Инновационно новый способ преобразования тепловой энергии в механическую.

На страницу проекта

Предпосылками для разработки новой системы послужили длительные ожидания приемосдатчика клиентами станции, ошибки приемосдатчика при приеме груза к перевозке и устаревшая технология, не отвечающая современным требованиям, предъявляемым к перевозчику.

На сегодняшний день технология приема вагона к перевозке выглядит следующим образом: клиент уведомляет перевозчика с помощью формы ГУ-2б об окончании грузовой операции и готовности вагона к уборке, приемосдатчик выдвигается к месту проведения приемосдаточных операций и производит коммерческий осмотр предъявленного вагона. В случае принятия вагона к перевозке, приемосдатчик возвращается на свое рабочее место и производит оформление перевозочных документов вручную. В случае обнаружения коммерческих неисправностей вагон снова подается на путь необщего пользования, клиент устраняет недостатки, вагон выводится на место проведения приемосдаточных операций, приемосдатчик снова идет принимать данный вагон, и после осмотра возвращается оформлять документы.

Новая технология проведения коммерческого осмотра вагонов при приеме груза к перевозке предусматривает, что коммерческий осмотр будет проводить сам клиент на пути необщего пользования с помощью программно-технического комплекса, который принадлежит компании ОАО «РЖД». Это позволит исключить излишние переподачи вагонов для устранения неисправностей, снизить занятость маневровых локомотивов, горловин, путей и простои вагона. Согласно данной технологии при обнаружении нейронной сетью коммерческих неисправностей, грузоотправитель сразу получит список и рекомендации по их устранению, что позволит в кратчайшие сроки произвести исправления и оперативно осмотреть вагон еще раз. При принятии вагона к перевозке, программа запустит автоматическое оформление документов в АС «Этран».

В 2021 году команда проекта выиграла студенческий грант ПГУПСа на начало разработки требуемого программного обеспечения, в рамках выполнения работ по полученному гранту. По итогам которого было создано программное обеспечение, способное идентифицировать подвижной состав на изображении, определять типы грузовых вагонов и процент точности его определения, интегрировали его в мобильное устройство для получения входных данных в реальном времени, научили считывать номер вагона.

Для создания и обучения нейросети использовался Framework Core ML, разработанный компанией Apple. Он идеально подходит для решения следующих задач: классификация фотографий (определение типов вагонов), определение и распознавание объектов на фото (знаки опасного груза и номера вагонов), определение наличия пломб. Данный Framework позволил сэкономить время на создании самой нейросети и сделать упор на её обучении. Он дал возможность обработать большие массивы данных и в большинстве случаев достигает 100% точности определения. После создания и обучения модели нейросети необходимо было импортировать её на одну из мобильных платформ. В качестве экспериментальной была выбрана операционная система IOS. При помощи языка Swift и среды разработки XCode былатпроведена адаптация нейросети под выбранную платформу. Для выполнения задачи используется два алгоритма: Object Detection – для нахождения объектов на изображении, и Text Recognition – для распознавания текста. Для использования первого алгоритма, обучение нейросети осуществляется на основе фотографий объектов, а для считывания текста будут применены готовые модели. Такой подход позволяет уделить больше времени на уменьшение процента ошибок в программе.

Приложение разработано для мобильного устройства с операционной системой IOS, но в текущей геополитической ситуации мы прорабатываем варианты перехода на более открытую платформу Android. Выбор платформ для приложения обусловлен тем, что 99% мобильных устройств имеют эти 2 операционные системы. А ввиду того, что использование нашего приложения предполагает его установку на мобильное устройство ответственного за погрузку сотрудника компании клиента, то и приложение целесообразно разрабатывать именно для этих двух платформ. Вопрос получения клиентом доступа к приложению описан ниже.

На сегодняшний день приложение обучено принимать груженые щебнем полувагоны. Выбор такого сочетания рода груза и подвижного состава обусловлен тем, что к инертным грузам и полувагонам применяются более простые требования, на начальном этапе разработки программного обеспечения это позволило принципиально понять, сможет ли нейронная сеть выполнять обязанности приемосдатчика в полном объеме. Испытания были проведены на месте погрузки щебня на пути необщего пользования компании АО «ФГК» станции Пруды.

