Предложить проект
Предложить проект
Другие проекты и технологии

ООО «Малленом Системс»

Оценка качества сахарной свеклы в кузове транспортного средства на агропредприятиях чаще всего осуществляется вручную. Точность решений, принимаемых работником о направлении сырья либо на хранение, либо на переработку, составляет в среднем 60-70%. При этом цена ошибки высока.

Система на основе искусственного интеллекта делает это с точностью выше 90%. Разработанная ООО «Малленом Системс» система ВИСКОНТ.Свекла выполняет съемку кузова грузового автомобиля по сигналу от системы учета.

С помощью нейронных сетей производится оценка содержимого кузова по следующим показателям:
  • количество сколов;
  • объем ботвы (травы);
  • загрязненность;
  • наличие снега.

Для учета значимости отдельных показателей в принятии решения к каждому из показателей применяются весовые коэффициенты. Итоговый показатель качества сравнивается с порогом, динамически задаваемым в зависимости от загруженности производства. В результате формируется назначение: «Хранение» или «Переработка».

Сайт компании

Стадия зрелости: Апробированное решение

Тип решения: Управление запасами

Вам может быть интересно