«Использование интеллектуальных систем анализа данных – не требование, но необходимость и тренд современного рынка. А переход к инновационной экономике невозможен без внедрения новых технологий на транспорте и в машиностроении. Мы создаем систему интеллектуального анализа данных, чтобы повысить производительность локомотивного комплекса России. И мы рассчитываем на кооперацию с нашим ключевым партнером – РