На Ростовском-на-Дону ЭРЗ реализуется пилотный проект внедрения машинного зрения и искусственного интеллекта в контроль производственного процесса 📌Цель проекта — отслеживание перемещения локомотива по ремонтному циклу в режиме реального времени, выявление отклонений и формирование цифровой хронологии производства. В перспективе технология может стать элементом цифрового двойника производственного процесса на всех предприятиях компании. ↗️Актуальность обусловлена тем, что движение изделия по технологическому маршруту зачастую фиксируется вручную, тогда как планирование, учёт и финансы уже цифровизированы. Каждый локомотив проходит десятки операций — от поступления и разборки до ремонта узлов, сборки, испытаний и приёмки; задержка на одном этапе влияет на весь график. 👥Весной 2026 года начата подготовка к пилотному внедрению системы ИИ-мониторинга на базе компьютерного зрения и видеоаналитики. Отличие от обычного видеонаблюдения — преобразование видеопотока в структурированные производственные данные. Если сейчас движение локомотива контролируют преимущественно диспетчеры на основе ручной отчётности (что сопряжено с неполнотой сведений и человеческим фактором), то в новой модели камеры становятся источником первичных данных, а алгоритмы ИИ — инструментом их обработки. 🌐Технология опробована на действующей системе видеонаблюдения. Модуль с ИИ использует модели VLM (Vision Language Models) и OCR для распознавания бортовых номеров локомотивов; в ходе испытаний достигнута стопроцентная точность распознавания. После идентификации локомотив сопровождается на протяжении всего маршрута: фиксируется перемещение и прохождение контрольных точек, формируются автоматические отчёты и цифровая история объекта. 🗂Помимо перемещения локомотива, система собирает сведения о фактическом времени выполнения операций с сопоставлением нормативам, доступные через оперативные дашборды и ретроспективную отчётность. Автоматическая фиксация событий сокращает время между возникновением проблемы и реакцией на неё. ⌨На первом этапе внедрения система фиксирует перемещение локомотива по этапам ремонтного цикла. В дальнейшем машинное зрение планируется применять для отслеживания основных узлов, агрегатов и комплектующих (например, автоматическое определение количества готовых тяговых двигателей, фиксация поступления деталей в ремонт, перемещение компонентов по постам, анализ причин задержек). Следующий этап — интеграция данных с корпоративной системой 1С для связи фактического перемещения объекта с информацией о ремонте, трудозатратах и выполненных операциях, то есть формирование цифрового двойника производственного процесса. 📈Потенциал системы не ограничивается производственной логистикой: машинное зрение может применяться для совершенствования организации труда и дополнительного контроля охраны труда и промышленной безопасности (выявление попадания работника в опасную зону, отсутствия СИЗ, некорректной строповки грузов, признаков задымления). При интеграции с системами оповещения обнаружение нарушения сможет запускать автоматический сигнал. При этом ИИ-мониторинг не рассматривается как замена существующим системам охраны труда — его задача дополнить действующие механизмы источником объективной информации. 🔃Наиболее эффективен ИИ не в замене человека, а в принятии на себя повторяющихся задач: непрерывного наблюдения, сбора данных и обнаружения отклонений. Это позволяет специалистам сосредоточиться на анализе информации и выявленных закономерностей, раннем изучении причин проблем и принятии мер. В промышленности, где стоимость простоя измеряется загрузкой оборудования, трудовыми ресурсами, сроками поставки и финансовыми обязательствами, способность видеть производственный процесс в режиме реального времени становится важным конкурентным преимуществом. Фото: Желдорреммаш ❗️ОПЖТ в МАКС