Посмотрите платформу в действии
Посмотрите, как мониторинг стерильности на базе искусственного интеллекта автоматизирует анализ исследований дыма и обеспечивает до 96 % более быстрое реагирование на инциденты в чистых фармацевтических помещениях.
Вызов
Традиционная валидация исследований дыма основана на ручном видеообзоре, что делает процесс трудоемким, субъективным и трудно масштабируемым.
- Обширный ручной видеообзор и большие операционные усилия
- Непоследовательная интерпретация поведения воздушного потока
- Отложенная отчетность о проверке и готовность к соблюдению требований
- Сбор фрагментированных доказательств и проблемы аудита
- Сложность обнаружения кратковременных нарушений воздушного потока.
- Ограничения масштабируемости на нескольких объектах
Бизнес-цели
Повышение точности проверки
Ускорить цикл проверки
Повышение готовности к аудиту
Централизуйте доказательства
Включите масштабируемое развертывание на нескольких объектах
Наше решение на базе искусственного интеллекта
Интеллектуальная платформа, которая автоматизирует весь жизненный цикл проверки дыма — от безопасного приема видео до анализа воздушного потока на основе искусственного интеллекта и готовых к аудиту доказательств.
- Видео исследования дыма
- AI-обработка видео
- Воздушный поток Анализ
- Обнаружение аномалий
- Панели мониторинга и оповещения
- Готовые к аудиту доказательства
Точность, основанная на искусственном интеллекте
Усовершенствованные модели анализируют каждый кадр для получения точных и воспроизводимых результатов.
Оповещения в режиме реального времени
Аномалии проявляются мгновенно с визуальными свидетельствами с отметкой времени.
Готов к аудиту
Структурированные записи и доказательства для полной прослеживаемости.
Корпоративный уровень
Безопасное, масштабируемое и созданное для регулируемых сред.
Рабочий процесс обработки ИИ
1Загрузить видео
2Предварительная обработка видео
3Сегментация дыма
4Оптический анализ потока
5Проверка воздушного потока
6Обнаружение аномалий с помощью ИИ
7Оповещения с отметкой времени
8Визуализация информационной панели
9Репозиторий аудита
Архитектура решения
Облачная архитектура AWS, разработанная для безопасной обработки видео, масштабируемого вывода искусственного интеллекта и сквозного наблюдения.
Слой опыта
- Фронтенд Next.js
- Веб-приложение
- Интерактивные информационные панели
API и безопасность
- API-шлюз
- Бэкэнд NestJS
- Аутентификация по идентификатору Microsoft Entra
Уровень обработки
- AWS Лямбда
- Amazon ECS
- Конвейеры, управляемые событиями
Слой искусственного интеллекта/МО
- AWS SageMaker
- Модели компьютерного зрения
- Двигатели оптического потока
Данные и обмен сообщениями
- Хранилище Amazon S3
- База данных PostgreSQL
- Amazon SNS · EventBridge
Мониторинг и доставка
- Amazon CloudWatch
- AWS CodePipeline · CodeBuild
- GitHub CI/CD
Технологический стек
Next.js
NestJS
AWS SageMaker
Амазонка S3
PostgreSQL
AWS Лямбда
Amazon ECS
Амазонка СНС
Amazon EventBridge
Microsoft Энтра идентификатор
AWS IAM · KMS · TLS-шифрование
Amazon CloudWatch
Кодовый конвейер AWS
Сборка кода AWS
GitHubАмазонка СНСAmazon EventBridgeMicrosoft Энтра идентификаторAWS IAM · KMS · TLS-шифрованиеAmazon CloudWatchКодовый конвейер AWSСборка кода AWSGitHubNext.jsNestJSAWS SageMakerАмазонка S3PostgreSQLAWS ЛямбдаAmazon ECSОсновные функции
AI-обнаружение дыма
Анализ поведения воздушного потока
Оптическое отслеживание потока
Обнаружение и классификация аномалий
Оповещение в реальном времени
Доказательства с отметкой времени
Сопоставление изображений и предупреждений
Интерактивная панель управления
Регистрация и отслеживание аудита
Безопасный доступ пользователей (SSO)
Преимущества для бизнеса
Сокращение усилий на проверку вручную до 70 %.
Более быстрая проверка и отчетность
Повышенная точность и согласованность
Полная готовность к аудиту
Централизованная видимость между объектами и командами
Масштабируемая и готовая к будущему платформа искусственного интеллекта
Безопасность и соответствие
- Сквозное шифрование (TLS)
- Ролевой контроль доступа
- Единый вход с идентификатором Microsoft Entra
- Журналы аудита и отслеживаемость
- Безопасное облако — лучшие практики AWS в области безопасности
Платформа, готовая к будущему
- Прогнозная аналитика
- Многообъектный мониторинг
- Интеграция с цифровыми системами
Часто задаваемые вопросы
Модели компьютерного зрения анализируют каждый кадр видео с исследованием дыма — сегментацию, оптический поток и обнаружение аномалий — поэтому команды избегают исчерпывающего ручного анализа. Платформа может сократить затраты на ручную проверку до 70 % и ускорить составление отчетов о проверке для регулируемых чистых помещений.
Да. Оптический поток на уровне кадра и классификация аномалий фиксируют краткие отклонения воздушного потока, которые часто упускают из виду эксперты-люди, а затем отображают визуальные доказательства с отметкой времени и оповещения в реальном времени для более быстрого реагирования на инциденты.
Структурированные записи, сопоставление изображений с оповещениями и централизованное хранилище аудита сохраняют отслеживаемость от приема видео до результатов анализа воздушного потока, поддерживая готовность к соблюдению требований при развертывании на нескольких объектах.
Облачный стек AWS обрабатывает видео через конвейеры Lambda и ECS, выполняет логический вывод компьютерного зрения SageMaker, сохраняет данные в S3 и PostgreSQL и защищает доступ с помощью единого входа Microsoft Entra ID, а также элементов управления IAM, KMS и TLS.
Ручная проверка — это медленный, субъективный процесс, и его трудно масштабировать на разных сайтах. Анализ воздушного потока на основе искусственного интеллекта повышает согласованность, централизует видимость и помогает фармацевтическим производителям реагировать на инциденты до 96 % быстрее, сохраняя при этом готовность к аудиту.
Готовы изменить свои рабочие процессы проверки?
Давайте создадим интеллектуальное, масштабируемое решение на базе искусственного интеллекта, адаптированное к вашим потребностям.