же в любом деле всё познается эмпирическим путем, формируются законы природы, формируются частные случаи, вытекающие в отдельные науки и далее в отрасли и продукцию, так всегда и жили. Не стоит бояться, над прогрессом в глобальном масштабе распределенно думают всем миром (даже не осознавая того) =)

Люди уже есть и получают зарплату — пусть ездят и контролируют. Они не только смотрят на канаты. И наверняка какой-то дефект может дать вибрации и звуки, которые они услышат, а камера — нет.

вот кстати звуки камерой тоже можно снять и отреагировать почти сразу после возникновения, но это опять же вопрос, что слушать и на какие именно паттерны сигналить диспетчеру

Человек обучается мгновенно, прогнозирует и ищет совпадения со своим опытом. Модели лифтом могут быть разными, иметь немного другие признаки дефектов. Человек увидит общее и среагирует, а как поведет себя модель — пока неведомо.

Неведомо - но это же не повод не изучать этот вопрос.
Честно говоря я почти уверен что акустические и вибрационнные датчики уже где-то в больших системах используются, но это домыслы :)

Опыт автоматизации говорит о том, что человек - самый ненадежный элемент системы. ОСОБЕННО сменный персонал. У него мотивация чрезвычайно сложная и противоречивая. Поэтому камера гораздо надёжнее. У нее и резкость постоянная и усталости, лени, нет. А у человека, помимо троса, куча других неприятных обязанностей.

Спасибо за понимание - промышленники так и говорят с тяжелым вздохом - это ж человек...

Речь неосменном. А о постоянном персонале обслуживающем какое-то оборудование. И которому платят за отсутствие аварий и не плановых ремонтов.
Сложно подобрать современный пример. В советское время в энергетике масса народа неэффективно работало, по мнению современных эффективных менеджеров. Ничего не ломается — зачем им ЗП платить.

Тем более персоналу, который работает 5/2 или 2/2 заниматься "поросячьей" работой не с руки. И вообще, им надо знать о возникшей проблеме сейчас, а не через полгода. Это элементарные вещи.

И дело не в зарплате. Дело в том, что не нужно 10 электриков в смене для обслуживания оборудования. Потому что в большинстве смен они сидят (а то и лежат) и плюют в потолок. Достаточно двух, например. Сейчас не Советский Союз, лишний персонал никто держать не будет.

Если жизнь человека оценивают 1,5 миллиона рублей компенсации, то выгоднее техперсонал уволить.

вот на фразе "Человек обучается мгновенно", у меня прямо вьетнамские флешбеки.

Скажите, Вы когда людей чему-то новому обучали?

Человек обучается мгновенно, прогнозирует и ищет совпадения со своим опытом. 

Либо вы несколько преувеличиваете, либо у вас просто уникальный жизненный опыт.

Мой жизненный опыт показывает что люди во многих случаях в принципе не хотят обучаться. А в некоторых случаях не хотят работать по уже изученным алгоритмам, ведь у них в голове родилась их "адаптация" с различного рода безделием. Причём этому явлению подвержены все люди, в итоге вместо осмотра канатов можно покемарить в лифтовой (ведь за десять лет ни один лифт не упал), а процедуру прогрева паровой турбины можно упростить и "оптимизировать" ведь турбина греется чрезмерно долго и муторно, а результат (в реальном мире - трещина на валу и капремонт за много денег) нужен уже сейчас.

1) это Javian написал, вы наверно хотели ему ответить в https://habr.com/ru/articles/732664/comments/#comment_25504870 ? :)

2) хм, у меня чаще была молодежь (студенты и люди до 30) на обучении, они все-таки обучаться могут, но в основоном я с вами абсолютно согласен - у людей скорость обучения радикально не мгновенная.

Да, совершенно верно. Промахнулся с цитируемым.

Как видим, обучение "тыкни в нужную кнопку" провалено, я не справился)

По хорошему камеры надо добавлять сейчас как дополнение.

Т.е. ничего не снижать из того что уже есть, но камеры добавить и если ПО, которому камеры отдают картинку даёт "алярм", то делать дополнительную проверку, возможно предварительно через ту же камеру смотреть что там творится....

