СОЙЕР

На сегодняшний день в промышленном секторе существует ряд проблем, связанных с технологическим оборудованием и установками в целом. На многих предприятиях РФ и стран СНГ существует проблема с несоблюдением регламентов по обслуживанию оборудования, низкая квалификация ИТР, нарушение условий эксплуатации оборудования. Построение физической модели оборудования позволит получать данные в режиме реального времени для внесения корректировок в технологический процесс и построить прогноз будущих неисправностей и поломок технологического оборудования. В совокупности разрабатываемая технология позволит не только избежать все вышеперечисленные проблемы, связанные с оборудованием с несоблюдением регламентов по обслуживанию, но и спрогнозировать возможную будущую поломку технологического оборудования и предоставить рекомендации по проведению технического обслуживания и ремонта. Интеллектуальная технология по мониторингу технического состояния оборудования и прогнозированию будущих отказов, построена на основе модульной архитектуры. Модули представляет из себя системных помощников (виртуальные анализаторы) для решения поставленных задач. Технология состоит из следующих подключаемых модулей: 1. Сбор статистических данных и данных с систем SCADA, IIot и КИП 2. Построение цифровой физической модели и процессов 3. Применение машинного обучения, построенного на основе полученных данных с генерируемых цифровых физических моделей и технико-эксплуатационных данных 4. Анализа неисправностей

Интеллектуальная технология по мониторингу технического состояния оборудования и прогнозированию будущих отказов, построена на основе модульной архитектуры. Модули представляет из себя системных помощников (виртуальные анализаторы) для решения поставленных задач. Технология состоит из следующих подключаемых модулей: 1. Сбор статистических данных и данных с систем SCADA, IIot и КИП 2. Построение цифровой физической модели и процессов 3. Применение машинного обучения, построенного на основе полученных данных с генерируемых цифровых физических моделей и технико-эксплуатационных данных 4. Анализа неисправностей в режиме реального времени 5. Предоставление рекомендации по оптимизации технологических режимов 6. Выполнение прогнозов, связанных с дефектами и поломками технологического оборудования 7. Предоставление рекомендации по проведению технического обслуживания и ремонта Разрабатываемая технология позволит решить следующие задачи: диагностирование дефектов и поломок оборудования, определение неэффективного производственного режима, грамотное и своевременное планирование ремонта и замены оборудования, предотвращение остановок в работе агрегатов заранее и переход на ремонт.

Интеллектуальная технология по мониторингу технического состояния оборудования и прогнозированию будущих отказов, построена на основе модульной архитектуры. Модули представляет из себя системных помощников (виртуальные анализаторы) для решения поставленных задач. Технология состоит из следующих подключаемых модулей: 1. Сбор статистических данных и данных с систем SCADA, IIot и КИП 2. Построение цифровой физической модели и процессов 3. Применение машинного обучения, построенного на основе полученных данных с генерируемых цифровых физических моделей и технико-эксплуатационных данных 4. Анализа неисправностей в режиме реального времени 5. Предоставление рекомендации по оптимизации технологических режимов 6. Выполнение прогнозов, связанных с дефектами и поломками технологического оборудования 7. Предоставление рекомендации по проведению технического обслуживания и ремонта Разрабатываемая технология позволит решить следующие задачи: диагностирование дефектов и поломок оборудования, определение неэффективного производственного режима, грамотное и своевременное планирование ремонта и замены оборудования, предотвращение остановок в работе агрегатов заранее и переход на ремонт.

Облачная платформы для системы по мониторингу и прогнозированию технического состояния оборудования, реализована на микросервисной архитектуры. Все модули системы расположены в отдельных контейнерах и используют протоколы передачи данных REST API. Сервисы облачной платформы состоят из: 1. Модуля получениях данных от OPC сервера SCADA систем 2. Модуля построения ML моделей 3. Модуля ИИ для анализа построенных ML моделей 4. Модуль реализации прогнозируемой модели 5. Модуль фиксации неисправностей в режиме реального времени 6. Модуль предоставления рекомендации по оптимизации режима работы технологического оборудования Применение облачной платформы направлено на решение следующих задач: диагностирование дефектов и поломок оборудования, определение неэффективного производственного режима, грамотное и своевременное планирование ремонта и замены оборудования, предотвращение остановок в работе агрегатов заранее и переход на ремонт.

Облачная платформы для системы по мониторингу и прогнозированию технического состояния оборудования, реализована на микросервисной архитектуры. Все модули системы расположены в отдельных контейнерах и используют протоколы передачи данных REST API. Сервисы облачной платформы состоят из: 1. Модуля получениях данных от OPC сервера SCADA систем 2. Модуля построения ML моделей 3. Модуля ИИ для анализа построенных ML моделей 4. Модуль реализации прогнозируемой модели 5. Модуль фиксации неисправностей в режиме реального времени 6. Модуль предоставления рекомендации по оптимизации режима работы технологического оборудования Применение облачной платформы направлено на решение следующих задач: диагностирование дефектов и поломок оборудования, определение неэффективного производственного режима, грамотное и своевременное планирование ремонта и замены оборудования, предотвращение остановок в работе агрегатов заранее и переход на ремонт.