Прорывные кейсы по видеоаналитике на предприятиях СИБУР

На предприятиях компании СИБУР в 2023 г. было успешно реализовано несколько проектов по видеоаналитике, направленных на сквозную цифровизацию бизнес-процессов в компании. В данной статье рассмотрены некоторые из последних кейсов применения технологии компьютерного зрения для решения задач на нефтехимических производствах.

Проект развития видеоаналитики является одним из направлений Индустрии 4.0 в компании СИБУР. Объединение проектов по требуемым компетенциям и бизнес-процессам позволяет достигать не только экономических эффектов от внедрения отдельных технологий, но и синергетического влияния продуктов на сквозные бизнес-процессы в компании. Так, кроме проектов по видеоаналитике, в Индустрию 4.0 СИБУР, в частности, входят:

1. Проекты по промышленному Интернету вещей. Включают беспроводной сбор информации по параметрам (мониторинг оборудования, сбор и анализ данных), которая ранее собиралась вручную или не собиралась регулярно из-за таких факторов, как вибрация, давление, влажность и т.д., мониторинг оборудования.
2. Развитие AR-технологий, в частности онлайн-консультации для производства и клиентов из любой точки мира по контролю, ремонту, решению проблем с переработкой продукции, пусконаладочным и другим работам.
3. Промышленная робототехника. Применяется при растарке, укладке, сортировке продукции (сыпучее сырье, брикеты), этикетировке, и многих других процессах.
4. Дрон-сервис. Мониторинг объектов (градирни, факелы, трубы, продуктопроводы, стройплощадки), контроль за ОТ и ПБ, ПДД, экоконтроль (мониторинг сухостоя, забор проб воды для анализа).

Модернизация систем видеоаналитики

С 2018 г. в компании СИБУР происходит переход от систем видеонаблюдения к системам видеоаналитики. В режиме работы с системой видеонаблюдения оператору приходилось контролировать на мониторе изображения, выведенные одновременно с нескольких десятков камер. В компании было принято принципиальное решение о необходимости высвобождения внимания операторов для снижения нагрузки на них. С этой целью на мониторы систем видеонаблюдения должны были попадать только те видео, которые нужны для непосредственного контроля производственного процесса или на которые необходимо обратить внимание оператора в данный момент. Изображения, передаваемые с других камер, не требующих внимания оператора, необходимо было скрыть, сохранив к ним доступ в ручном режиме.
На данный момент более 70% камер на предприятиях СИБУРа работает в таком умном режиме. Для них разработано более 25 математических моделей видеоаналитики. Основные направления, требующие поиска или создания новых моделей в видеоаналитике, – это выпуск готовой продукции (технологическая линия и производственный процесс), логистические операции (в частности, работа на сливо-наливных эстакадах), охрана труда, а также надежность и ремонтные работы.

Рис. 1. Схема продукта Черный экран

Система интеллектуального видеонаблюдения "Черный экран"

Суть разработанного продукта – включение изображения с камеры только тогда, когда требуется внимание оператора на производстве. В остальное время – режим "Черного экрана" [1].

Среди целей системы интеллектуального видеонаблюдения "Черный экран" можно выделить:

• автоматизированный контроль 24/7, снижение нагрузки на оператора;
• предотвращение выпуска нецелевой продукции;
• минимизацию рисков выхода оборудования из строя по причине забивок;
• повышение уровня охраны труда и производственной безопасности.

Архитектурно комплекс интеллектуального видеонаблюдения "Черный экран" состоит из следующих основных компонентов:

• модуль видеоаналитики, автоматически анализирующий видеопотоки с камер;
• шина данных для интеграции с системами видеонаблюдения и другими бизнес-приложениями (IIoT, "Эконс" и т.д.);
• веб-приложение для администрирования;
• cистема дашбордов, контролирующая качество работы системы видеонаблюдения.

Ключевым элементом продукта, обуславливающим возможность получения синергетических эффектов, является шина данных. К ней подключены не только внутренние компоненты системы, но и другие продукты, что позволяет создавать различные варианты бизнес-сценариев для интеграций. Рассмотрим несколько кейсов.

Рис. 2. Дашборд с производства

Кейс СИБУР-Химпром: видеоконтроль за этапами работ на сливно-наливной эстакаде (Пермь)

Существует понятие "жизненный цикл обработки вагонов-цистерн". Жизненный цикл начинается с момента заезда поезда на эстакаду и продолжается до момента его выезда и может занимать до 24 часов. Для повышения эффективности проводимых организационных мер по оптимизации данного процесса было предложено повысить его прозрачность с помощью интеллектуального видеонаблюдения.

В ходе реализации данного проекта была добавлена видеоаналитика на ранее установленные на эстакаде камеры и внедрено три компонента:

• аналитика проводимых операций на эстакаде;
• дашборд с включением информации по емкостям;
• модуль формирования отчетов по сменам/ эстакадам.

Контроль всех этапов предполагал в первую очередь разделение процесса на основные этапы: заезд поезда, подготовка к сливу, подготовка к отъезду и выезд поезда. Заезд поезда начинался от самого момента заезда до момента опускания сливо-наливных постов. Подготовка к сливу – с момента, как посты опущены, до начала слива/налива вагонов-цистерн. Подготовка к отъезду – от момента окончания слива до момента поднятия всех постов и выезда поезда до его убытия из зоны видимости камер.