В итоге безопасность повысится.

А лет через 5-10, когда будет достаточная база дефектовки по реальным тросам и данным - там уже и нормативы можно попробовать подправить в сторону меньшего присутствия человека....

От ручного просмотра пока никто не откажется - речь об общей тенденции.

а не надо отказываться - надо для начала - поставить камеры в параллель. Тогда и сотрудники будут внимательнее - ведь если они что-то не нашли, а камера нашла и выездная бригада нашла проблему - то их можно и уволить как проф. непригодных или оштрафовать за халтурное отношение к работе, от которой зависят жизни людей....

да, это потребует доп. затрат, но учитывая что камеры давно стали дёшевы, как и машинная обработка видео - не так и дорого выйдет, особенно если опыт потом масштабировать

Как человек, который имеет более чем десятилетний опыт автоматизации производственных процессов (ну АСУ-ТП, которая) и действительно считает что избыточная автоматизация может быть вредной (привет, Илон).

Я могу по своему опыту вам сообщить что человек - самое ненадёжное звено в связке "механизм-автоматика-человек". Вне зависимости от культуры производства именно человек это самая частая причина отказов и нештатных ситуаций на фабрике. Начиная от операторов, заканчивая слесарями-обходчиками.

Выбрать не ту кнопку, особенно в стрессовой ситуации? Да пожалуйста. Уменьшить обороты клетей в каскаде, вместо увеличения - да пожалуйста. Пропустить 12 из 14 трипанутых автоматов в коробке распределения питания на рольганг - "ну 2 то ведь ещё работают" (с). Заканчивая наиболее характерным объектом, где ПБ запрещали автоматизировать одну из функций (слив электролита с ванн) и эта функция вручную выполнялась людьми, именно ошибочный слив во время электролиза стал основным инцидентом на объекте.

Так что лично я за то, чтобы автоматика хотя бы контролировала кожаные мешки там, где это возможно.

Тут пожалуй основная проблема с тем что автоматизация подобных вещей ведёт к высвобождению рабочих мест. И куда этих людей потом девать - довольно серьёзный вопрос, на которой не у всех есть ответ.

... у людей будущего будет только одна кнопка: аварийной остановки вот этого всего.

Старт\рестарт - только автоматика, только после проверки всего - что все в порядке.

а, ну и еще иерархию управления (оператор кнопки - бригадир - и т.д. до директора)

Тут пожалуй основная проблема с тем что автоматизация подобных вещей ведёт к высвобождению рабочих мест. И куда этих людей потом девать - довольно серьёзный вопрос, на которой не у всех есть ответ.

Автоматизация не ведёт к высвобождению рабочих мест. Она ведёт к их созданию.

На простом примере. В классических прокатных станах петлеформирование (то есть избыток материала с проката) создавался и регулировался "вручную"(буквально) чуваком с железными щипцами, который перенаправлял заготовку в проводку и компенсировал его натяжение и расширение. Это, мягко говоря, не самая безопасная работа на Земле.

Теперь тот же самый рабочий может обслуживать петлеформирователь и значительно меньше рисковать своей жизнью.

Автоматизация не ведёт к высвобождению рабочих мест. Она ведёт к их созданию. Теперь тот же самый рабочий может обслуживать петлеформирователь и значительно меньше рисковать своей жизнью.

Да нет с вероятностью 99 процентов его просто сократят., потому что любое внедрение считает экономический смысл.

Хотел бы поинтересоваться вашей «статистикой», но цифра «99%» уже показывает, что данные взяты с потолка.

Но в реальном мире автоматизация ведет к созданию более наукоемких рабочих мест. Потому что любой станок надо обслуживать. До автоматизации слесарей КИПиА и инженеров по автоматизации у вас не было, после неё - есть.

Т.е. раньше на 10 станов было 10 опасных рабочих мест.

А теперь один наукоёмких контролёр.

Сколько создано рабочих мест :)?

Создано -9 рабочих мест :).

ЗЫ. Я за автоматизацию. Но против откровенного вранья.

Т.е. раньше на 10 станов было 10 опасных рабочих мест.

Кажется, вы не очень понимаете что такое "прокатный стан" и сколько для его обслуживания надо персонала

Сколько создано рабочих мест :)? 

Учитывая всю цепочку производства - очень много. И никто из них не рискует всю свою рабочую смену тем, что его замотает раскалённым металлом.

Создано -9 рабочих мест :).

Если бы это было так - число безработных бы росло, даже без роста населения. Но оно что не растёт.

Но против откровенного вранья.

Ну так не врите :)

Вспомните начало индустриальной революции, когда ещё существовали мануфактуры из людей - ткацкие, машиносборочные и прочие. Сейчас такого количества людей на всю линию уже не требуется, поэтому большое количество людей сокращается.

Из относительно недавних происшествий такого рода - склады амазона, где роботы и конвееры, снабжённые компьютерным же зрением, вполне себе успешно и эффективно справлялись с потоком товаров. Однако когда кучу сотрудников посокращали всплыли профсоюзы и местные власти, обязавшие амазон иметь не менее Х мест для роботников из мяса, дабы не увеличивать уровень локальной безработицы, с которой местные власти не смогут справиться после таких оптимизаций. Иначе ситуация обернётся в похожую на Детройт.

Аналогично будет происходить и с внедрением ИИ/КЗ на производства. Где-то оно действительно сделает из одного петлеформирователя сделает оператора петлеформирователя, а в каких-то местах N работников заменятся единственным оператором который и за ваннами присмотрит и за оборотами последит. Не на каждом производстве это будут значительные цифры, но и нулевыми почти наверняка тоже не будут. Ну и опять же имеет место роль несколько медленного внедрения подобных технологий (и регуляторка и наличие кадров, знакомых с технологией и технические ограничения), но думать про эту проблему нужно начинать уже сейчас.

Видео затрагивающее в том числе и эту проблему

Вспомните начало индустриальной революции, когда ещё существовали мануфактуры из людей - ткацкие, машиносборочные и прочие. Сейчас такого количества людей на всю линию уже не требуется, поэтому большое количество людей сокращается.

Вспомнил. С тех пор автоматизация шагнула вперёд, научно-технический прогресс тоже, количество людей увеличилось. Безработные, в целом, остались без изменений.

Зато нет:

1) Толпы людей, которые вращают руками жернова/ткацкие станы.

2) Людей, которые "голыми руками" втыкают раскалённый металл в проводки тоже почти нет (ну кроме неавтоматизированных мест)

3) Тех, кто с утра до ночи топит паровые котлы на металлургическом производстве тоже нет (по крайней мере в цивилизованных местах)

Как нет и кучи других восхитительных вакансий, работёнка на которых была специфична.

Зато есть вакансии, которые сопряжены с меньшим риском для жизни и в более хороших условиях. То есть на смену одним местам пришли другие.

А, ну и потребление выросло. Потому что для производства средств автоматизации и производства требуются.... производства :)

Иначе ситуация обернётся в похожую на Детройт.

Каким образом сокращение рабочих мест и нежелание людей искать другую работу связано с депрессивным городом, который пал жертвой идиотской "стратегии" развития (вернее её отсутствия)?

Да и странно, что вы приводите в пример Детройт, хотя со времён индустриальной революции, на минуточку, родились и умерли миллиарды людей.

Аналогично будет происходить и с внедрением ИИ/КЗ на производства.

Аналогично чему? Детройт - некорректный пример. Детройт убила не индустриализация, а деиндустриализация. Там сейчас, на минуточку, примерно полтора производства.

Где-то оно действительно сделает из одного петлеформирователя сделает оператора петлеформирователя, а в каких-то местах N работников заменятся единственным оператором который и за ваннами присмотрит и за оборотами последит.

Надо было сразу спросить. Какой у вас опыт промышленного производства?

Как бы вам сказать, даже с точки зрения управления, полностью автоматизированные цеха можно сделать уже сейчас. Но это выведет их за границы конкурентоспособности в частности и рентабельности в целом. А дальше есть нюанс: вам надо не только смотреть, но и обслуживать. Чем больше средств автоматизации - тем больше объектов обслуживания и ремонта. Тем выше инженерная составляющая и требования к квалификации обслуживающего персонала.

