Автоматизация приемки металлолома: как нейросети, метрики и продакт-менеджмент сократили разработку
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Как автоматизировать приемку металлолома с помощью нейросетей и при этом уложиться в сроки? Мы разработали систему автоматического сбора фотографий и моделей оценки засора и класса лома.
В докладе разберем:
* какие метрики ML-моделей и бизнеса оказались критически важны и почему;
* как организовать процесс так, чтобы быстро запустить MVP и не утонуть в доработках;
* как ожидания заказчика соотносятся с реальным пользовательским опытом;
* почему важна не только точность модели, но и удобство ее интеграции в бизнес-процессы;
* какие организационные методы позволили ускорить разработку и что мы бы сделали по-другому.
Работает в компании ОМК с 2007 г. За это время прошел Производство, Планирование, Повышение эффективности, HR и IТ.
Более двух лет работает Product Manager'ом.
Занимается анализом бизнес-процессов и реализацией проектов с применением таких цифровых технологий, как Компьютерное зрение, ML, Большие данные, чат-боты, AR.
ОМК ИТ
Видео
Другие доклады секции
Продакт-менеджмент в производственной компании