В перспективе планируется расширить линейку принимаемых грузов и типов подвижного состава. После успешного освоения закрытого подвижного состава, можно будет перейти к обучению программы приему открытого подвижного состава с техникой, погруженной по непредусмотренным техническим условиям.

Доступ к приложению грузоотправителю будет предоставляться только после одобрения заявки на перевозки ГУ-12 и закрываться после окончания перевозки. Для того, чтобы приложение можно было использовать на обычных мобильных устройствах, все вычислительные операции будут проходить на едином сервере, куда будут отправляться сделанные клиентом фотографии. Фотографии будут делаться с четко установленных ракурсов, чтобы нейросеть могла достоверно определить возможность приема вагона к перевозке. После обработки данных пользователю будет отправлен ответ. Полученные фотографии нейросеть сможет использовать для постоянного самообучения, что позволит постоянно повышать точность определения неисправностей.

Для запуска процесса оформления перевозочных документов, планируется интегрировать программное обеспечение с АС «Этран», это позволит использовать уже имеющиеся ресурсы более эффективно.

Планируется, что данная технология позволит дополнить уже существующую АСКО ПВ. В связи с тем, что установка АСКО ПВ рентабельна только на больших, в основном, сортировочных станциях. Наша программа могла бы дополнить АСКО ПВ и сделать коммерческий осмотр автоматизированным на всем пути следования от момента приема к перевозке до момента доставки грузополучателю.

На страницу проекта

Проект включает построение системы управления автоматикой оборудования, облачной системой расчета оптимальных режимов функционирования взаимосвязанного оборудования подъема воды из артезианских скважин, формирования текущего и прогнозного водозапаса резервуаров станции первого подъема, обеспечение расчетного оптимального, ориентированного на минимизацию энергопотребления и оптимизацию режимов работы насосов для подачи воды по водоводу в насосную второго подъема исходя и оптимизации режимов обеспечения водой направлений водоподачи населению.
В рамках проекта создается полноценная математическая модель каждого узла (полная оцифровка узлов управления насосами скважин, резервуаров, состояния труб и взаимосвязей между ними, разрабатывается адаптивная модель управления с функцией равномерной работы, план-графиком выхода в техобслуживание элементов, обработки критических состояний и системой развитого самообучения настроенной на минимизацию стоимости поднимаемой воды.
Целью является снижение себестоимости, повышение энергоэффективности, формирование автоматизированного управления системой водоснабжения городских агломераций. (Первые элементы удачно реализованы на сетях Ростовского водоканала).
Попутная цель - создание цифровой модели системы водоснабжения в целом, основанной на моделях отдельных элементов, позволяющая в последствии строить как идеальную, так и фактическую гидравлические модели городской инфраструктуры. Так же вторичной целью является реализация в качестве узловых электроагрегатов вентильно индукторных двигателей с тиристорным приводом на основе российской разработки (приведут к повышению надежности системы, более высокому КПД, длительному сроку без технического обслуживания).
Реализация проекта позволит создать модель управления системой водоснабжением как единый цифровизированной структурой и в последствии исключить внеплановые вмешательства в работу системы.

На страницу проекта

Мы занимаемся производством досок для сёрфинга и вейксёрфинга. Доски изготавливаются ручными инструментами. В последнее время спрос на продукцию стал расти из-за ограничений импорта и высоких цен на заграничные аналоги. Для масштабирования производства необходимо оборудование и дополнительные инвестиции в маркетинг. Есть несколько смежных направлений, которые мы пока не захватываем, но уже изучаем и разрабатываем технологию.

На страницу проекта

Основной продукт стартап-проекта - роботизированная платформа с виртуальным ассистентом, выполняющая функции гида-помощника.

Основное предназначение продукта - автоматизация процесса получения справочной информации разного типа в формате интуитивно-понятного диалога человека и устройства и осуществление административной деятельности.

