CallioVision a NAK TechLab-on!

Az elmúlt időben blogunkon azt tapasztalhatták olvasóink, hogy nem igazán publikáltunk új tartalmakat. Az elmúlt három hónapban szokásos tevékenységeink mellé bevállaltunk két extra kihívást, melyeket a Nemzeti Agrárgazdasági Kamara agráripari vállalatokkal karöltve írt ki inkubációs programjában. Mivel rengeteg érdekes feladattal találkozunk, így valós problémákon mutathatjuk be a mesterséges intelligencia hatékonyságát az agráriumban.

Mi is az a NAK TechLab?

Az Nemzeti Agrárgazdasági Kamara egy olyan inkubációs platformot hozott létre, mely az startup vállalkozások számára lehetőséget biztosít agráriumi nagyvállalatokkal kapcsolat teremtésre, és akár együttműködésre is. Magáról az inkubációs programról a portfolio.hu írt részletesebben. Annak ellenére, hogy cégünk nem vallja magát kifejezetten startup vállalkozásnak, nagy lehetőséget láttunk a koncepcióban. Egyrész számunkra ismeretlen piaci szegmens az agrárium, így extra kihívást láttunk abban, hogy ezen a piacon is megmérettethessük magunkat. Másrészt keressük azokat a versenyhelyzeteket, ahol más piaci versenytársakkal együtt kell egy-egy kihívásra megoldást adni. Ennek oka, hogy az ilyen versenyhelyzetekben nem csak a hatékony megoldást kell szállítani a megrendelőnek, hanem a legjobb megoldást. Ez a verseny szituáció extra teljesítményre sarkall minket.

Kihívások – ha már lúd, legyen kövér!

A programban azon kihívásokat kerestük, ahol garantálni tudtuk, hogy a program által biztosított időkeretben kielégítő megoldást tudunk szállítani. Mivel cégünk elsődleges profilja az egyedi igényekre fejlesztett megoldások, a siker zálogát láttuk abban, hogy kisebb, jól megfogható feladatot vállasztunk. Mivel kiemelkedő tapasztalatunk van az egyes kategorizációs problémák megoldásában, így ebben a problémakörben választottuk ki első kihívásunkat.

Az első megmérettetés a program alatt az a pont volt, ahol be kellett mutatni kompetenciánkat és várni, hogy milyen a NAK TechLabon résztvevő nagyvállalatok figyelmét sikerült magunkra irányítani. A pitchünk annyira eredményes volt, hogy nem csak az általunk kiszemelt kihívásra kerültünk kiválasztásra, hanem további nagyvállalatok érdeklődését is sikerült felkelteni.

Ennek köszönhetően a kiválasztási kört úgy zártuk, hogy két nagyvállalati személyes egyeztetésen vettünk részt. Mind a két nagyvállalattal sikerült megállapodni abban, hogy bemutathassuk  az adott problémára fejlesztett megoldásukat.

Bonafarm csoport – MCS vágóhíd sertés húsrészek azonosítása

Ez volt az a kihívás, amit a programban előzetesen kiválasztottunk magunknak. Így amikor a nagyvállalati egyeztetéseket követően felkértek minket arra, hogy ebben az automatizációs fejlesztésben részt vegyünk, az már önmagában nagy örömmel töltötte el a cég vezetőségét, hiszen sikerült azt a minimumot elérni, amit célul tűztünk ki magunk elé.

A kihívás lényege, hogy a vágóhídi sertéshús feldolgozás folyamatába olyan eljárást integráljunk, ami képes a feldolgozás alatt keletkező több száz fajta termék stabil azonosítására. Jelenleg több ponton történik termék azonosítás, mely szakképzett emberi beavatkozást igényel. Az ide allokált kompetencia felhasználható lenne a gyártás alatt máshol, ha sikerül automatizálni ezen folyamatot, mellyel összességében magasabb produktivitás lenne elérhető. Az MCS Vágóhíd Zrt. területén jelenlegi alkalmazottak kompetenciáinak köszönhetően az ügyfél elégedettség magas, azonban amennyiben sikerülne az embernél hatékonyabb megoldással kiváltani ezt a monoton folyamatot ez tovább növelhető lenne. Illetve még egy szempontot fontos kiemelni, mégpedig a higiéniai elvárásoknak történő megfelelést. Minél inkább sikerül a nyers hús és az ember kontaktusát csökkenteni, annál inkább teljesíthetőek az élelmiszeripari tisztasági kritériumok. Ezen felül pandémiás időszak mutatott arra rá, hogy a szakképzett emberek kiesése nagy mértékben kihat a produktumra, így egy monoton munkavégzés kiváltása gépi megoldással összességében kockázatot csökkent.

CLAAS Hungária Kft.  – Kukorica szárzúzás kiértékelé

Az a pillanat már csak a hab volt a tortán, amikor a CLAAS magyarországi fejlesztőközpontja is visszajelezett, hogy szeretne személyes egyeztetést a CallioVisionnel. A problémafelvetés lényegesen összetettebb volt annál, mint amit mi magunktól választottunk volna. Ennek ellenére a személyes egyeztetés alatt már éreztük, hogy erre a feladat kiírásra is kielégítő megoldást tudunk szállítani.

A feladat röviden összefoglalva, aratás utáni szétzúzott kukoricaszárak vizsgálata. Az aratás során levágott kukorica tövek lehetőséget biztosítanak a kukoricabogárnak arra, hogy átteleljen. Igy vagy vegyszeres irtásra van szükség, vagy kiegészítő munkák elvégzésre. Erre a Claas Hungary által fejlesztett kombájn vágóasztalra szerelhető kiegészítő zúzó mechanika ad megoldást. Mivel ez a kiegészítő fejlesztési fázásban van, így ezen eszköz hatékonyságának mérése elengedhetetlen. Jelenleg emberi vizsgálattal oldják meg ezt a feladatot. Amennyiben sikerülne automatizálni ezt a tevékenységet, akkor a munkafolyamat gyorsulásának következtében több tesztet tudnának elvégezni, azaz gyorsulna a CLAAS fejlesztése. Illetve az egyes tesztek elvégzéséhez nem lenne szükség szakképzett emberi erőforrás lekötésére, így a szakemberek több időt fordíthatnának a saját fejlesztéseik jobbá tételére.

Eredményeink

A MCS Vágóhíd esetén magas pontosságú termékazonosító eljárást  fejlesztettünk, amint demonstráltunk is a Bonafarm Csoport képviselői részére. Ezen felül azokra a kérdésekre is választ adtunk, hogy milyen eszközök segítségével tudjuk biztosítani az élelmiszer ipari követelményeket.

A CLAAS problémájára egy olyan megoldást fejlesztettünk és mutattunk be, mely az emberi azonosítási pontosságot eléri, és a vizsgálatra fordított időt a negyedére csökkenti.

Mivel a NAK TechLab által biztosított időkeret lejárt, így az együttműködéseink annak keretén kívül kerülnek véglegesítésre. Ennek ellenére mind a két megoldásunkat bemutathattuk a AGTECH SUMMIT 2022 konferencián. Az induló tizennégy cég közül mindösszesen négy startup kapott lehetőséget, amit így, hogy köztük lehettünk egyértelműen sikernek könyvelünk el. Végső soron kijelenthetjük, hogy a programra szánt időnket eredményesen töltöttük. Köszönjük a NAK TechLab csapatának a meghívást és a segítséget, amit a CallioVision kapott a kihívások sikeres teljesítéséhez.