Kako smo avtomatizirali pregled vozil v pristanišču

Kaj dela stranka

V pristanišče pride ladja z več sto novimi vozili. Pregledovalci vsako vozilo pregledajo, fotografirajo in zapišejo škode. Proizvajalec nato za vsako vozilo pričakuje poročilo na svojem obrazcu in v svojih kodah.

Dve stvari sta se ponavljali po vsaki ladji: prepis poročila o škodah v kartice za vozila in razvrščanje fotografij po vozilih. Prvo je potekalo ročno v preglednicah. Drugo ročno in za nazaj, ko nihče več ni vedel, kateri posnetek sodi h kateremu vozilu. Obe smo vzeli v roke, vsako po svoje.

Kartice VLDR: iz izvoza v obrazec v nekaj sekundah

Po vsaki ladji ekipa izvozi poročilo o pregledu. Vsaka vrstica je ena škoda. Prva resnična serija je imela 380 vrstic za 314 vozil. Te vrstice je bilo treba združiti po vozilih, iz opomb izločiti tisto, česar proizvajalec ne želi videti, in za vsako vozilo izpolniti njegov obrazec.

Zgradili smo orodje, ki teče v brskalniku. Ekipa vanj spusti izvoz, program vrstice združi po številki VIN, sestavi opombe po pravilu stranke in za vsako vozilo natisne kartico, natančno kopijo obrazca proizvajalca. Vse kartice pridejo v enem arhivu. Nad tem teče model, ki napiše povzetek serije, preveri podatke in odgovori na vprašanja o njih.

Orodje je v uporabi od julija 2026. Serija 314 vozil da 314 kartic v eni potezi, ročno urejanje preglednic je odpadlo. Pravilo za opombe je zapisano v kodi in pokrito s testi, ne več v spominu ekipe.

Pametni filter VIN: fotografije, ki same najdejo svoje vozilo

Na pomolu dva pregledovalca, vsak s svojim telefonom, fotografirata najprej tablico s številko VIN in nato škode. Do večera je na dveh telefonih več tisoč posnetkov, oštevilčenih tako, kot ju je oštevilčil telefon. Napačno razvrščena fotografija pomeni škodo, pripisano napačnemu vozilu.

Filter dela v sedmih korakih. Posnetke uredi po času zajema, zapisanem v fotografiji, ne po imenu datoteke. Tablica odpre vozilo, posnetki za njo mu pripadajo do naslednje tablice. Prebrana številka se primerja z zaprtim seznamom vozil z ladje, zato sme program popraviti eno samo zamenljivo črko, in to le, če je popravek edini možen.

Najpomembnejše pravilo je, da filter nikoli ne ugiba. Posnetek, ki ga ne zna uvrstiti, gre v mapo Nerazvrščeno, kjer človek v minuti odloči. Vozilo s seznama brez fotografij in tablica, ki je ni na seznamu, prideta v opozorila. Na testnem naboru je bilo 29 od 30 posnetkov prebranih na napravi, brez pošiljanja v oblak. Zasnovo drži 93 avtomatskih testov.

To je prototip. Bralnik še ni bil preizkušen na resničnih fotografijah z ladje. To bo pokazal pilot na prvi ladji, ne ta zapis.

Kaj smo se naučili

Začnite z enim procesom, ki se ponavlja po vsaki ladji. Kartice so bile pravi začetek: jasen vhod, jasen izhod in rezultat na resničnih podatkih že v prvih dneh.

Sistem mora znati reči ne vem. Pri fotografijah je napačen odgovor dražji od nobenega, zato filter raje vpraša, kot da ugiba. Ta ena odločitev je določila celotno zasnovo.

Številke povejte pošteno. Kar je izmerjeno na testnih posnetkih, je izmerjeno na testnih posnetkih. Prave številke prinese pilot in šele takrat jih bomo objavili.

Kaj sledi

Pilot filtra na prvi resnični ladji. Aplikacija za zajem, ki že na pomolu pove, kaj je tablica in kaj škoda. In shranjevanje, da vsaka obdelava ostane zapisana. Če imate proces, ki se ponavlja po vsaki ladji, kamionu ali naročilu, je to dober prvi pogovor.