Мониторинг состояния узлов промышленного оборудования проведет «Предиктивный сервис» от «Цифры»

ГК «Цифра» разрабатывает решение, которое будет предсказывать выход из строя определенных узлов промышленного оборудования.

«Предиктивный сервис» представляет собой комплекс, состоящий из датчиков и программного обеспечения, который мониторит состояние узлов промышленного оборудования и сообщает о необходимости скорой замены какой-либо детали или ремонта. Это даст возможность заблаговременно подготовить запасные запчасти, сэкономить на ремонте и увеличить ресурс узлов и систем станка.

Решение — полностью отечественное, разрабатывается на российском ПО и оборудовании.

Принцип работы сервиса основан на математическом анализе вибраций, получаемых при помощи специальных датчиков. Такой механизм позволяет отслеживать динамику изменения вибраций и отображать накопленную информацию в виде тренда, что позволит выявлять отклонения и определять дефекты на ранних стадиях. Согласно предварительным расчетам, модуль контроля вибраций, установленный на металлорежущем станке, при аварии срабатывает с реакцией в 0,1 – 0,2 миллисекунды. Далее система рассчитывает превышение порога вибрации, и работа шпиндельного узла останавливается.

Помимо вибромониторинга, «Предиктивный сервис» сможет отслеживать изменение температуры и влажности для предупреждения перегрева или возможного возгорания оборудования. Система будет способна также контролировать концентрацию смазочно-охлаждающей жидкости, которая необходима для увеличения износостойкости режущего инструмента и предотвращения образования ржавчины.

«Предиктивный сервис» будет полностью совместим с комплексом ИТ-продуктов «Диспетчер», а также его можно будет использовать в качестве независимой системы при наличии сторонних внедренных комплексов мониторинга. При этом, если ранее разработанные продукты комплекса «Диспетчер» могли сообщать о необходимости технического обслуживания согласно наработке нормочасов, то новое решение поможет корректировать плановый ремонт, основываясь на прогнозе выхода из строя узлов оборудования.

«В той ситуации, которая сегодня происходит на российском рынке промышленного оборудования и его обслуживания, во главу угла выходит эффективность и предиктивный анализ, который позволяет перераспределять ресурсы предприятия. Сегодня средняя стоимость ремонта станка для металлообработки вместе с заменой детали, по подсчетам специалистов, может составлять около 2 млн рублей. И это без учета потерь от простоя, поэтому крайне важно заранее понимать, когда станок может выйти из строя. К слову, «Предиктивный сервис» будет полезен не только машиностроительным и металлообрабатывающим предприятиям. Он вполне может использоваться для заготовительного производства, лесного хозяйства, нефтегазовой, горной промышленности и так далее», – сообщил директор по цифровой трансформации машиностроительных производств ГК «Цифра» Александр Громыко.

О компании «Цифра»

Группа компаний «Цифра» (https://t.me/zyfra_com) – разработчик программных продуктов для повышения операционной эффективности основных производственных процессов. Компания является лидером российского рынка технологий для цифровизации промышленности с использованием интернета вещей, машинного обучения и искусственного интеллекта и перспективным партнёром в области цифровой трансформации на международном уровне.

«Цифра» обладает богатым опытом разработки информационных систем и реализации сложных комплексных решений для различных задач машиностроительной, горнодобывающей, нефтегазовой, химической отраслей промышленности, а также для роботизированного промышленного транспорта.

Продуктовый портфель компании включает свыше 20 продуктов и услуг в области системной интеграции, промышленной автоматизации и инжиниринга, Big Data и машинного обучения, разработки IIoT- и AI-решений для тяжелой промышленности.

Компанией реализовано более чем 500 проектов в 20 странах мира в интересах заказчиков – предприятий горнодобывающей промышленности, металлургической отрасли, заводов по производству тяжелой карьерной техники. 

На фото: Датчики на шпинделе