На заводах регулярно возникает потребность в оперативной, точной проверке оборудования, исключающей его простои, сбои, повышающей качество товаров. 70 процентов электричества, потребляемого фабриками, приходится на электромоторы, причем 20 процентов от общего числа приводов хотя бы раз в год останавливаются для капитального ремонта, крайне затратного, предполагающего продолжительный простой.

Ремонт сопряжен не просто с временным выводом мотора из эксплуатации, но и с потребностью в поиске неисправности, покупке запчастей. В эпоху западных санкций, проблем с поставками деталей, поддержкой программного обеспечения, все это отнимает силы, время, ресурсы.

Для решения проблемы, специалисты ПНИПУ начали работать над приложением, способным обнаружить повреждения при помощи искусственного интеллекта. Фиксация дефектов на первых стадиях упрощает восстановление, снижает сопряженные с ним расходы, исключает потребность в длительном выводе устройства из производственного цикла.

Инновации в деле

На большинстве заводов, дефектоскопия выполняется вручную, требует привлечения квалифицированного инженерного, технического персонала, специального оборудования, что очень долго и затратно.

Ученые Политеха предлагают иной подход – приложение, обрабатывающее загруженные фотографии оборудования, обнаруживающее явные и даже скрытые повреждения. Язык для нового ПО – Java, а ОС – Android. По завершении анализа, приложение отмечает предполагаемые дефекты на фотографии, либо готовит текстовый отчет.

Программа подходит для работы почти со всеми устройствами, элементами, деталями, на которых могут появиться следы износа, снижающие производительность, грозящие поломкой. Таковыми могут быть, к примеру:

Крупногабаритные станки;
Элементы трубопроводов и других инженерных систем;
Электроприводы, вплоть до мельчайших их компонентов, подшипников, поршней;
Двигатели на ракетной, реактивной тяге.

Приложение ученых из Перми уже заинтересовало организации, представляющие различные направления промышленности, авиацию, космонавтику, добычу и переработку углеводородного сырья, различных полезных ископаемых. Пользователи смогут оперативно обнаруживать фактические и потенциальные неисправности, сокращать сроки ремонта, расходы, требующиеся для восстановления.

Специалисты ПНИПУ подготовили не только программу, но и библиотеку для систем искусственного интеллекта, занимающихся поиском неисправности. У нейросети на это уходит, в среднем, 5 минут, у специалиста – в 5-6 раз больше.

Словами экспертов

Иван Пашков, учащийся на электротехническом факультете Политеха, принимавший участие в разработке программы, подчеркнул, что она основывается исключительно на передовых алгоритмах нейросетевого анализа. Эта особенность гарантирует превосходство над классическими методиками, менее точными. Совместимость с ОС Android гарантирует мобильность, возможность применения в любых условиях. Приложение окажется общедоступным, использовать его смогут все заинтересованные лица. Более того, планируется выпуск даже бесплатной версии, с несколько ограниченными библиотеками нейросетей и функционалом.

Поделился мнением и Георгий Килин, один из ведущих специалистов ПНИПУ. Он обратил внимание на простоту поиска дефектов – приложение избавляет от ручных настроек и вычислений. Информация поступает и обрабатывается автоматически, что в разы сокращает затрачиваемое время. Интерфейс приложения намеренно упрощен, так что для его грамотного использования не нужна подготовка, обучение, глубокие знания. Работает программа независимо от западных лицензий, не подвержена влиянию санкций.

Приложение, разработанное в ПНИПУ – одна из основ производственной безопасности. Оно упростит техобслуживание без вреда для эффективности и точности, снизит аварийность и травматизм, положительно скажется на качестве готовых товаров. Универсальность программы позволит ощутить позитивные эффекты на различных предприятиях, от машиностроительных концернов до нефтеперерабатывающих заводов.

Благодарность LANart lan-art.ru - поставщику сетевого оборудования за предоставленную новость.

Реклама. lan-art.ru
ИП Хабибуллина А.И.
Erid: 2Vfnxx483uA