Ок, замечательно, вы скажете "так роботы обслужат", но кто произведёт роботов? А производства для производства роботов? А кто за это заплатит? А материал для производства производства производства роботов кто изготовит?

но думать про эту проблему нужно начинать уже сейчас.

Всё уже продумано до нас. Чем выше степень автоматизации - тем больше ресурсо- и наукоёмкость. Чем больше требуется автоматизация - тем больше производств для этой автоматизации надо, тем больше надо обеспечительных ресурсов. Возвращаясь к вашей теме индустриальной революции: уточните, пожалуйста, сколько людей трудилось на электростанциях до неё? А нефть кто добывал? А сколько миллионов ученых тогда было? :)

Детройт был в качестве примера к чему может приводить резкое высвобождение огромного количества рабочих рук. Это в продолжение к истории амазона, а не к топику об автоматизации. Безос там насокращал что-то в районе 20тыс человек почти единовременно - куда такую ораву можно пристроить хотя бы за пару месяцев?

На живом производстве ПОКА, что внедрение полной автоматизации будет нерентабельным и внедряется только частичная автоматизация/контроль качества, позволяющая экономить на крошках - условные 1-5% от годового оборота - согласно тем же статьям с хабра про внедрение зрения на обработке руды или резе металлического полотна от дефектов.

 А производства для производства роботов? А кто за это заплатит?

Собственно так или иначе да, возникнут новые рабочие места где-то ещё, не в смежной сфере, так в каких-нибудь новых направления, но есть риски касающиеся слишком резкого высвобождения рабочих рук. Новые места наверняка будут требовать новых квалификаций, переобучение на которые будет не за нулевое время и за это тоже кому-то придётся платить.

Всё уже продумано до нас

Вот крайне сомневаюсь, т.к. государство определённо не поспевает за многими вещами. В том числе для многих вещей из сферы связанной с обработкой данных пока что не существует выработанных стратегий, насколько мне известно. Просто потому что сфера слишком новая, при этом крайне активная.

Детройт был в качестве примера к чему может приводить резкое высвобождение огромного количества рабочих рук.

Проблема в том, что это высвобождение рук без создания рабочих мест. То есть пример абсолютно некорректен. Банкротство любой крупной компании - токсичный процесс. Поэтому государства стараются держать компании на плаву.

Безос там насокращал что-то в районе 20тыс человек почти единовременно

Но есть нюанс: он насокращал 18 тысяч, не с одного города и даже не с одной страны и не в связи с автоматизацией, а "из-за «неопределенности в экономике» и слишком активного найма в последние годы"

То есть обычные рыночные процессы. И да, с тем же самым успехом Амазон может вообще обанкротится. Вот только это не будет иметь никакого отношения к автоматизации.

На живом производстве ПОКА, что внедрение полной автоматизации будет нерентабельным и внедряется только частичная автоматизация/контроль качества

А таки что мешает? Неужели экономика?

Повторюсь: ещё некоторое время назад на заводах не было мастеров КИПиА, автоматчиков и даже сисадминов. А теперь есть. Если мы не говорим о некоей технологической и технической сингулярности, где роботы придумывают роботом чтобы производить роботов, которые придумывают роботов, которые создают придумывающих роботов роботов (ну вы поняли) - любое усложнение производства будет требовать создания более высококвалифицированных рабочих мест.

позволяющая экономить на крошках - условные 1-5% от годового оборота

Вы, главное, не говорите этого там, где это внедряют. Вас неправильно поймут. На примере одного из объектов, что я запускал. Это маленький прокатный стан, который за год катает в среднем 400 000 тонн арматуры. Одна тонна арматуры в той стране порядка 2 000 долларов. То есть порядка 800 миллионов выручки в год. Снижая затраты даже на процент это 8 (восемь) миллионов долларов в год. Это не просто много, это ОЧЕНЬ много.

