Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 27.02.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Автоматизация сортировки и переработки отходов
AI-решение «Автоматизация сортировки и переработки отходов» — это интеллектуальная система, в которой искусственный интеллект управляет роботизированными линиями сортировки, распознаёт виды отходов (пластик, металл, бумага), определяет приоритеты переработки, отслеживает логистику отходов и формирует цифровые двойники полигонов. Такое решение увеличивает долю переработки, сокращает несанкционированные свалки и повышает прозрачность отрасли обращения с отходами.
Преимущества решения
- Увеличение доли переработки. Автоматизация и точное распознавание позволяют отбирать до 95% пригодных к переработке фракций.
- Снижение несанкционированных свалок. Отслеживание логистики и цифровые двойники обеспечивают прозрачность движения отходов и контроль за их утилизацией.
- Экономия ресурсов. Сокращение затрат на ручную сортировку, оптимизация логистики, снижение потерь вторсырья.
- Рост прозрачности и управляемости. Сквозная аналитика, автоматизация отчётности, контроль за исполнением нормативов.
- Гибкость и масштабируемость. Поддержка различных типов отходов, интеграция с региональными и федеральными платформами, расширение под новые объёмы и объекты.
- Экологический эффект. Сокращение объёма захоронения, снижение нагрузки на природу, повышение устойчивости отрасли.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение «Автоматизация сортировки и переработки отходов» объединяет следующие ключевые функции:
- Роботизированная сортировка отходов. На мусоросортировочных станциях устанавливаются линии с промышленными роботами и конвейерами. Камеры и датчики фиксируют поток отходов, а AI-модули на базе компьютерного зрения и спектрального анализа распознают материал (пластик, металл, бумага, стекло, органика, опасные отходы). Роботы-манипуляторы автоматически сортируют фракции по приоритету переработки, минимизируя человеческий фактор и повышая точность отбора.
- Оптимизация приоритетов переработки. AI-алгоритмы анализируют рыночные цены на вторсырьё, загрузку перерабатывающих мощностей, экологические нормативы и динамику поступления отходов. Система в реальном времени меняет приоритеты сортировки, перенаправляет потоки на переработку, утилизацию или временное хранение.
- Отслеживание логистики отходов. Решение интегрируется с транспортными компаниями, отслеживает перемещения отходов от источника до переработчика или полигона, фиксирует время, маршрут, массу и состав каждой партии. Используются RFID-метки, IoT-сенсоры, GPS и мобильные приложения для водителей.
- Цифровые двойники полигонов и предприятий. AI формирует цифровые модели полигонов, мусоросортировочных и перерабатывающих предприятий. Это позволяет отслеживать заполненность, прогнозировать сроки эксплуатации, моделировать сценарии развития, выявлять несанкционированные свалки и оптимизировать логистику отходов.
- BI-аналитика и отчётность. Встроенные дашборды и отчёты позволяют анализировать эффективность сортировки, динамику переработки, выявлять узкие места, формировать отчёты для регуляторов и руководства.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Описание и функционал |
|---|---|---|
| Платформы сортировки и компьютерного зрения | VisionLabs, Basler, OpenCV, YOLO, Ecotech, EcoSoft, ROS, Fundamento, RMS | Распознавание и классификация отходов, автоматизация сортировки на конвейере, управление роботизированными линиями |
| Отслеживание и цифровые двойники | ArcGIS, QGIS, IoT-платформы (RFID, GPS, сенсоры) | Пространственное моделирование объектов, мониторинг перемещения отходов, интеграция с сенсорными системами |
| BI и аналитика | Power BI, Tableau, отечественные BI-платформы | Анализ эффективности переработки, формирование отчётности, визуализация экологических показателей |
| Интеграция | API, ERP, ГИС, реестры отходов, транспортные системы | Связь с государственными системами учёта, логистическими и производственными платформами |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2-4x Intel Xeon / AMD EPYC | Высокопроизводительная параллельная обработка данных и моделей |
| GPU | 2–4× NVIDIA A100 / RTX 4090 | Ускорение инференса и обучения моделей ИИ и компьютерного зрения |
| RAM | 256–1024 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных, моделей и аналитики |
| Хранилище | 20–40 ТБ NVMe SSD | Быстрое хранение и доступ к данным, логам и обучающим выборкам |
| Сеть | 25–100 Гбит/с Ethernet | Высокоскоростная передача данных между кластерами и внешними системами |
| Обработка данных | Edge-серверы и IPC для локальной обработки на сортировочных станциях | |
| Хранение | NAS/SAN для хранения видеоархива, данных о партиях отходов, аналитики | |
| Сетевые решения | Высокоскоростные коммутаторы, защищённые каналы связи, поддержка облачных и гибридных архитектур |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных Камеры, спектральные сенсоры, RFID-метки, IoT-устройства на сортировочных линиях, транспортных средствах и полигонах.
2. AI-ядро Модули компьютерного зрения для распознавания отходов, оптимизации сортировки, управления роботами, анализа логистики и моделирования цифровых двойников.
3. Интеграция API и промышленные протоколы для связи с ERP, ГИС, реестрами отходов, BI и транспортными платформами.
4. BI-аналитика Дашборды по эффективности сортировки, отчёты по переработке, анализ логистики и заполненности полигонов.
5. Безопасность Шифрование данных, аудит, хранение информации в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для комплекса с 3 линиями и 10 роботами-манипуляторами
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro GPU A+ Server AS -4124GS-TNR+ | 1 |
| CPU | AMD EPYC 7003 | 2 |
| GPU | NVIDIA A100 | 2 |
| RAM | DDR4 ECC | 512 ГБ |
| SSD | 10 ТБ SSD | 2 |
| Сеть | 25 Гбит Ethernet | |
| ПО | Ecotech, VisionLabs, ROS, интеграция с ArcGIS и Power BI | |
| Дополнительные устройства | 30 промышленных камер, 100 RFID-меток, IoT-сенсоры на транспорте и полигонах Edge-контроллеры для локальной обработки и управления линиями BI-панель для мониторинга и анализа эффективности |
Внедрение: 4–6 месяцев, поэтапно (от пилота до полного запуска).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
Кто уже применяет такие решения в России
В России интеллектуальные системы сортировки и переработки отходов внедряют крупнейшие операторы отрасли и муниципалитеты. Например, компания «Экотехнопарк» реализует роботизированные линии сортировки с AI-распознаванием фракций на объектах в Московской области, что позволило увеличить долю переработки пластика и металла на 30–40%. В Санкт-Петербурге и Татарстане внедряются платформы Ecotech и EcoSoft для автоматизации учёта отходов, отслеживания логистики и формирования цифровых двойников полигонов.
Крупные перерабатывающие предприятия интегрируют BI и IoT для контроля за движением отходов, оптимизации маршрутов и формирования отчётности для регуляторов. В рамках национальных проектов и программ «Чистая страна» и «Экология» такие решения становятся отраслевым стандартом, поддерживаются государством и способствуют развитию экономики замкнутого цикла.
