Оставить заявку

Предиктивное обслуживание оборудования

Датчики вибрации, температуры и тока следят за станками, а модель машинного обучения предупреждает о поломке за дни до неё. Ремонт по состоянию вместо аварий и замены исправных узлов по графику.

Обсудить пилотКейс «ТехноПром»

Результат на производстве «ТехноПром»

Ремонт до поломки, а не после

−35%неплановых простоев

  • Прогноз отказа за 7–14 дней до инцидента
  • OEE выросла на 22%
  • Расходы на аварийный ремонт меньше на 41%
CNC-07 · вибрация · прогноз отказа
Мониторинг состояния станков с ЧПУ на производстве

Что даёт система

Прогноз отказа

Вероятность поломки узла на горизонте нескольких дней, а не сигнал об аварии постфактум.

Данные с оборудования

Вибрация, температура, ток, давление и данные контроллеров из SCADA и ПЛК.

Без замены станков

IoT-датчики крепятся к существующему оборудованию, данные забираются из уже работающих систем.

Заявки на ремонт

Прогноз превращается в задачу механику или заявку в CMMS с указанием узла и срока.

Работа на площадке

Расчёты на edge-устройствах и серверах предприятия, без передачи данных в облако.

Аналитика по парку

Какие узлы и станки чаще всего становятся причиной простоев и сколько они стоят.

Как запускаем

  1. Обследование

    Выбираем оборудование, простой которого стоит дороже всего, смотрим, какие данные уже собираются.

    Результат: список узлов и план датчиков

  2. Сбор данных

    Ставим недостающие датчики, подключаем SCADA и журнал ремонтов.

    Результат: поток данных и история отказов

  3. Пилот

    Модель наблюдает за несколькими станками, сверяем прогнозы с реальными событиями.

    Результат: какие отказы видны заранее и за сколько дней

  4. Внедрение

    Подключаем CMMS и уведомления, расширяем на остальной парк.

    Результат: система в работе

Частые вопросы

Чем это лучше планово-предупредительного ремонта?

ППР меняет узлы по графику, даже исправные, и не замечает дефект, который развивается между ремонтами. Предиктивное обслуживание смотрит на фактическое состояние и предупреждает заранее. График при этом можно сохранить для некритичного оборудования.

Нужно ли менять оборудование?

Нет. Датчики ставятся на существующие станки, данные из контроллеров забираются через SCADA или напрямую.

Что если отказов в истории почти нет?

Начинаем с поиска аномалий: модель запоминает нормальную работу узла и сигналит об отклонениях. По мере накопления событий её дообучают.

Где хранятся данные?

На серверах предприятия или на edge-устройствах у оборудования. Облако не обязательно.

Сколько это стоит?

Зависит от числа единиц оборудования, нужных датчиков и интеграций. Точную оценку даём после бесплатного обследования.

Кейсы

Статьи по теме

Предиктивное обслуживание оборудования: что это и какие данные нужны для прогноза поломок

Чем предиктивное обслуживание отличается от планово-предупредительного ремонта, какие датчики и данные нужны, как модель прогнозирует отказ и с чего начать внедрение на производстве.

Компьютерное зрение без облака: как работает видеоаналитика на оборудовании завода

Почему производства выбирают локальную видеоаналитику, что такое edge AI, какое оборудование нужно для работы нейросети рядом с камерой и как выбрать между модулем у линии и сервером предприятия.

Заявка

Оценим, какое оборудование взять под наблюдение первым

Инженер профильного направления ответит в течение рабочего дня. Первая консультация и оценка задачи бесплатны.