Малленом Системс

Четвертая промышленная революция ставит перед руководителями промышленных предприятий новые глобальные задачи. Для более продуктивной работы организациям требуется внедрить в сложившиеся технологические процессы новые цифровые технологии и прийти к созданию «умных» производств. Системы машинного зрения являются ключевым инструментом на этапе цифровизации предприятия и решают широкий класс задач, связанных с контролем качества и отслеживанием продукции, сбором данных о состоянии оборудования и ходе технологических процессов, визуальным контролем соблюдения сотрудниками требований безопасности и т. д. Рекомендации по внедрению таких систем, приведенные в статье, сформированы на основе опыта компании «Малленом Системс».

В статье рассмотрены различные аспекты автоматизации весов на основе опыта внедрений аппаратно-программного комплекса «Автомаршал.Весовая» разработки компании ООО «Малленом Системс». Данное решение было установлено на нескольких десятках предприятий из разных отраслей индустрии (химическая промышленность, нефтепереработка, производство удобрений, полигоны ТБО, аграрный сектор и др.), что позволило накопить опыт создания систем разного уровня сложности.

В преддверии 2019 г. фармацевтический рынок замер в ожидании принятия Положения о системе мониторинга движения лекарственных препаратов (ЛП) для медицинского назначения. 14 декабря 2018 г. Постановлением Правительства РФ оно было законодательно утверждено. На наш взгляд, ключевые моменты этого документа связаны с нанесением средств идентификации (двумерных штриховых кодов Data Matrix) на упаковку лекарственного препарата. При этом самыми большими вызовами как для производителей оборудования для маркировки и мониторинга лекарств, так и для фармацевтических компаний являются обеспечение требуемого класса качества наносимого кода (С или выше), а также необходимость использования криптозащиты кодов — ключа проверки и электронной подписи, предоставляемых фармацевтическим компаниям оператором системы мониторинга.

Создание эффективных систем контроля подвижного состава и дистанционного управления железнодорожными грузоперевозками является важной задачей как государственного, так и отраслевого уровней. В статье представлены разработки ученых и инженеров ООО «Малленом Системс», направленные на решение данных задач. Дано описание системы распознавания номеров вагонов (СРНВ) ARSCIS, обеспечивающей контроль передвижения объектов подвижного состава железнодорожного транспорта путем автоматического обнаружения и идентификации вагонов, цистерн и платформ по их регистрационному номеру. Описаны особенности реализации в 2011–2012 гг. масштабного проекта АНК «Башнефть» по созданию и внедрению на базе СРНВ ARSCIS распределенных автоматизированных систем коммерческого учета нефтепродуктов, перевозимых железнодорожным транспортом. В ходе проекта был автоматизирован в общей сложности 21 участок на предприятиях — филиалах АНК «Башнефть». Реализация проекта позволила значительно усовершенствовать процесс коммерческого учета и управления логистическими операциями, связанными с использованием железнодорожного транспорта на предприятиях компании.

Системы распознавания номеров автомобилей впервые появились в 1970-е гг., но вошли в жизнь автомобилистов относительно недавно. Чаще всего такие системы ассоциируются с автоматическими радарами и штрафами ГИБДД. Но на самом деле круг их применения вовсе не ограничивается этим приложением.