Общая область применения продукта - использование робота для выполнения задач экскурсовода, администратора, менеджера, секретаря, лектора, консультанта.

На страницу проекта

Данный стартап - проект направлен на создание автоматизированной клининг-системы. В рамках данного гранта планируется создать комплекс аппаратных и программных решений, направленных на автоматизацию рутинных клининговых задач.

Основной целью проекта является предоставление конечному потребителю комплексного решения, позволяющего снизить затраты на содержание и уборку помещений.

Разрабатываемое решение в своем конечном варианте позволит в автоматическом режиме определять реальную площадь очищаемых поверхностей и координировать работу автономных роботов-уборщиков. Для этого предполагается разработка и применение ряда роботизированных платформ:

· Робот - оценщик, предназначенный для построения карты помещений, оценки площади очищаемой поверхности и видов очищаемых материалов

· Робот - уборщик, представляющий собой автоматический роботизированный моющий пылесос.

Совместное применение данных автономных платформ позволит выполнять качественную уборку производственных помещений от пыли, песка и прочих отходов, которые образуются в ходе рабочих процессов. Потенциальные потребители - заводы «Прогресс», «Аскольд», «СК Звезда», «Газпром», «SOLLERS», «УАЗ», «LADA», «Росвертол», «Авиакор», «ДВФУ» и т. д.

Состав команды:

· Радчиков Илья Сергеевич – руководитель проекта;

· Андрусенко Анастасия Павловна – инженер-программист;

· Корнияш Дмитрий Сергеевич – главный инженер-конструктор.

Автоматизированная клининг-система – это совокупность роботов со специальным программным обеспечением, предназначенных для качественной уборки производственных помещений от пыли, песка и прочих отходов, которые образуются в ходе рабочих процессов, а также для ликвидации рутинной деятельности.

На первом этапе развития мы хотим произвести часть автоматизированной клининг-системы – это робот-оценщик и робот-уборщик.

Рыночные перспективы:

1. На российском рынке нет автоматизированных клининг-систем
2. Отечественный производитель
3. Уникальность проекта

Преимущества:

1. Снижение затрат на клининг
2. Долгая работа без подзарядки
3. Автономность
4. Качественная уборка

На страницу проекта

Целью нашего проекта является получение ионизированной воды с помощью занятий на тренажерах с дальнейшей реализацией полученного продукта

На страницу проекта

1. Тизер решения 
   

   
   В разгар пандемии я больше пяти часов разбирался в том, как правильно написать бизнес-план. Интернет не давал мне полной информации об этом и я элементарно ничего не понимал, но я наткнулся на людей, которые простым языком объяснили, с чего начать и из каких позиций бизнес-план состоит. Попросту дали хорошие советы.
   
   Тогда я понял, что не хочу больше тратить драгоценное время, изучая тонны бесполезной информации в интернете, ведь где-то точно есть эксперт в нужной мне сфере, который будет рад помочь, сэкономив мои время и силы. Причем сделает это легко и с удовольствием. В итоге я решил собрать таких людей на одной площадке. Так родилась идея приложения CheckPoint.
   
   Я решил сосредоточиться на бизнес онлайн-консультациях, ведь предпринимательство, стартапы, хакатоны - все это набирает волну популярности.
   
