Предиктивная аналитика · Разработка ПО и ИИ
Оптимизация производства для «ТехноПром» с помощью предиктивного обслуживания
Система предиктивного технического обслуживания на базе ИИ и IoT для производителя прецизионного промышленного оборудования
- Срок
- 8 месяцев
- Команда
- 5 разработчиков
- Технологии
- TensorFlow, IoT Sensors, Edge Computing, React, Node.js, Python
Результаты
- Снижение неплановых простоев на 35%
- Рост общей производительности оборудования (OEE) на 22%
- Сокращение расходов на аварийный ремонт — на 41%
- Повышение надёжности поставок и удовлетворённости клиентов
Задача
На производственных линиях «ТехноПром» используются десятки станков с ЧПУ и сборочных модулей, работающих в непрерывном цикле. Неплановые остановки из-за скрытых неисправностей приводили к значительным простоям (в среднем 18 часов в неделю), срыву сроков поставок и росту затрат на экстренный ремонт. Традиционное планово-предупредительное обслуживание не учитывало реального состояния оборудования.
Решение
Мы разработали и внедрили систему предиктивного обслуживания, которая собирает данные в реальном времени с датчиков вибрации, температуры, тока и давления, анализирует состояние оборудования с помощью моделей машинного обучения, прогнозирует износ узлов и вероятность отказа за 7–14 дней до инцидента, автоматически формирует заявки в систему управления техобслуживанием (CMMS). Интеграция выполнена без остановки производства — через edge-устройства и существующую SCADA-инфраструктуру.
Почему это важно
Благодаря переходу от реактивного к прогнозному подходу, «ТехноПром» превратил техобслуживание из статьи расходов в стратегический актив — повышающий эффективность, стабильность и конкурентоспособность производства.