САЙБЕРФИЗИКС

Платформа представляет собой программное решение для оптимизации операционных процессов производства с целью повышения рентабельности предприятия. Возможности, предоставляемые платформой: - Мониторинг состояния промышленного оборудования, раннее обнаружение дефектов и выявление их причин; - Моделирование и оценка экономической эффективности различных эксплуатационных сценариев; - Прогнозирование протекания производственных процессов их оптимизация и управление

CF - программная платформа Cyberphysics для гибридной аналитики динамического оборудования

ПО CyberStudio предназначено для предиктивной аналитики промышленного оборудования и оптимизации технологических процессов на основе цифровых двойников (эталонных моделей), реализуемых в виде суррогатных или физико-математических моделей. Эталонные модели процессов и/или оборудования создаются на основе архива ретроспективных данных эксплуатации. Метод предиктивной аналитики (раннее выявление дефектов оборудования) основан на сопоставлении фактических и рассчитанных при помощи эталонной модели (модельных) текущих значений параметров оборудования и базы экспертных правил классификатора дефектов, соотносящих разладку (разницу) между модельными и фактическими значениями параметров с различными видами дефектов. Экспертные правила классификатора дефектов составляются на основе архива ретроспективных данных эксплуатации оборудования и/или экспертных знаний специалистов по диагностируемому оборудованию. Оптимизация технологического процесса основана на использовании эталонной модели технологического процесса и специализированного алгоритма, выдающего рекомендации по изменению управляющих параметров технологического процесса таким образом, чтобы параметры, рассматриваемые как целевые функции или критерии качества, находились в заданных диапазонах. Характеристики ПО: -Распределенная клиент-серверная архитектура -Работа с ретроспективными данными; -Графический анализ ретроспективных данных; -Конфигурирование эталонных моделей оборудования; -Обучение эталонных моделей оборудования; -Дообучение (тонкая настройка) эталонных моделей оборудования; -Испытание эталонных моделей оборудования; -Конфигурирование классификатора дефектов; -Испытание классификатора дефектов; -Настройка параметров алгоритма вычисления индекса состояния (ИС) подсистем оборудования; -Создание внешнего источника данных для получения данных оборудования в режиме реального времени; -Мониторинг состояния оборудования в режиме реального времени, включая обнаружение дефектов оборудования, определенных в классификаторе дефектов, выдачу предупредительных и аварийных сообщений о выявленных дефектах, расчет ИС, прогноз ИС, отображение графиков временных зависимостей параметров оборудования, конфигурирование мнемосхем оборудования; -Мониторинг состояния оборудования в режиме реального времени с отображением информации о параметрах мониторинга на мнемосхемах.