Klient z branży FMCG, specjalizujący się w produkcji mlecznych produktów w plastikowych opakowaniach, zmagał się z wyzwaniami w zakresie kontroli jakości. Manualne weryfikacje były kosztowne, czasochłonne i podatne na błędy wynikające z subiektywnej oceny pracowników, co prowadziło do braku spójności w procesie. Firma potrzebowała rozwiązania, które zwiększyłoby jakość produktów, zredukowało koszty operacyjne i wyeliminowało ryzyko błędów ludzkich.

Stworzyliśmy system oparty na GenAI i AWS, wykorzystując model YOLO do wykrywania uszkodzeń w czasie rzeczywistym. Dane przechowywane w Amazon S3 umożliwiły obsługę 4 kamer jednocześnie z 4 linii produkcyjnych, a integracja z istniejącą infrastrukturą pozwoliła na automatyczne usuwanie wadliwych opakowań z linii produkcyjnych. System zapewnia skalowalność i bezpieczeństwo, wspierając dalszy rozwój klienta.

Wdrożenie rozwiązania pozwoliło skrócić czas kontroli jakości o połowę, zmniejszyć koszty operacyjne oraz wyeliminować błędy subiektywne. Automatyzacja zadań pozwoliła pracownikom skupić się na strategicznych działaniach, co przyczyniło się do zwiększenia efektywności produkcji. Poznaj szczegóły projektu pobierając case study.