Цель инновационного проекта: разработка самостоятельной интеллектуальной автоматизированной системы и программных средств диагностики технического состояния транспортных средств с последующим анализом поступающей информации для предиктивного контроля работоспособности узлов и деталей оборудования с возможностью принятия управляющих решений. На основе научного задела реализовать технологический стартап в сфере аналитической интеллектуальной диагностики оборудования. В ближайшие 2 года (в рамках выполнения договора по программе "УМНИК" ФСИ) планируется решить следующие задачи:

1. Разработка технологии сбора и анализа входных данных
2. Разработка математического аппарата для анализа с дальнейшей выборкой
"критических" параметров оборудования
3. Разработка прототипа интеллектуальной системы предиктивной диагностики.

При выполнении проекта предполагается создание ПО на основе применения технологий BigData, Blockchain, IoT с возможностью синхронизации информационных потоков других используемых автоматизированных систем заказчика для предиктивной диагностики
оборудования. В последствии, планируется создание цифровых двойников отдельных единиц оборудования и всего ТС. Инновационность разработки заключается в анализе входных "критических" данных, например в электрических машинах таким параметром является -
эманирующие газы изоляции обмоток, которые непосредственно дают оценку техническому состоянию оборудованию на предмет отклонений от стандартных величин по определенным заранее критериям оценки, используя технологии нейронной сети. По данному "критическому"
параметру можно с 80 % вероятностью судить о наступившем отказе в будущем (данные были получены в ходе выполнения НИОКР № ААААА18-118022690048-9, проводимый в 2018-2020 годах).

К наиболее близкому из аналогов предлагаемой автоматизированной системы можно причислить АСУ "Сетевой график", применяемый в ООО
"ЛокоТех". Настоящая система предусматривает регистрацию информацию о техническом состоянии локомотива в ремонтном локомотивном депо (СЛД), проведенных технических обслуживаниях и ремонтах. К косвенным конкурентам можно причислить:
1) Автоматизированная система диагностики и мониторинга (АСДМ) разработки "Концерн Автоматика";
2) Автоматизированная система диагностики и мониторинга (АСДМ) разработки "Индасовт";
3) Автоматизированная система диагностики и мониторинга (АСДМ Сигма) разработки "Энергетика Микроэлектроника Автоматика".
Для транспортной отрасли в области разработки программных комплексов и АСУ лидерами являются - АО "НИААС", Clover Group, АВП-Технология. Данные системы основываются на фактической регистрации параметров оборудования. Значительным недостатком перечисленных АСДМ является - отсутствие способности предугадывать отказ оборудования. Наиболее значимым конкурентным преимуществом предлагаемого решения от других, является применение нейронной сети для предиктивной диагностики
(указание вероятности отказа не менее 90 %) и анализа/поиска входных «критических» параметров (определение не менее 3 параметров),
возможность использования не только при ремонте или техническом обслуживании оборудования, но и в процессе эксплуатации ТС (в
движении).
Конечные потребители:
Транспорт - это основная отрасль экономики, где применим настоящий продукт. В целях расширения круга потенциальных заказчиков выделена такая отрасль экономики как промышленность.
1) транспортные, логистические компании (CDEK, Brunswick Rail, деловые линии и тд);
2) промышленные компании (ПроТок, Германий, ТрансМашХолдинг и тд).
Основная доля распространения продукта будет приходиться на продажи в B2B секторе (логистические/транспортные и промышленные компании). В будущем имеются перспективы реализации продукта в B2С секторе (владельцы личного или коммерческого автотранспорта). Распределение продаж инновационного продукта (на первом этапе продаж):
а) Логистические/транспортные компании (CDEK, деловые линии,
Brunswick Rail) – 90 %;
б) Промышленные компании (ПроТок, Германий, КрЭВРЗ) – 10 %.

На страницу проекта