ERP

1.Клиент

  • Крупное предприятие по приему стального и чугунного лома
  • 5-е крупнейшее предприятие по приему и хранению металла в столице
  • 3% доля на металлургическом рынке Украины.

2.Цель

Нашей целью было разработать систему сбора и учета данных на производстве, чтобы ежедневно получать актуальную информацию по складу. Также, конечной целью выступала автоматизация всех процессов, минимизация влияния человеческого фактора и создание оперативных отчетов для руководства компании.

3.Задача

  • систематизация и структурирование перемещения металла по складу запчастей;
  • систематизация актуальной (реальной) информации о количестве металла на складе;
  • популяризация контроля логистических операций;
  • разработка системы считывания автомобильных номеров;
  • создание мобильных приложений для ТОП-менеджеров;
  • создание системы аналитики данных;
  • управление складом;
  • учет данных о перемещении автопарка и расходах ЕГСМ;
  • учет клиентов, учета закупок металла, учета кассовых операций;
  • управление финансами между филиалами, синхронизация с банком;
  • учет данных с весовой, синхронизация весовой с контуром видеонаблюдения;

4.Сложность реализации

  • Ежегодно 20% убытков компании приходится на дефицит металла.
  • На предприятии использовались устаревшие методы учета: записи вносились в журналы данных вручную.
  • Контроль количества лома на этапах заготовки, логистики и хранения без IT-технологий и инженерных решений.
  • Дополнительные проверки для предотвращения влияния человеческого фактора не использовались.

Это отняло значительную часть времени и заметно затянуло процесс внедрения программного обеспечения.

Среди технических сложностей мы отметили:

  • Организация наборов данных 1С для классификации и ранжирования больших данных.
  • Несмотря на простоту выбранных метрик при обучении системы распознаванию и анализу фотографий, у нас возникла необходимость создать алгоритмы, которые будут учитывать нюансы правильности прогнозов: разрешение, угол наклона, освещенность, время года и т. д.
  • Для реализации погружения в компьютерное зрение, необходимо было собрать тысячи фотографий отходов и произвести их сегментацию в соответствии с типом металла. В течении 6 месяцев мы делали фотографии импорта/ выгрузки/ экспорта груза и получали данные о типе металла и его весе на каждом из этих этапов.

Сложность также проявилась в понимании важности нововведения на рабочих местах. За нами стояло грамотное объяснение необходимости введения IT решений

  • Ежегодно 20% убытков компании приходится на дефицит металла
  • На предприятии использовались устаревшие методы учета: записи вносились в журналы данных вручную.
  • Контроль количества лома на этапах заготовки, логистики и хранения без IT-технологий и инженерных решений.
  • Дополнительные проверки для предотвращения влияния человеческого фактора не использовались.

Также, сложность возникла в том, что как управляющие, так и рабочие сотрудники не понимали, с какой целью устанавливаются камеры, программы учета и т.д.

5.Технологии

Для разработки мы применяли следующие технологии:

  • 1С, PHP, MATLAB, ML
  • MySQL
  • нативный iOS & Android
  • HTML5 и CSS3

В качестве методологии управления проектом, мы использовали SCRUM. В результате получили четкое структурирование проекта и его эффективную поэтапную реализацию.

6.Решение/Этапы реализации

  1. Ознакомление со спецификой данного бизнес-направления, изучения внутренних процессов компании и состояния дел. Анализ полученных данных.
  2. Построение плана работ исходя из результатов анализа.
  3. Старт работ по разработке программного обеспечения для учета и автоматизации.
  4. Разработка системы искусственного анализа данных

1 этап. Исследование специфики ломоперерабатывающих предприятий.

  • Встреча с клиентом на конференции по безопасности металлургических компаний. Генеральный директор iSKY.SOLUTIONS Артем Ганжа пришел на предприятие в составе отдела развития бизнеса.
  • Отсутствие понимания работников предприятия в необходимости автоматизации, замены способа работы в логистике и бухгалтерии.
  • Решение использовать уже знакомую сотрудникам систему учета 1С для реализации программных решений. Для проекта был нанят специальный разработчик 1С.

2 этап. Разработка программного решения для учета и автоматизации.

  • Для отслеживания количества металла на складе система учета должна была собрать следующие данные:
  1. Фото грузовика с государственными номерами по выезду и прибытии.
  2. Вес груза у машин.
  3. Тип импортного металла.

С этой целью была проделана следующая работа:

  • Программист 1С совместно с инженерным отделом разработал способ сбора и автоматической передачи данных на сервер с помощью установленных камер и весов.
  • Установлены камеры, которые стали системой визуального контроля. На входе у нас есть информация о доставочной машине, которая позволяет нам анализировать данные.
  • На этапе выгрузки груза у нас есть фотографии металла, которые напрямую передаются в облако и хранятся там для дальнейшего анализа и обучения нейронных сетей.
  • Теперь нам нужно было разработать математический алгоритм. Мы решили обучить нейронную сеть распознавать тип металла по цвету и вес по количеству (геометрические расчеты).

3 этап. Разработка системы искусственного анализа данных с помощью компьютерного зрения.

Искусственный интеллект (ИИ) — это способность цифрового компьютера или работа с компьютерным управлением выполнять задачи обработки данных вместо человека.

Нейронные сети могут выполнять прогнозный анализ и служить достижению бизнес-целей.

На 3-м этапе было принято решение использовать собственные ресурсы для исследования сложных технологий и получил разрешение клиента на продолжение работы на их предприятии. Для выполнения задач были вовлечены разработчики Python и Mathematicians из ведущих украинских университетов.

Также была разработана система, которая автоматически определяла отклонения от установленных норм по весу лома, используя фотографии, которые делались ежедневно в рамках ежедневной отчетности.

7.Результат

Таким образом нам удалось достичь следующих результатов:

  • Полная автоматизация бухгалтерских данных
  • Автоматизация промышленного процесса на 60%
  • Автоматический анализ данных из отчетов и определение отклонений от установленных норм
  • Получение данных в реальном времени по всей системе. Текущую статистику можно проверить в любой момент.
  • Полностью исключены случаи мошенничества с автомобилями на весовой, благодаря распознаванию номеров
  • Обеспечили удаленный контроль работоспособности весов и в случае их неисправности, определения поломки в автоматическом режиме
  • Все данные предприятия теперь имеют качественную защиту, благодаря их хранению на удаленном сервере.

8.Отзыв заказчика

«Ребята провели грандиозную работу и действительно оптимизировали ряд процессов, которые существенно экономят время, снижают операционные затраты, а также минимизируют риски разного рода мошенничества. Чего только стоит внедрение автоматизации выписывания средств на приобретение чего-либо: ранее этот процесс занимал до нескольких дней (за счет написания и согласования служебных записок). Теперь же всего лишь нажатием нескольких кнопок в приложении телефона, можно оперативно согласовать любой небольшой финансовый документ.»

Если вы решили автоматизировать или оптимизировать какие-либо процессы на Вашем предприятии, будем рады оказать Вам в этом качественную консультацию.

Получить бесплатную консультацию:

Добавить комментарий

Похожие проекты
Свяжитесь с нами

Мы свяжемся с Вами в самое ближайшее время

Не читается? Измените текст. captcha txt