ПО "Интеллектуальная система мониторинга и диагностики"

Проект ПО "ИСМД" направлен на повышение надежности и эффективности эксплуатации оборудования на базе современных цифровых технологий:

1. Предотвращение отказов оборудования: своевременное выявление и прогнозирование неисправностей за счёт онлайн-мониторинга и анализа данных с использованием предиктивных моделей и машинного обучения.

2. Оптимизация планирования ремонтов: система позволяет выявлять потенциал поломки на ранней стадии (за недели и даже месяцы), что даёт возможность встроить необходимые ремонтные работы в существующие производственные планы без срыва графиков.

3. Повышение точности диагностики: объединение и анализ множества параметров оборудования в режиме реального времени для точного определения источников проблем.

4. Ускорение принятия решений: Улучшение интерфейса для оперативного персонала, включая цифровые инструкции и видеоаналитику, что дает возможность быстрее реагировать на тревоги.

5. Снижение финансовых рисков: предотвращение отказов и оптимизация затрат на ремонты

2024

1. Процент выявленных неисправностей: количество своевременно выявленных событий, связанных с неисправностями, достигло 65%, что существенно выше показателей на старте проекта. Однако, целевой показатель составляет 85%, и наша команда продолжает активно работать над улучшением точности прогнозирования с использованием машинного обучения и расширением экспертных правил.

2. Предотвращение финансовых рисков: благодаря раннему выявлению потенциальных отказов и аварийных ситуаций, система позволила предотвратить финансовые риски на сумму в несколько миллиардов рублей в год. Это было бы связано с простоем оборудования, финансовыми потерями компании из-за недовыпущенной продукции и прямыми потерями из-за дорогостоящего ремонта в случае внезапных поломок.

Да

Для разработки ПО «ИСМД» был использован следующий технологический стек:

- Языки программирования: - Java — для разработки бэкенда, обеспечивающего логику обработки данных, интеграцию с источниками и управление взаимодействием компонентов системы. - JavaScript — для создания фронтенда, включая интуитивно понятный пользовательский интерфейс для специалистов и операторов.

- Базы данных:

- InfluxDB — для хранения и обработки параметров, поступающих от датчиков оборудования в режиме реального времени.

- PostgreSQL — в качестве основной реляционной базы данных для хранения метаданных, событий и другой структурированной информации.

- Источник данных: - Kafka — распределённая платформа для работы с потоками данных, которая используется как основное «озеро данных» для обработки и передачи информации между компонентами системы.

- Оркестрация контейнерных приложений: - Kubernetes — для развертывания и управления контейнерами, что обеспечивает масштабируемость и гибкость системы.

В проекте не используются решения из каталога Global CIO

1. Интеграция разнородных данных: Нужно было объединить множество систем, от датчиков до ERP (SAP), используя разные форматы данных. Для этого внедрили Kafka для управления потоками данных и синхронизации данных между системами.

2. Обработка больших объёмов данных: Система мониторит тысячи параметров оборудования в реальном времени, что требует высокопроизводительных решений. Использовали InfluxDB и PostgreSQL для хранения и быстрой обработки данных.

3. Точные предиктивные модели: Создание алгоритмов прогнозирования поломок было сложной задачей. Необходимо было достичь высокой точности выявления неисправностей за недели до отказа, используя машинное обучение и экспертные правила.

4. Пользовательский интерфейс: Нужно было разработать удобный UI для сотрудников разного уровня подготовки, с учётом требований молодых специалистов и взаимодействия через интуитивные интерфейсы.

ПО «ИСМД» (Интеллектуальная система мониторинга и диагностики) — это цифровая платформа для мониторинга, диагностики и прогнозирования состояния промышленного оборудования в режиме реального времени. Система собирает данные с различных источников (датчики, системы управления, ERP-система), анализирует их с помощью предиктивных моделей и технологий машинного обучения, позволяя выявлять потенциальные неисправности за недели до возможного отказа.

Основная цель — предотвращение внеплановых простоев и обеспечение безаварийной работы оборудования. ИСМД предоставляет пользователям удобные инструменты для анализа данных, включая видеонаблюдение, совмещённое с параметрами работы агрегатов, цифровые инструкции для оперативного реагирования и улучшенный интерфейс для повышения эффективности работы молодых специалистов.

Система интегрируется с существующими производственными процессами, позволяя планировать ремонты заблаговременно и минимизировать затраты.

Производственные площадки компания ПАО "Северсталь" в г. Череповце, г. Костомукше, г. Оленегорске и п. Яковлево Белгородской области.