Стартап AWL поддержал разработку мультисенсорной системы заводского мониторинга с edge AI от DENSO Hokkaido

24 декабря стартап AWL сообщил, что поддержит разработку мультисенсорной интегрированной аналитической системы. По задумке, именно она станет ключевой функцией заводского мониторинга в реальном времени: данные с датчиков будут анализироваться на месте, а в основе распознавания и принятия решений лежат технологии искусственного интеллекта, созданные DENSO Hokkaido.

Кто такие AWL и зачем их привлекли

AWL — сертифицированная стартап-компания, выросшая из Университета Хоккайдо. Команда специализируется на базовых технологиях распознавания изображений и на продвинутых решениях для камер с ИИ. В данном проекте роль AWL — помочь с «мозгами» системы: объединением потоков данных и поиском отклонений от нормы.

Почему промышленности нужен мониторинг «здесь и сейчас»

В обрабатывающей промышленности вопросы безопасности и качества обострились из-за нехватки персонала и стремления повысить эффективность. Особенно это заметно на предприятиях, где выпускают прецизионное оборудование: там на результат напрямую влияют условия среды.

Факторы, которые важно контролировать

• температуру и влажность;
• концентрацию газов;
• вибрации и другие параметры, влияющие на стабильность процессов.

Отдельной строкой стоит раннее выявление пожара и задымления. Для BCP (планирования непрерывности бизнеса) это критично: чем раньше обнаружена угроза, тем меньше ущерб оборудованию, быстрее восстановление и выше безопасность сотрудников.

Почему ставка сделана на edge AI, а не на облако

Классические облачно-зависимые схемы мониторинга нередко упираются в задержки связи и нагрузку на сеть. Плюс во многих ситуациях анализ и решение остаются за человеком, что плохо сочетается с задачей компенсировать дефицит рабочих рук. Поэтому обработка данных на «краю» — непосредственно на площадке — стала логичным направлением развития.

Как устроена система и что она дает заводу

AWL поддерживает создание интегрированной аналитической функции, которая в реальном времени собирает показатели от нескольких датчиков DENSO Hokkaido (включая температуру и газовую концентрацию) и с помощью ИИ определяет аномалии. Приоритетная цель на старте — максимально раннее обнаружение пожара и дыма, причем прямо на объекте, без ожидания ответа «из облака».

Ключевые особенности решения

1. Отказ от облачной зависимости: система работает в заводской сети, обеспечивая низкую задержку и высокую надежность.
2. Упрощенное развертывание: устройство рассчитано на длительную работу без подключения питания и сигнальных линий, что снижает сложность монтажа и ускоряет внедрение.
3. Потенциал расширения: в перспективе планируются функции автоматического управления безопасностью — от обнаружения утечек газа до контроля энергопотребления и мониторинга признаков неисправностей оборудования (включая электрические токи).

Кто поддерживает инициативу и к чему она ведет

AWL ранее была выбрана в качестве «J-стартапа Хоккайдо», а сам проект реализуется при поддержке Бюро экономики, торговли и промышленности Хоккайдо. AWL и DENSO Hokkaido совместно ускоряют DX на производственных площадках в рамках программы «согласованной поддержки региональных компаний». Сотрудничество рассматривается как показательный пример того, как инновации Хоккайдо могут масштабироваться на японскую и зарубежную обрабатывающую промышленность.

Итог: безопасность, меньше простоев и рост конкурентоспособности

Система должна повышать безопасность за счет выявления рисков для работников в реальном времени и помогать предотвращать несчастные случаи. Параллельно она снижает вероятность остановки линии: при неполадках можно реагировать быстрее и точнее. В более широком смысле это еще и платформа для применения сенсорных данных DENSO Hokkaido в связке с edge AI от AWL — решение, которое способно усилить конкурентоспособность региональных отраслей и ускорить развитие производственного сектора. Булат Сайрулин