   Проблема:
   Статистика говорит, что 90% стартапов терпят неудачу. По статистике, 2 из 10 новых предприятий закрываются в первый же год работы (данные Bureau of Labor), а 9 из 10 стартапов терпят неудачу (данные Startup Genome). В случае если у проекта есть венчурная поддержка, то показатели немного лучше, проваливаются всего 7,5 из 10.
   Средний возраст российских фаундеров составляет 36 лет. Об этом говорится в ежегодном исследовании «Стартап Барометр», которое посвящено состоянию российских стартапов. Всего опрошенных (3%) запустили стартап сразу после учебы. К таким выводам исследователи пришли, опросив более 630 человек. На 20% выше шансы добиться успеха у тех основателей стартапов, у которых был опыт. 90% стартапов терпят неудачу, причем 10% — в течение первого года своего существования.
   Людям не хватает опыта и знаний для успешного стартапа. Сейчас очень актуально предпринимательство среди молодежи, но они очень мало осведомлены об этой сфере. У стартапов, которые делают пивот (резкое изменение направления стартапа) 1-2 раза, прирост новых пользователей в 3.6 раз больше. Также, они привлекают в 2.5 раз больше инвестиций. Людям не хватает проработки проекта, совета эксперта, из-за этого и гибнет большинство стартапов. Также из-за актуальности бизнес сферы, людям интересно знать про нее намного больше, а информация разбросана по всей сети. Люди часто и не подозревают, что консультант находится рядом и может сидеть с тобой в одном кафе.

   1) Трудности с пониманием устройства бизнеса, тонкостей маркетинга, юридических основ бизнеса, проработка идеи и.т.д. Решение - новостная лента, статьи от экспертов, личные блоги, кейсы от компаний. Благодаря этому пользователи сервиса смогут пользуясь опытом компаний и экспертов не допускать их ошибок

   
   2) Нехватка личного мнения эксперта именно по твоей проблеме, 60 % людей визуалы, 15 % кинестетики и 10 % аудиалы. Людям не хватает живого общения с экспертом, которое возможно только при личной встрече или видео-созвоне. Решение - возможность видео- консалтинга, наличие карты с консультантами рядом с тобой.
   
   Функционал:

-возможность найти бизнес - эксперта по различным направленностям

-возможность созваниваться с экспертом по типу зум,
-возможность эксперта оставлять краткий отчёт консультации, давать рекомендации
-возможность переписки с экспертом
-бизнес-сторис по актуальным темам
-рейтинг экспертов, отзывы
-у эксперта есть статус - готов к звонку
-подборка актуальных тем и вопросов
-выбор времени консультации
-возможность стать консультантом, создать стрим
-история консультаций, возможность добавлять экспертов в избранное
-завершенные и предстоящие консультации
-шкала - мои траты
-лента новостей
-поддержка с ботом
-видео обучалка для консультанта
-аналитика профиля эксперта
-возможность эксперта писать статьи
-карта с отображением нахождения экспертов (кнопка эксперты рядом)

Оболочка: приложение на iOS и android

На кого направлено:

Клиенты:
-начинающие предприниматели, стартаперы, которые понимают, что им необходима помощь
-возраст от 18-27 лет
-люди, интересующиеся бизнесом, различными бизнес-темами
-люди, ищущие совета конкретно по своему вопросу
-доход незначительный
-привычка: проверять свои действия и решения
-мотивированная и заинтересованная аудитория
-с высшим образованием или получающим его
-жители крупных городов

Эксперты:
-имеет свое дело/предпочитает консалтинг
-эксперты, которые хотят получить заработок и как можно больше увеличить его
-мужчина или женщина в возрасте от 27-40
-свободный график работ
-ищущие доп. заработок в свободное время
-жители крупных городов

На страницу проекта

Rent in Hand - Интеллектуализированная система управления ресурсами на предприятиях проката и аренды

Облачная ERP система для прокатного и арендного бизнеса. Сервис отлично подходит для разных типов бизнесов, занимающихся прокатом и арендой любого инвентаря: от велосипедов до строительной техники, от автомобилей до недвижимости. И по сути является платформой для развития шеринговых проектов. В состав сервиса входят удобные мобильные приложения для сотрудников и мощная веб-панель для управленцев.

На страницу проекта

Ассоциация — официальный акселератор Совета ТПП РФ по финансово-промышленной и инвестиционной политике.

На базе Ассоциации действует Акселератор для компаний, реализующих проекты в области инновационной экономики. Программа Акселератора направлена на развитие бизнес-компетенций и включает обучение, менторское сопровождение, помощь с повышением эффективности существующей бизнес-модели, а также финансовый и юридический консалтинг.

На страницу проекта