Были заданы пороговые промежутки времени работ: 30 минут на заезд поезда, 480 минут на подготовку к сливу, 60 минут на подготовку к отъезду и 30 минут на выезд поезда. "Спидометры" были выведены на созданный дашборд.
Когда операторы видят, что время подходит к так называемой желтой зоне – плановому времени, они организуют промежуточный контроль завершения необходимых работ. Если время переходит за плановое, то операторы принимают организационные меры и при необходимости эскалируют вопрос на руководителей.

Помимо этого, считается общее время обработки вагонов-цистерн и общее время слива. Оператор также может увидеть объем продукта в резервуарах.
Кроме этого в системе есть дашборд, позволяющий контролировать, на какую камеру, в какое время, на сколько, сотрудник какой организации вышел к вагонам-цистернам и сколько времени он там пробыл.

Первое же тестирование на небольшом поезде из четырех вагонов оказалось успешным: у нас получилось в разы ускорить жизненный цикл обработки вагонов-цистерн.

Ключевым элементом продукта, обуславливающим возможность получения синергетических эффектов, является шина данных. К ней подключены не только внутренние компоненты системы, но и другие продукты, что позволяет создавать различные варианты бизнес-сценариев для интеграций.

Кейс ЗапСибНефтехим: видеоконтроль за работой сотрудников ремонтно-механического цеха

Данный кейс основан на решении задачи, связанной с нехваткой объективной статистики загрузки станков ремонтно-механического цеха (РМЦ).

Для решения этой задачи были установлены камеры видеонаблюдения, которые охватили всю площадь ремонтно-механического цеха, и был развернут модуль видеоаналитики для контроля за сотрудниками на рабочих местах.
На текущий момент у каждого начальника смены есть своя собственная панель для контроля за своими сотрудниками. Она включает в себя сводный дашборд, на котором показан процент загрузки рабочих мест по направлениям работы (фрезерные, слесарные или токарные станки) в общем и по каждому рабочему месту в отдельности, отчет, дающий возможность проанализировать загрузку по каждому рабочему месту по часам и дням, а также график по каждому рабочему месту, позволяющий сделать анализ по часам работы сотрудников на каждом рабочем месте.

Кейс Томскнефтехим: контроль использования страховочной привязи

Данный кейс направлен на контроль использования страховочной привязи на сливно-наливных эстакадах. Задача – предотвращение тяжелых травм при выполнении высотных работ на сливно-наливных установках. Особенностью данного примера является синергия от применения технологий компьютерного зрения, генеративных сетей и 3D-моделирования на уровне разработки [2].

Так, за счет использования генеративных сетей NeRF [3] удалось значительно ускорить процесс разработки решения и повысить точность работы алгоритмов компьютерного зрения.

Рис. 3. Контроль использования страховочной привязи

Продукт "Интеллектуальный видеоконтроль подрядчиков для повышения эффективности работ во время остановочных ремонтов"

В данном случае удалось создать новый продукт, являющийся синергией двух ранее созданных продуктов – "Удаленный эксперт AR" и "Платформа видеоаналитики". Главной задачей данного продукта является контроль численности, а в будущем и чистого времени работ подрядчиков во время остановочных ремонтов.

Контроль может осуществляться как с помощью стационарных камер видеонаблюдения, так и с помощью мобильных систем, разработанных нашими инженерами (рис. 4).

Рис. 4. Варианты мобильных комплексов: а) с использованием смартфона; б) с использованием видеокамеры с аналитикой на борту

Основные возможности мобильных комплексов:

1. Быстрая установка в любом месте.
2. Работа на аккумуляторах в течение 24 часов.
3. Невысокие требования к качеству связи (достаточно устойчивого 3G).
4. Запись видео.
5. Защита информации в соответствии с корпоративными требованиями.

К камерам видеонаблюдения можно подключиться удаленно через интерфейс удаленного эксперта двумя способами: с помощью логина и пароля, если экспертом является сотрудник компании СИБУР, или по специальной ссылке, если эксперт внешний. При помощи подключенной видеоаналитики происходит подсчет количества людей на площадке, а также дополнительный контроль наличия СИЗ, в частности определение ношения касок.

Все данные о количестве работников напрямую отправляются на дашборд, который может просматривать начальник производства и другие заинтересованные лица.

Наибольшей эффективности получается достичь путем комплексного подхода и интеграции различных решений: датчиков, моделей компьютерного зрения, платформ беспроводной передачи данных, систем дашбордов, решений по видеонаблюдению и др. Важны также организационные меры. Подобный интеграционный подход позволяет достигать синергетических эффектов и обеспечивать приживаемость отдельных инструментов.

Комплексный подход обеспечивает синергетический эффект

Приведенные примеры кейсов наглядно показывают, что наибольшей эффективности получается достичь не за счет применения одной технологии, а путем комплексного подхода и интеграции различных решений.
В рассмотренных примерах это были датчики, модели компьютерного зрения, платформы беспроводной передачи данных, системы дашбордов, решения по видеонаблюдению и, что особенно важно, организационные меры по изменению отдельных составляющих в процессе работы на предприятии.
Подобный интеграционный подход позволяет достигать синергетических эффектов и обеспечивать приживаемость отдельных инструментов.

Список литературы

1. Щемелинин В.Л. Внедрение видеоаналитики для контроля производственных процессов на нефтехимическом предприятии // Системы безопасности. 2021. № 1. С. 24–25.
2. Каменев Н.С. Генерация искусственных данных для промышленности. Byte & Oil conf https://byteoilconf.ru/2023/abstracts/10600
3. Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis https://arxiv.org/pdf/2003.08934.pdf

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" № 6/2023

Все статьи журнала "Системы безопасности"
доступны для скачивания в iMag >>

Фото: ru.freepik.com