Русь-Бейкери
Контроль простоев линии
Система умных камер на производственной линии: зоны контроля, таймеры простоя, алерты в Telegram и светозвуковой маяк - чтобы простой теста и линии ловили в момент, а не по списаниям в конце смены.
Русь-Бейкери
Клиент
простои линии №1
Сценарий
2–4 × IP67
Камеры
550–650 тыс. ₽
Пакет клиенту
edge + локальный UI
Контур
Русь-Бейкери: видеоаналитика простоев линии
Клиент — «Русь-Бейкери» (International Bakery Corporation) - производитель замороженных хлебобулочных изделий европейского качества: более 96 SKU для кафе, пекарен, отелей и ресторанов.
Задача — Простои линии и потери теста ловят поздно - по факту списаний, а не в момент события.
Решение — Спроектировали и внедряем контур: промышленные IP-камеры IP67, PoE, edge-вычислитель с GPU, детекция зон на YOLO, бизнес-логика таймеров, Telegram-алерты, локальный дашборд начальника смены и реле сирены.
Результат — Собрана смета и архитектура пилота «Система видеоаналитики контроля простоев производственной линии №1» под условия цеха (влажность, мука).
О клиенте
«Русь-Бейкери» (International Bakery Corporation) - производитель замороженных хлебобулочных изделий европейского качества: более 96 SKU для кафе, пекарен, отелей и ресторанов. Сайт: rusbakery.ru. На линии критичны простои и потери сырья - ручной контроль камер не успевает за сменой.
С какой задачей пришли
- Простои линии и потери теста ловят поздно - по факту списаний, а не в момент события
- Влажный цех, мука в воздухе: нужны камеры IP67, не «офисные»
- Свет, блики металла и разная спецодежда - модель нельзя писать «из головы»
- Нужен не только журнал: алерт смене + физическая сирена на участке
Железо под цех
2–4 уличные IP-камеры в металлическом корпусе (IP67, Hikvision / HiWatch, RTSP), коммутатор PoE, экранированная трасса и edge-вычислитель с дискретной NVIDIA для инференса. Отдельно - светозвуковой маяк 12V и реле. Machine Vision «лабораторного» класса не нужен: профессиональные IP при правильном ракурсе закрывают пилот.
CV и бизнес-логика
Захват RTSP в Python/OpenCV, зоны (Zone Detection) на базе YOLOv8/v10, таймеры: «нет движения в зоне A X минут AND объект на конвейере B неподвижен → алерт». Уведомления в Telegram и сигнал на реле сирены через USB/COM.
Дашборд смены
Локальный веб-интерфейс (Streamlit или FastAPI + React): логи простоев, статусы зон, кнопка сброса сирены для начальника смены - без облака обязательным условием.
Аудит и полевая калибровка
Предпроект: 1–2 дня записи реального поведения на линии. Офисные симуляции сбоев (перекрытие камеры, обрыв, ложные). Полевые тесты в цеху: пороги, чтобы сирена не срабатывала, когда человек отошёл на 10 секунд.
Монтаж и пусконаладка
Физический монтаж трасс и кронштейнов - подряд слаботочки. Настройка софта, линков, ракурсов и финальный прогон - команда JimmyNeuron.
Как это работает
Сценарий пользователя
- Смена видит простой как событие, а не «разбор вечером»
- Алерт в Telegram + маяк на участке
- Начальник смены сбрасывает сирену и смотрит лог в дашборде
Сценарий команды / админа
- Камеры отдают RTSP на edge-узел
- Модель считает зоны и таймеры простоя
- Триггер → Telegram + реле сирены; события в журнале
Технологии
- Камеры
- IP67 Hikvision / HiWatch · RTSP · PoE
- CV
- YOLOv8/v10 · OpenCV · Zone Detection
- Edge
- мини-ПК + NVIDIA · локальный инференс
- Алерты
- Telegram · реле · светозвуковой маяк
- UI
- дашборд смены (Streamlit / FastAPI)
Срок: пилот: аудит → разработка → полевая калибровка
Результат и бизнес-эффект
Собрана смета и архитектура пилота «Система видеоаналитики контроля простоев производственной линии №1» под условия цеха (влажность, мука). В коммерческом предложении клиенту - пакет 550–650 тыс. ₽ под ключ: железо, CV-софт, аудит на реальных кадрах, монтаж и пусконаладка. Внутри контура - edge-инференс, зоны YOLO, Telegram и физическая сирена. Пилот внедряется на линии №1; после метрик - масштаб на другие участки.
Наши предположения по эффекту
Это оценочная модель JimmyNeuron на основе типовых внедрений и логики сценария - не подтверждённые клиентом KPI и не гарантия результата. Реальные цифры появляются после пилота с замером «до/после».
Снижение потерь при раннем алерте смены
Списания теста / брак от простоя
Если простой ловят в минуты, а не по итогу смены, меньше шанс передержать тесто и списать партию. Точная экономия — после пилота на их метриках списаний.
Минуты вместо «когда заметили глазами»
Время реакции мастера
Сирена + Telegram убирают зависимость от того, смотрит ли кто-то монитор VMS. Эффект измерим сравнением mean-time-to-react до/после пилота.
Подойдёт, если вам нужно
- ловить простои линии камерами, а не глазами смены - Создание ИИ-агентов для бизнеса
- пилот CV в цеху с IP67 и edge-GPU - Создание ИИ-агентов для бизнеса
- алерты в Telegram и сирену на участке - Создание ИИ-агентов для бизнеса
Часто задаваемые вопросы
Вопросы по этому типу проектов — те же, что задают перед стартом похожей разработки.
Что такое ИИ-агент?
ИИ-агент - цифровой сотрудник в вашем процессе: понимает свободный текст, опирается на базу знаний, пишет в CRM и передаёт сложные кейсы человеку. Это не «подключить ChatGPT»: проектируем сценарий, данные, контур и пилот 2–4 недели от 200 000 ₽.
Что такое пилот на 2-4 недели?
Один сценарий на ваших данных: например, ответы по базе знаний или квалификация заявок. В конце - цифры: время ответа, доля закрытых без оператора, экономия часов.
Как считаете ROI?
До/после по согласованным метрикам. Если пилот не бьёт цель - честно фиксируем и не масштабируем «для галочки».
Где лежат данные?
По контуру: облако или on-premise. Guardrails, handoff на человека, доступы по ролям - в ТЗ до продакшена.
Нужен такой же пилот на линии?
Опишите цех, число камер и что считать простоем - за 1–2 дня вернём вилку, архитектуру и критерии успеха. Смотрите также направление компьютерного зрения.
