Кейс: Система предиктивного обслуживания с ИИ — снижение простоев
на 25% для промышленного предприятия
О клиенте
Промышленное предприятие с парком оборудования, оснащённого датчиками вибрации, температуры и нагрузки. Ключевая задача — минимизировать незапланированные простои и оптимизировать затраты на ремонт и обслуживание.
Задача
Разработать и внедрить систему, которая:
- Собирает данные с оборудования в реальном времени (с существующих ЧПУ и дополнительных IIoT-датчиков).
- С помощью алгоритмов машинного обучения анализирует исторические данные и текущие показатели.
- Выявляет аномалии и предсказывает вероятность выхода узла из строя за 2–4 недели до возможного отказа.
- Предоставляет персоналу понятный интерфейс с прогнозами и рекомендациями по техническому обслуживанию (ТО).
Технологии и особенности решения
Архитектура системы:
⚫ Сбор данных: API-интеграция с существующими ЧПУ-станками, а также установка дополнительных IIoT-датчиков для мониторинга критических параметров.
⚫ Backend: Python с использованием библиотек машинного обучения (scikit-learn, pandas, TensorFlow). Разработаны модели для:
⚫ Frontend: Веб-дашборд с наглядной визуализацией:
⚫ Backend: Python с использованием библиотек машинного обучения (scikit-learn, pandas, TensorFlow). Разработаны модели для:
- Классификации состояний оборудования (норма, предупреждение, критично).
- Регрессии для прогнозирования остаточного ресурса узлов.
⚫ Frontend: Веб-дашборд с наглядной визуализацией:
- «Здоровье» каждой единицы оборудования в реальном времени.
- Прогнозы по срокам возможных отказов.
- Рекомендации по проведению ТО (что, когда и почему нужно проверить/заменить).
ℹ︎ Ключевая особенность:
Система не просто сигнализирует о проблеме, а даёт упреждающий прогноз, позволяя планировать ремонты в удобное время, избегая внезапных остановок производства.
Результаты для бизнеса
Внедрение системы предиктивного обслуживания привело к значительным улучшениям ключевых показателей эффективности:
- 📉 Снижение незапланированных простоев: на 25%
- ⬆️ Увеличение общей эффективности оборудования (OEE): на 15%
- 💰 Снижение затрат на ремонт и обслуживание: на 18% (за счёт перехода от экстренных ремонтов к плановым)
Демо-панель (пример визуализации):
Ключевые выводы
Предсказуемость вместо хаоса:
Возможность планировать ТО и закупку запчастей, а не тушить пожары.
Экономия на ремонтах:
Своевременное обслуживание бюджетнее, чем аварийное восстановление.
Рост производительности:
Оборудование работает стабильнее, меньше простоев — больше выпуска продукции.
Продление срока службы:
Контроль состояния и своевременное обслуживание продлевают жизнь оборудованию.
Хотите так же повысить эффективность вашего производства и сократить простои?
Свяжитесь с нами, обсудим ваш проект и расскажем, как подобное решение может быть реализовано под ваши задачи. 🚀