ИЭМЗ «Купол» на передовой цифровизации: предприятие выступило партнёром межрегионального хакатона по технологиям искусственного интеллекта

ИЭМЗ «Купол» на передовой цифровизации: предприятие выступило партнёром межрегионального хакатона по технологиям искусственного интеллекта
30.08.2021
В августе в Центре цифрового образования «IT-куб» состоялся межрегиональный хакатон по технологиям искусственного интеллекта IZH.IT.

В Удмуртии он прошёл при поддержке правительства, профильных министерств, образовательных структур и бизнеса – всех, кто знает, насколько сегодня для работы в любой сфере важны цифровые технологии. 

Что же такое хакатон? Если говорить просто, то это форум разработчиков, во время которого специалисты из разных областей разработки программного обеспечения (программисты, дизайнеры, менеджеры, студенты IT) сообща и за ограниченное время решают поставленную заказчиком проблему. На хакатоны часто приходят инвесторы, представители бизнес-сообщества. Для бизнеса это шанс получить решение конкретной задачи, набрать сотрудников на конкретный проект, а для «айтишников» – показать свои компетенции, найти финансирование, получить новые заказы, а главное – собрать тестовую аудиторию, клиентов и экспертов, с которыми можно обсудить получившийся продукт. 

В течение двух дней 50 школьников и студентов из Удмуртии и Санкт-Петербурга работали над кейсами по трем направлениям: промышленность, цифровая социальная среда, IT с использованием NLP и машинного зрения. Разработку кейса «Промышленность» организаторы мероприятия доверили специалистам управления корпоративной информатизации ИЭМЗ «Купол», настоящим профессионалам своего дела. Представители управления были включены в оценочную комиссию форума в качестве экспертов.

Кейс от ИЭМЗ «Купол» заключался в автоматизации рутинного процесса внесения данных в электронный технологический паспорт. 

На данный момент процесс организован следующим образом: распечатывается бумажный бланк паспорта и заполняется рабочим вручную по факту выполнения операций. Заполненный технологический паспорт сдается мастеру. Мастер или распределитель работ заносит табельный номер исполнителя и закрывает операции в электронном технологическом паспорте (маршрутный лист) вручную с бумажного оригинала. 

В перспективе мастер с определенной периодичностью будет запускать потоковое сканирование бумажных технологических паспортов. Сканы-образы будут храниться в каталоге в определенном формате файла (например, pdf). После чего будет запускаться программный робот, обнаруживающий файлы скан-образов. Он сможет распознать исполнителя на операции и ввести эту информацию в электронный технологический паспорт. 

Задача участников состояла в создании такого робота – приложения, способного распознать табельный номер рабочего, дату, подпись, количество годных деталей и сохранить данную информацию в файл формата JSON.
 
Решение нашего кейса заинтересовало три команды – две из ИжГТУ и одну из Яндекс-Лицея. Все они, как это и принято на хакатоне, разработали прототип приложения, требующий доработки. Пользовательский интерфейс сканера у всех команд получился максимально практичным, удобным: всё, что требуется от работника, – выбрать каталог, где лежат файлы, директорию, куда нужно выложить результат. Всё остальное программа делает сама. 

При создании приложения использовались технологии машинного зрения, принципы NLP и нейросети. 

Итог мероприятия подвёл Антон Королёв, заместитель начальника управления корпоративной информатизации.

Антон Королёв заместитель начальника управления корпоративной информатизации ИЭМЗ «Купол» Антон Королёв, заместитель начальника управления корпоративной информатизации

–  В результате двухдневной работы над кейсом команды доказали, что разбор рукописного текста в условиях работы в локальной Сети предприятия в принципе возможен. Мы, как разработчики кейса и члены экспертной группы, получили от мероприятия, общения и дискуссий с молодыми специалистами хороший эффект – новые идеи, нестандартные точки зрения на решение старых проблем. Часть предложенных участниками хакатона решений возможно применить на нашем предприятии. Безусловно, они требуют детального изучения, доработки и увеличения исходных данных, необходимых для обучения нейронной сети. Работа кропотливая, но полезная. Развитие данного направления может облегчить труд десятков сотрудников предприятия, а сама технология найдет применение во многих производственных задачах и документообороте.



IT за работой



Возврат к списку