«ЛокоТех» презентовал систему интеллектуального ремонта локомотивов

Группа компаний «ЛокоТех» и Clover Group провели презентацию «Цифровизация производства как инструмент повышения эффективности сервисного обслуживания локомотивного парка». Интерактивная презентация прошла в рамках международного салона ЭКСПО 1520. Компании представили видение развития цифрового производства и сервисного обслуживания, а также инструмент интеллектуальной аналитики. Один из примеров внедрения интеллектуального анализа данных – система «Умный локомотив», которая реализуется в «ЛокоТех» и позволит перейти на ремонт по фактическому состоянию. В настоящее время в «Умном локомотиве» запущен модуль поиска аномалий, благодаря которому система анализирует параметры работы оборудования в режиме реального времени и сообщает об аномалиях группе диагностов в депо. Модуль предиктивного анализа – то самое «предсказание», когда и какой узел откажет – будет запущен в начале октября.

Руслан Жаворонков, руководитель проекта цифровизации производства «ЛокоТех» отметил: «Мы сможем прогнозировать неисправности и контролировать состояние подвижного состава. Таким образом, в ближайшей перспективе мы перейдем к ремонту «по состоянию» и значительно повысим эффективность работы парка. Это позволит экономить ресурсы, деньги и время и основного заказчика, и сервисной компании».

Принцип работы системы «Умный локомотив» был продемонстрирован «вживую» на интерактивном макете, где в веб-интерфейсе на графиках отображаются данные о техническом состоянии оборудования локомотива и в автоматическом режиме выведены аномалии. О технических особенностях проекта рассказал Денис Касимов - генеральный директор Clover Group (компания разрабатывает и внедряет систему для «ЛокоТех»). По словам Дениса Касимова, интеллектуальный анализ данных – это инструмент для получения ценной информации, которая необходима производственным и сервисным компаниям для эффективного управления. «Компаниям нужен инструмент, который не просто диагностирует работу оборудования, а автоматически выявляет скрытые аномальные режимы и определяет, какой из узлов оборудования сломается, причем с важной детализацией – когда, почему, при каких режимах работы, то есть прогнозирует поломку», - подчеркнул он.