Цифровая система моделирования свойств смазочных материалов
- Заказчик
- Газпромнефть - смазочные материалы
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- ИТ-поставщик
- Автоматика-сервис
- Год завершения проекта
- 2022
- Сроки выполнения проекта
- Февраль, 2020 - Ноябрь, 2022
- Масштаб проекта
- 10000 человеко-часов
- Цели
-
Ассортимент компании «Газпромнефть-СМ» насчитывает около 1000 наименований продуктов. Постоянно проводится работа по изменению ассортимента изменение текущих продуктов и добавление новых. Ежегодно проводится не менее 200 проектов по разработке новых рецептур для продуктов (новые продукты или изменение текущих).
Целями проекта являлось увеличение пропускной способности R&D подразделений компании по разработки новых рецептур.
Уникальность проекта
Сейчас отсутствуют теоретические/эмпирические законы, позволяющие вычислить свойства смазочных материалов на основе свойств исходных компонентов. Классическая разработка смазочных материалов подразумевает многократную проверку гипотез о составе в лаборатории (в стекле).Идея продукта – создать возможность моделировать рецептуры, используя программное обеспечение, сокращая количество промежуточных образцов и испытаний в лаборатории, ускоряя вывод новых продуктов на рынок. На рынке нет коммерческих продуктов решающих данную задачу.
- Проект решает задачи импортозамещения
- Нет
- Использованное ПО
-
PostgreSQL; 1С: Предприятие; Phyton; JavaScript
- Сложность реализации
-
Совместить опыт разработки различных типов смазочных материалов с математическими расчетами. В рамках проекта появилась уникальная компетенции на стыке трибологии и математики.
В проекте использовался небольшой размер датасета - не более 2000 записей. Несмотря на это удалось добиться требуемой точности моделирования физико-химических свойств.
- Описание проекта
-
Продукт представляет из себя информационную систему для моделирования рецептур смазочных материалов в процессе их разработки.
Интерфейс продукта обеспечивает быстрый доступ к информации необходимой для проектирования рецептур, а также сохранение систематизацию и возможность поиска по информации, создаваемой в ходе разработки новых рецептур смазочных материалов.
Для обеспечения работы математических моделей был собран датасет, включающий информацию по разработкам смазочных материалов в компании за 5 лет.
Ключевая задача расчета физико-химических свойств смазочных материалов (прямая задача) решается с использованием свойств исходных компонентов и алгоритмов машинного обучения.
Подбор оптимальной рецептуры на основе целевых свойств (обратная задача) осуществляется оптимизационными алгоритмами (многократный запуск прямой задачи и выбор оптимального решения).
Для обеспечения ввода новых компонентов для разработки рецептур смазочных материалов, отсутствующих в исходном датасете, разработаны методики через проведение модельных лабораторных экспериментов.
Продукт включает в себя СУБД «1С Предприятие», сервер, обеспечивающий работу математических моделей, web – сервер. Взаимодействие с пользователем осуществляется через web-интерфейс.
Для повышения точности моделирования реализован периодический сбор новых данных и переобучение математических моделей
Разработана система BI отчетности для контроля бизнес-процесса разработки смазочных материалов.
Система позволила компании на 40% сократить временные затраты на разработку новых рецептур масел. Решение уже используется на Омском и Московском заводах смазочных материалов. Система позволила перейти от экспертизы к цифровому моделированию смазочных материалов, благодаря чему значительно ускорился процесс создания рецептур на основе новых компонентов.
- География проекта
- Российская Федерация
