Прогнозирование ремонтов оборудования

Переход к Индустрии 4.0 позволяет анализировать информацию о производственном оборудовании для мониторинга и прогнозирования его состояния, благодаря чему можно усовершенствовать управление технологическим процессом компании. Текущие системы ТОиР и АСУ ТП не предоставляют информации о влиянии одних параметров процесса на другие и не дают возможность расширить горизонт планирования использования оборудования.

Чтобы закрыть эти проблемы, Digital Design разработала систему предиктивной аналитики, которая прогнозирует вероятность выхода из строя производственного оборудования и необходимость его дополнительного технического обслуживания. В разработанном решении используются методы машинного обучения для осуществления прогнозной диагностики параметров оборудования в режиме реального времени.

Цели создания системы
Минимизация затрат на поддержание работоспособности оборудования
Переход от экстренных ремонтов к плановым
Предупреждение остановки производственных процессов
Сокращение количества отказов оборудования
Как это работает?

Система основана на прогнозной модели машинного обучения, анализирующей данные с датчиков оборудования, выявляющей отклонения значений и выдающей вероятность поломки. В модель включаются исторические данные, собранные с датчиков на оборудовании, в том числе информация о температуре воздуха, влажности и режимах работы оборудования. Затем производится регрессионный анализ параметров для определения взаимосвязей между ними и осуществляется кластеризация оборудования по корреляции между режимами работы и данными с датчиков.

Для определения возможных отказов оборудования используется метод машинного обучения без учителя, сводящийся к выявлению аномалий в данных. Также система прогнозирует вероятность поломки оборудования через определенное время и предоставляет рекомендации по мерам ее предотвращения.

Предиктивные ремонты оборудования
Сферы применения решения
Нефтегазовая промышленность
Химическая промышленность
Горно-металлургическая промышленность
Машиностроение
Энергетика
Целлюлозно-бумажное производство
FMCG
Пищевая промышленность
Преимущества для клиента
  • Сокращает расходы средств и времени на техническое обслуживание;
  • Снижает аварийность;
  • Улучшает планирование ремонтных работ и служит инструментом для принятия решений при краткосрочном и долгосрочном планировании;
  • Повышает готовность оборудования к эксплуатации и обеспечивает непрерывность производственного процесса;
  • Снижает финансовые потери благодаря предупреждению поломок и отказов оборудования на ранних стадиях;
  • Способствует более точному и гибкому управлению рисками при производстве;
  • Позволяет использовать ценность, скрытую в данных, при помощи анализа Big Data.
Частые вопросы
Свяжитесь с нами!
Стекольщиков Владимир Михайлович
Владимир Стекольщиков
Руководитель конструкторского бюро

Продолжая использовать данный веб-сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie и тем,
что группа компаний Digital Design может использовать файлы cookie для оптимизации работы веб-сайта.