Артем Башарин

Искусственный интеллект

02

Внедряем ИИ там, где он реально снижает брак и экономит деньги

AI

Краткое описание.

// Используем компьютерное зрение и умные алгоритмы для решения скучных и тяжелых задач. Это не про «хайп», а про автоматический контроль качества и точный прогноз поломок. //

Computer VisionОптимизация процессовПрогнозная аналитикаАвтоматизация решенийОбработка потоков данных

Python · CV · ML · Edge / Server

// проблема и подход //

ARTEM BASHARIN 2026

// context //

Ключевые акценты

анализ → действие

данные превращаются в полезные решения

  • Контролер на линии устает и пропускает мелкие дефекты
  • Проблемы в процессе замечают слишком поздно
  • Информации много, но она не встроена в контур управления

ARTEM BASHARIN 2026

Подход

  • → Ищем задачу, где автоматика окупится быстрее всего
  • → Встраиваем нейросети прямо в процесс производства
  • → Даем понятные метрики: насколько снизился брак и вырос доход

// разработка //

метод.

01

Цель

Находим операцию, которую можно и нужно поручить алгоритму.

02

Поток

Подключаем камеры и датчики — создаем поток данных из реальности.

03

Обучение

Настраиваем модели на распознавание брака или прогноз отклонений.

04

Замыкание

Связываем ИИ с вашим оборудованием: увидел дефект — остановил линию.

// typical tasks //

типовые задачи.

Сценарии показывают формат решения, но не являются опубликованными клиентскими кейсами и не обещают конкретных метрик.

Автоматическая проверка качества деталей

Задача
Ручной осмотр замедляет работу и дает ошибки из-за человеческого фактора.
Решение
Умная станция контроля: камера ловит дефект и дает сигнал на отбраковщик.
Технологии
Computer Vision · Python · Edge
Ожидаемый эффект
Проверка каждой детали по единым критериям и фиксация результата.

Когда нейросеть не нужна

Задача
Хотят «внедрить ИИ», хотя отклонение ловится порогом по датчику или геометрией кадра.
Решение
Сначала проверяем, закрывается ли задача правилом и стабильным освещением, и только потом берём обучение модели.
Технологии
Computer Vision · Sensors · Python
Ожидаемый эффект
Контур контроля без лишнего слоя ML, если он не даёт наблюдаемого эффекта.

// digital ↔ physical //

Связка систем

Сигнал о дефекте бесполезен, если на участке нет стандарта, кто на него реагирует и какой шаг в потоке лишний.

flow

Сигнал о дефекте бесполезен, если на участке нет стандарта, кто на него реагирует и какой шаг в потоке лишний.

Ещё направления

к изучению на сайте