Сохранённая копия: Прорывные кейсы по видеоаналитике на предприятиях СИБУР

Прорывные кейсы по видеоаналитике на предприятиях СИБУР

Вадим Щемелинин, Анастасия Лебедева 17/01/24

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:

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.

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.

Промышленная робототехника. Применяется при растарке, укладке, сортировке продукции (сыпучее сырье, брикеты), этикетировке, и многих других процессах.

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:

Быстрая установка в любом месте.

Работа на аккумуляторах в течение 24 часов.

Невысокие требования к качеству связи (достаточно устойчивого 3G).

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

Щемелинин В.Л. Внедрение видеоаналитики для контроля производственных процессов на нефтехимическом предприятии // Системы безопасности. 2021. № 1. С. 24–25.

Каменев Н.С. Генерация искусственных данных для промышленности. Byte & Oil conf

Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" № 6/2023

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

Фото:

Поделитесь вашими идеями

Безопасность объектов (350)

Пожарная безопасность (309)

Комплексная безопасность (296)

Видеонаблюдение (294)

Ноябрь 2025 (17)

Октябрь 2025 (23)

Сентябрь 2025 (24)

Август 2025 (19)

Подписаться на новости

Кибербезопасность предприятия и защита инфраструктуры, информационных систем, данных и приложений от современных угроз

Технологии защиты периметра и комплексная безопасность объектов промышленности, нефтегазового сектора и электроэнергетики

Пожарная безопасность и минимизация ущерба от возгораний жилых зданий и объектов коммерческой недвижимости

онлайн-программу