В энергоёмких производствах типа той же самой металлургии это огромная разница в эффективности, а в некоторых случаях граница между рентабельностью и убытком. И да, в этом и есть глубинный смысл того, почему никто не делает ПОЛНОСТЬЮ автоматизированных производств, особенно энергоёмких: тонна металла будет требовать одинаковое количество энергии для нагрева (упущу КПД, который действительно можно поднять ещё чуток) вне зависимости от того, сколько миллиардов вы загнали в автоматику. А эта потребленная энергия для нагрева и есть основные затраты в процессе производства. Или в той же электроэнергии от тепловых станций основная затратная статья будет газ/уголь/другое топливо. Вне зависимости от того, что ты там наавтоматизировал. Основной она будет не меньше, чем на 80%. Ввалил слишком много денег в автоматику и получил просто идеальный КПД - ты его никогда не отобьёшь потому что у тебя он и так был высок, а 80% твоей себестоимости это природный ресурс.

но есть риски касающиеся слишком резкого высвобождения рабочих рук.

Резко можно только баги в релиз деплоить :)

Типичный проект по автоматизации производства это история на пару лет даже до ковида. Особенно с заменой основного технологического оборудования. Если со стройкой то до пяти (даже в Китае, где я тоже работал). За пару лет можно в другую страну переехать.

Новые места наверняка будут требовать новых квалификаций, переобучение на которые будет не за нулевое время и за это тоже кому-то придётся платить. 

Спойлер: ты - владелец завода, ты в курсе что у тебя в скором времени будет модернизация. Специалистов по нужным тебе профилям на рынке труда не так, чтобы много. А если ты в моногороде - вообще нет. У тебя есть пара лет на обучение/перепрофилирование существующих. Этим самым ты избавишь себя от выплат отступных, снизишь нагрузку на эйчаров и увеличишь вовлеченность сотрудников и не потратишься на релокации новых сотрудников (которые просто в рынок к тебе в твоё захолустье не поедут).

В том числе для многих вещей из сферы связанной с обработкой данных пока что не существует выработанных стратегий, насколько мне известно. 

А государство тут при чём? Мы про бизнес, который во многих случаях реагирует значительно быстрее. Да и опять же пример с обработкой даных не релевантен, так как он про регуляторные ограничения, а не про производство.

P.s. Ну и немаловажный момент, про который вы, судя по всему, не в курсе. В ресурсоемких производствах ФОТ может составлять 5...10% от себестоимости продукции. А основные затраты, которые побеждает автоматика - простои линии. Потому что когда линия простаивает, завод не приносит прибыль. Ставят условную гидростанцию и гидроцилиндры управления клетями не для того, чтобы сократить полутора механов (которые до этого стан ручками и мостовым краном переваливали), а для того чтобы перевалка занимала несколько часов (цифра условна, зависит от числа клетей что надо поменять), а не несколько дней. Потому что это даст возможность не только меньше стоять, но и быстрее катать то, на что сейчас спрос выше. Каскадное управление на клетях делают не для того, чтобы сократить операторов с нескольких, до одного, а чтобы увеличить максимальную производительность стана и снизить вероятность человеческой ошибки (а чем выше производительность и меньше простои - тем выше эффективность).

останов некоторых вещей то же нельзя делать бездумно.... есть вещи, останов которых ведёт к огромным мат. затратам - например "козёл" при отливках, а есть которые могут привести к жертвам - например останов энергообеспечения больницы во время операций... вариантов множество. Так что я бы был осторожен в таких вещах.....

Но да, автоматизация ведёт к снижению жертв среди работников и окружающих.... Но не надо делать это бездумно и без подстраховки - автопилот авто не должен пока полностью управлять им, а вот помогать избегать аварий - вполне.... (например учитывать дорожное покрытие и его обледенение, и давить на тормоза чуть сильнее, если человек не додавливает и ТС не успеет остановиться до препятствия)

В общем автоматизация несомненно нужна, но местами человек должен иметь возможность вмешаться и что-то изменить, но при этом эти люди должны осознавать что они делают - вот и рабочие места. причём высококвалифицированные....

У вас там цели что-ли уже не кому придумывать? Зп совсем не поднимают?

"Рис. 3 Значительные коррозийные изменения" - вы уверены ? а по-моему это консистентная смазка типа "солидол". в любом случае тут руками щупать надо. или рефлектометром попробовать.

