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.