Повышение производительности труда персонала представляет собой одну из приоритетных комплексных задач современного предприятия. Стандартные методики анализа, включающие визуальное наблюдение и анкетирование, обладают определенными ограничениями, препятствующими формированию объективной картины трудовой активности работников. Это обусловливает потребность в создании и интеграции автоматизированных решений мониторинга, обеспечивающих точное и непредвзятое оценивание рабочих процессов.

Настоящий исследовательский проект направлен на изучение и разработку методик оценки продуктивности сотрудников организации посредством специализированной автоматизированной системы контроля, основанной на применении микроконтроллеров семейства ESP-32 совместно с сенсорами ускорения и ориентации пространства.

Основная цель исследования заключается в конструировании и практической проверке предложенных подходов, способствующих увеличению эффективности рабочего процесса и оптимизации управления производственной деятельностью. Отличительной особенностью предлагаемого решения выступает сочетание уникальных характеристик и функциональных возможностей, позволяющих интегрироваться в существующие корпоративные инфраструктуры промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things).

Ключевые виды деятельности: Разработка и производство системы, поставка и монтаж, сервисная поддержка и обслуживание, коммерциализация.

Структура издержек: Материалы, оборудование, заработная плата, административные расходы, расходы на продвижение и продажи.

Каналы продвижения: Таргетированная реклама в Интернет;

сайт проекта, каналы в социальных сетях; выставки и форумы.

Каналы сбыта: B2B-продажи; сотрудничество с дистрибьюторами.

Потоки поступления доходов: Продажа системы, аренда серверной составляющей, обновления, сервисная поддержка и обслуживание.

Разрабатываемая система решает проблемы потребителей, которые сейчас решаются такими способами как:

1. Назначением мастера или бригадира, который следит за каждым сотрудником, данный способ является экономически затратным (ежемесячная заработная плата) при этом один человек не может уследить сразу за всеми работниками.
2. Использование ПО 1С, в которое необходимо вносить все выпаленные работы. На внесение в программу тратиться более 30% рабочего времени.
3. Установка видеокамер с оператором. В данном методе присутствует человеческий фактор оператора, при этом следить за каждым сотрудником одновременно невозможно.
4. Анализ видеопотока через нейронные сети является дорогостоящим. Необходимы хорошие камеры и дорогостоящие вычислительные мощности.

Сейчас поданы две заявки на РИД – программа для ЭВМ:

1. Программа обработки сигналов с периферийных устройств интернета вещей (IoT) на основе фильтра Калмана.
2. Программа обработки сигналов с периферийных устройств интернета вещей (IoT) на основе фильтра Савицкого-Голея.

Так же у команды есть индустриальный партнёр филиал АО «Клевер» в г. Таганрог, с которым постоянного взаимодействуем для уточнения идей системы и создания обучающей выборки.

В системе используются три основных модуля.

Модуль сбор данных состоит из микроконтроллера esp32, акселерометра и гироскопа, часы реального времени. Так же модуль первичной обработки (фильтрации) данных непосредственно связан с модулем сбора данных. Фильтрация данных осуществляется с помощью уникального алгоритма, но на основе принципов фильтра Калмана и фильтра Савицкого-Голея. В зависимости от задачи система автоматически выбирает нужный способ фильтрации. Обработанные данные передаться на удалённый сервер для оценки вида деятельности сотрудника (модуль оценки активности) с помощью технология беспроводной передачи данных LoRaWAN.

Алгоритм оценки активности является собственной разработкой на основе нейронной сети, обученной на основе базы данных полученной путём экспериментальных исследований на площадях реального объекта индустриального партнёра.

На страницу проекта