Просмотрел быстро статью (с русским языком у автора беда), но про нейронку почти ничего не нашёл. Где результаты сравнений детекцим человеком и нейронкой? Где проценты правильных детекций дефектов и прочие детали? Зато увидел кучу не такой важной здесь инфы про сами тросы.

"неразрушимый контроль" - хорошо звучит, хотя и несколько угрожающе. с русским языком беда, а вообще статья хорошая.

обычно он все же неразрушающий)

А есть ли возможность обучить датасет на исправных канатах, с тем чтобы любое отклонение рассматривалось как требующее дополнительного контроля?

Спасибо за идею!!!

+1 предложение - в принципе, даже на неисправном канате будет некоторое соотношение "нормальных" к "повреждённым" участкам. Соответственно, можно посчитать количество / протяженность разных фрагментов, и выбрать хорошие участки (они должны быть одинаковые и их должно быть много) на конкретном канате в качестве базы для обучения. Если в стандарте написано ...не допускается... - то любое изменение геометрии - это warning. Если допускается до ... на ... - то можно эти самые отклонения посчитать, и уже принимать решение. Канат, который изначально плох настолько, что на нём соотношения хороших участков к плохим перевёрнуто - не допускать к обучению мнением человека. Так можно чуть ли не индивидуальную настройку делать под конкретную камеру и конкретный канат.

там всё круче! если у камеры (точнее у ПО) будет "вот изначальное состояние - оно отличное") то любые значимые отклонения можно "помечать" на видео и "звать оператора" для дефектовки.... Опять же один человек сможет без особых проблем потратить несколько часов просматривая одновременно до 2-3-4 тросов на значимые дефекты никуда не выезжая (т.е. минус на транспортные расходы, да и вообще из дома сможет) - так что как минимум повышение безопасности будет. Если НЕ отменять прочих мероприятий. А вот лет через несколько, накопив опыт можно уже думать над изменением регламентов и научным обоснованием оного

Возможно, эту задачу можно было решить проще:

  1. Сравнивать внешний вид всех частей друг с другом. Если все одинаковые, значит никаких физических повреждений нет.

  2. Научить по цвету определять степень коррозии (не только тросов, но и вообще всех металлов). Но тут с грязью и смазкой проблемы могут быть. Их от ржавчины и человек на глаз не всегда отличит.

Можно ещё в разных спектрах снимок сделать. Камеры могут видеть больше, чем человеческий глаз.

кстаи хорошая идея. УФ помогает отличить поддельные деньги от настоящих, м.б. поможет и ржавку от солидола отличить.

к сожалению бывает и равномерный износ.... тогда ПО будет считать что всё отлично при том, что там уже вышли все нормы.... Просто

Так что чаще используется - трос или канат?

НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Раз
Раз
Два
Два

Призываю автора определиться, что же все таки употребляется чаще.

с точки зрения стороннего дилетанта - трос бывает стальной, иногда полимерный, канат -- скорее из натуральных материалов(пенька и тп), мб из искусственных, но не стальной... хотя раньше термин стальной канат, но моё мнение что этот термин в данном случае давно устарел и применяется не очень верно.....

так что для стальных - это тросы.

хотя если посмотреть энциклопедии или определения из учебников - там наверняка это давно расписано

Занимается ли ваша компания талевыми канатами в процессах бурения скважин?

Да, есть и такая разработка. Но там своя специфика - высокая скорость каната.

Было бы интересно узнать больше технических подробностей. Именно про обучение AI, а не про тросы)

Готовим уже следующую публикацию, упор на технину делаем.

Каким образом вы можете гарантировать, что ваши данные достаточно репрезентативны для всего спектра возможных неисправностей каната или троса, учитывая возможные различия в условиях эксплуатации и типах лифтов?

Какова точность и надежность разработанной вами нейронной сети при определении неисправностей металлического каната или троса для лифта? Может быть есть статистика ложных срабатываний нейронной сети?

Проходила ли Ваша нейронная сеть тестирования в условиях реальной эксплуатации данной модели? Если да, то было бы интересно узнать как и при каких условиях это было проведено.

Моя сводная сестра работает в службе лифтёров. Недавно я заходил к ней на работу и мне удалось побеседовать с мужчинами, которые уже 30 лет чинят и практически живут в шахтах лифта. Поговорив с ними по поводу автоматизации их процессов с помощью искусственного интеллекта, я отбросил тот факт, что их рабочие места займёт «машина». После продолжительных дискуссий и руганей, встал вопрос о безопастности использования нейронок в обнаружении дефектов троса/каната. Все участники беседы согласились с тем, что, если что-то случиться, то непонятно кого винить. Заказчика или поставщика? Разработчика или пользователя? По итогам рассуждений, мы так и не пришли к общему мнению.Кто по вашему мнению будет виноват в случае обрыва троса лифта, если при проверке лифта искусственным интеллектом не было выявлено неисправностей? Какой процент погрешности выявили вы? Как вы говорите о погрешностях заказчику и как он на это реагирует?

очевидно же что ближайшие годы ИИ должен выступать исключительно помощником, но никак не замещать человека! Т.е. камеры должны контролировать повреждения, но их должен проверять и человек. А регламенты менять пока рано. Но по мере наработки данных, по мере изменения законодательства, по мере накопления опыта - можно и регламенты изменить подумав при этом - т.е. не бездумно переназначить вместо человека нейронки, а снизить участие человека до необходимого минимума, но не исключать.

по вопросу - создаётся комиссия, скорее всего виновными будут - 1. начальники, которые разрешили внедрение, внедренцы и разрабы, тот, кто по регламенту должен был всё же хоть иногда там появляться и контролировать.... ;-)

Несмотря на то, что более 70% канатов можно было еще использовать(имеют незначительный дефект), не является ли это мерой предосторожности, ведь метал не вечный и по мимо визуальных дефектов у него могут возникать изменения которые камера уловить не может? Стоит ли использовать ИИ для такого, кладя жизнь людей в руки машины, которая не может дать гарантии безопасности? Может стоит развивать вашу технологию в иных условиях, не подвергая людей возможной опасности?

А так, если включать ИИ в работу, при этом не отказываясь от рабочих, то это может негативно повлиять на внедрение технологии. Есть ли смысл в реализации технологии, если так и так будет ходить человек и делать проверки и тд.

И все же, будете делать симуляцию в Untiy, чтобы обучить ИИ и реализовать желаемый результат? Интересны дальнейшие планы по обучению ИИ.

А еще интересно, чтоб описали сам процесс обучения: как получилось собрать дата сеты для обучения и какие датасеты использовали, как отличали плохие канаты от хороших и тд.

ну возможно в таких кол-вах канаты никто в металлолом не сдаёт - думаю их используют где-то еще (те, что прошли дефектовку - те самые 70%) - где то на лебёдках или карьерах - там, где их обрыв не принесёт значительного мат. ущерба или вреда здоровью и/или жизни....

Хотя использование искусственного интеллекта в различных сферах постепенно становится обыденностью и демонстрирует значительный потенциал, все-таки существуют риски и недостатки, которые необходимо учитывать. Например, в случае с лифтами, буквально ежедневно нужно будет доверять свою жизнь камере с умным черным квадратиком - можно ли считать это безопасным? Кто будет считать это безопасным?Внедрение ИИ как “помощника” лифтера – безусловно отличная идея, как самостоятельную систему – скорее нет. Кроме того, в случае ошибки, кто будет нести ответственность за решение ИИ?

Есть ли уже реализованные практики машинного зрения для задач обнаружения стальных тросов в других грузоподъемных механизмах кроме лифтов?

Довольно интересная статья про то, как проверять и фиксировать нарушения стальных тросов удалёно. Однако, как система сможет обнаружить каррозию, которая идёт изнутри например? Или прочие дефекты, которые на глаз не сразу попадутся?

всё значительно веселее - ведь не будете же вы отправлять данные с камер по отдельным, защищённым от подключения линиям? а протоколы передачи данных? стандартные?

ну и кто вас защитит от "хакера в столовой"?

так что как механизм повышения безопасности и постепенной наработки опыта и данных - вполне годно, а как замена регламентным работам по осмотру - категорически нет!

там слишком много подводных камней на сегодня

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий

Публикации