Лесопромышленная группа «Свеза» переводит контроль качества фанеры и шпона в цифровой формат с помощью технологий машинного зрения на базе искусственного интеллекта (ИИ). Их применение позволяет повысить точность сортировки до 95%. Об этом CNews сообщили представители «Свеза».
«Свеза СмартЛайн» — внутренний стартап компании, который с 2024 г. развивает и внедряет технологические разработки для промышленности. Команда разрабатывает системы машинного зрения и другие ИИ-технологии для производственных процессов, тестирует их на предприятиях группы, после чего масштабирует на все фанерные комбинаты «Свезы» и предлагает внешним заказчикам.
Технологии «Свезы» уже применяются на ключевых этапах производства плитного дивизиона — от лущения и сортировки шпона до контроля готовой фанеры. Они работают в режиме реального времени: выявляют дефекты, классифицируют продукцию по сортам и позволяют управлять операциями на линии, включая автоматическую сортировку.
Интерес к таким технологиям в промышленности связан с ростом требований к стабильности качества, высокой скоростью производственных линий и дефицитом квалифицированного персонала. Внедрение машинного зрения позволяет перевести контроль качества в цифровой формат и повысить точность сортировки до 95%. Система не только выявляет дефекты, но и накапливает статистику, обеспечивая прозрачность процессов и возможность оперативного принятия решений.
Отдельные проекты включают использование сканеров дефектов и роботов-манипуляторов. Такие решения позволяют создавать автономные производственные ячейки и повышать производительность труда в среднем на 10–20%.
«Технологии машинного зрения позволяют перевести задачи визуального контроля качества на новый уровень. Это помогает стабилизировать качество продукции, снизить влияние человеческого фактора и обеспечить прозрачность данных о дефектах», — сказал Никита Цветков, руководитель проектного офиса «Свеза СмартЛайн» группы «Свеза».
«Свеза» планирует расширять применение роботизации и технологий искусственного интеллекта на производстве. Среди ключевых направлений — развитие внутренних компетенций, дальнейшая автоматизация контроля качества и создание решений машинного зрения для предприятий не только фанерных, но и других отраслей промышленности.
Поделиться
