Журнал "Системы Безопасности" № 4‘2025

К концу 12-часовой смены система выдавала отчеты о количестве и виде помытой тары (рис. 2). Мастерам, которые отвечали за участок, оста- валось только сформировать отчет нажатием пары кнопок и внести в учетную систему пред- приятия данные для расчета оплаты труда. На графике на рис. 3 ниже отчетливо видны конеч- ные данные по выработке до и после внедре- ния: экономический эффект составил порядка 50%, так как завысить выработку уже не пред- ставляется возможным. От старта проекта до его завершения и внедре- ния в производственный цикл прошло три меся- ца. После оценки экономической эффективно- сти методику транслировали еще на два пред- приятия с таким же технологическим процессом. Машинное зрение на сложных участках производства В дальнейшем опыт был транслирован на более сложные технологические процессы производ- ства, такие как выпуск продукции. Решили уве- личить производительность линии, используя машинное зрение, которое будет контролиро- вать индивидуальную сдельную оплату труда – рассчитывать коэффициент трудового участия (КТУ). До внедрения КТУ сдельная оплата сотрудникам на линии начислялась исходя из объема выпуска продукции, поделенного на количество человек в смене, то есть тому, кто работал хорошо, не было смысла работать лучше и тому, кто работал плохо, не было смыс- ла работать лучше, так как выработка делилась на всех поровну. Ключевые факторы, которые должны повлиять на производительность линии с применением технологии машинного зрения, как мы счита- ли, – это появление соревновательного эффек- та: каждый сотрудник линии в режиме онлайн видит свою выработку, соответственно те, кто работал медленнее всех, были замотивированы работать быстрее, так как сдельная оплата труда стала индивидуальной. Увеличение производительности линии планировали примерно на 10% Внедрение технологии от этапа проектирования до внедрения в производственный процесс с автоматическим начислением заработной платы заняло шесть месяцев. Производитель- ность линии выросла на 15%, так как благодаря анализу данных удалось еще и оптимизировать сам производственный процесс. Приведу небольшой пример: у одного из сотрудников были низкие показатели произво- дительности, после изучения видео выяснилось, что он не совсем правильно пользовался выдан- ным инструментом. Работник прошел дополни- тельное обучение, и его показатели за достаточ- но короткое время выровнялись до средних в составе смены. Машинное зрение в помощь службе HR После того как внедрили и оценили практиче- скую и экономическую выгоду от использования технологии в различных производственных тех- нологических процессах, решили попробовать начать "утолять кадровый голод" в разных под- разделениях предприятий. Начали с цифрового "киоска" для сотрудников, сняли колоссальную нагрузку со службы HR, убрав шквал запросов на отпуска, различные справки и т.д. Внедрили бот, связанный с кадровой базой данных. Бот мог ответить на топ-10 стандартных запросов и предоставить необходимую информацию, инструкции, контакты и пр. После внедрения технологии стало понятно, что не требуются дополнительные люди, соответ- ственно ФОТ в департаменте персонала не уве- личился, а эффективность работы выросла. Технология для ИТ-подразделения Сейчас реализуется большой проект внедрения технологии машинного зрения в ИТ-подразде- ление, цель проекта – оптимизировать ФОТ и сократить нагрузку на системных администра- торов. На текущий момент систему обучили работать с многочисленными заявками на уда- ленный доступ и предоставление прав в авто- матическом режиме, так как все маршруты и процессы согласования описаны, также в базе знаний имеются ссылки на инструкции для пользователя, чтобы он мог осуществить само- стоятельную настройку. Соответственно, нет необходимости делать человека промежуточ- ным звеном для рутинных операций. Конечная цель достаточно амбициозная: технология должна по трудозатратам закрыть двух специа- листов ИТ. n Иллюстрации предоставлены автором. www.secuteck.ru август – сентябрь 2025 МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ К О М П Л Е К С Н А Я Б Е З О П А С Н О С Т Ь , П Е Р И М Е Т Р О В Ы Е С И С Т Е М Ы 119 Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Рис. 5. Чат-бот HR-службы