С внедряването на системата SCRAPE се постигат редица ползи за стоманодобивното предприятие , като :
1 . Безпристрастна и обективна класификация на постъпващите в склада материали , базирана на алгоритъм на усъвършенствано машинно обучение , който след като бъде приложен към специфичните условия на „ Стомана Индъстри “ АД , ще продължи да се подобрява автоматично с времето , което потенциално допълнително увеличава точността на класифициране ;
2 . Спестяване на материални и финансови разходи от по-малко надплащане към доставчици от гледна точка на неправилно преценено качество на товара ;
3 . Времева оптимизация по процесите на скрап класификация ;
4 . Частична автоматизация на процеса на класификация ; 5 . Подобрени възможности за контрол и управление ; 6 . Намалено влияние на човешка грешка при класифицирането на материали ; 7 . Подобрени операции без промени в съществуващата инфраструктура .
8 . По този начин се постига висока добавена стойност за възложителя чрез обективен , автоматизиран процес на класификация на материалите с ниво на точност повече от 90 %, което осигурява оптимално ценообразуване на входящите товари . Технологията има потенциал да се приложи в основата и на останалите производствени процеси , което води до общо подобряване на качеството на производството .
7 . ЗАКЛЮЧЕНИЯ
Прилагането на дистанционни методи чрез фотограметрия за пространствено реконструиране на повърхнините на купчините скрап в открити и закрити складове предлага решаване на задачата с бързи и достъпни технологии . При изпълнение на фотограметрични заснемания по подходящ и находчив начин се преодоляват всички посочени недостатъци на останалите геодезически технологии със значително подобряване на качествата на числените модели като точност и детайлност . Същевременно се повишава ефективността на геодезическия труд , намалява се риска за преките изпълнители и необходимото време за изпълнение , при това без да се използват скъпи технически средства . Внедряването на софтуерна система за обработка на изображения от депата за скрап , базирана на алгоритми за изкуствен интелект , допринася за постигане на висока степен на автоматизация при оценката на качествените показатели на суровината и значителен икономически ефект в производството .
ЛИТЕРАТУРА
1 . Вълчинов , В . , Александров , Б ., Количествен контрол на суровини и материали чрез геодезически методи . Геомедия . 2012 , 6 , 42-48 – https :// www . geomedia . bg / geodesia / kolichestvenkontrol-na-surovini-i-mat-2 /
2 . Калчев , И ., Стоянова , Ст . Приложение на евтини безпилотни летателни системи за професионална въздушна фотограметрия . Геодезия , Картография , Земеустрoйство . 2020 , 1-2 , 23-30 – https :// joom . ag / kT1C 3 . https :// www . pix4d . com / product / pix4dcloud 4 . http :// www . stomana . bg / 5 .
www . myxrobotics . com .
Рецензент : чл . -кор . проф . д-р инж . Георги Милев
Адрес на авторите
Д-р инж . Иван Калчев „ ГЕО ПЛЮС “ ЕООД гр . София , бул . „ Цар Борис III ” № 215 , партер , офис 7 e-mail : ikaltchev @ geoplus-bg . com
Явор Михайлов MYX Robotics 1000 Sofia , Mladost 3 , 326 e-mail : yavormmihailov @ myxrobotics .
30 ГКЗ 5-6 ’ 2021