Nord Clan разработает сквозную систему контроля качества на производственной площадке «Робоподдоны» в Особой экономической зоне «Алабуга»

2 часа назад

© Фото: freepik.com

Компания Nord Clan, российский разработчик решений в области промышленной автоматизации и машинного зрения, приступает к созданию системы контроля качества на производственной площадке «Робоподдоны» - одном из наиболее технологичных и уникальных производственных объектов в России, находящийся на Особой экономической зоне “Алабуга”, где формируется модель полностью автоматизированного производства. Внедрение системы обеспечит 100% контроль продукции в потоке, снизит риск пропуска дефектов, повысит стабильность качества и обеспечит непрерывную работу линии на производстве.

Проект будет реализован на базе платформы ML Sense, разработанной Nord Clan. В рамках проекта система машинного зрения будет встроена в линию и возьмет на себя управление ключевыми этапами производства. Среди них — первичная сортировка досок, контроль после сушки, проверка механической обработки, сборка палет и финальная верификация маркировки.

Проект направлен на полную автоматизацию контроля качества. Ранее проверка на линии частично выполнялась вручную, что приводило к остановкам производства и риску пропуска дефектов. Сейчас ML Sense будет анализировать геометрию древесины, выявлять трещины, деформации, отклонения размеров, контролировать корректность сборки и наличие всех элементов. Точность контроля будет обеспечиваться за счет алгоритмов машинного обучения, адаптированных к нестабильным свойствам древесины и промышленной среде.

Система предполагает интеграцию с роботизированным оборудованием, что позволит не только выявлять дефекты, но и управлять производственным процессом. В реальном времени она будет давать команды роботам — отбраковывать материал, корректировать операции или продолжать сборку. Например, на этапе сортировки досок система будет определять качество каждой единицы и направлять робота на отбор или утилизацию. На этапе укладки перед сушкой — управлять установкой температурных датчиков в каждом слое палеты (до 24 слоев). На этапе сборки — проверять правильность раскладки, наличие всех досок и корректность забивки гвоздей.

Уникальность площадки «Робоподдоны» предъявляет повышенные требования к надежности внедряемых решений. Площадка входит в число немногих в России производств, изначально проектируемых как полностью автоматизированные и роботизированные. 

ML Sense рассчитана на высокую скорость линии и необходимость мгновенной обработки данных без задержек. Внедрение системы позволит исключить остановки для ручной проверки, повысить производительность и обеспечить стабильное качество продукции. Наличие сквозной системы будет отличать данный проект от классических задач машинного зрения и приблизит его к полноценной модели Индустрии 4.0.

«Проект на площадке “Робоподдоны” — один из самых масштабных и сложных в нашей практике. Мы выстраиваем сквозной контроль на всем производственном процессе, интегрируя систему машинного зрения в полностью роботизированную линию. Специфика в том, что система машинного зрения становится не просто инспектором, а полноценным управляющим звеном. ML Sense в реальном времени анализирует данные, принимает решения и управляет роботами на всех этапах. Работа на высоких скоростях с таким сложным материалом, как дерево, требует от системы исключительной точности и устойчивости», — отметил Илья Каштанкин, генеральный директор Nord Clan. 

Справочная информация:

«Робоподдоны» — учебно-производственная площадка в составе Особой экономической зоны «Алабуга», одного из крупнейших индустриальных центров России. Проект сочетает реальное промышленное производство и подготовку инженерных кадров, выступая полигоном для отработки решений Индустрии 4.0. На базе предприятия реализуется модель цифрового и высокоавтоматизированного производства с минимальным участием человека. 

Nord Clan — российская компания-разработчик, специализирующаяся на создании систем промышленной автоматизации, машинного зрения и анализа данных на базе собственной платформы ML Sense.