Руководитель проектного обучения: Стародубцев Денис Евгеньевич

Заказчик проекта: Промышленные предприятия

В рамках данного проекта будет разработан программный продукт, предназначенный для выявления неполадок различного рода на производственных агрегатах путём анализа шумов функциональных элементов с применением искусственного интеллекта.

Данный программный продукт предполагает наличие следующих функциональных возможностей:
1. классификация шумов функциональных элементов определённого типа производственного агрегата;

2. выявление аномальных шумов;

3. предупреждение оператора о наличии гипотетической неисправности определённого типа.

Весьма показательными являются данные РБК за 2017 год, в соответствии с которыми металлургические предприятия Российской Федерации теряют более 250 тысяч долларов в год из-за простоя оборудования, в частности по причине неисправности производственных агрегатов.

На большинстве промышленных предприятий, в том числе металлургических, выявление неисправностей производственных агрегатов осуществляется в соответствии с техническим регламентом через определённые временные интервалы оператором по диагностике либо непосредственно работником, эксплуатирующим производственный агрегат.

Такой подход не позволяет осуществить своевременное получение информации о возможной неисправности, а также в значительной мере зависит от человеческого фактора.

Одним из перспективных решений задачи своевременной эффективной диагностики неполадок оборудования является анализ состояния функциональных элементов агрегата по акустическому каналу.

На сегодняшний день диагностика работоспособности и профилактики неисправностей производственных агрегатов осуществляется с определённой периодичностью (как правило, утверждаемой регламентом предприятия). Кроме того, соответствующие работы выполняются либо оператором, либо непосредственно тем лицом, работа которого связана с производственным агрегатом.
Таким образом, существующий подход к диагностике и профилактике неполадок оборудования обладает следующими недостатками:

1) отсутствие перманентного контроля процесса диагностики и профилактики производственного оборудования

2) влияние человеческого фактора как на сам факт детектирования неисправности, так и на своевременность его осуществления.

В связи с отрицательным влиянием вышеуказанных факторов на эффективность выявления неполадок оборудования, предлагается разработка и реализация программного комплекса, осуществляющего диагностику неисправностей производственных агрегатов на основании показателей генерируемых ими акустических каналов с применением искусственного интеллекта.

На страницу проекта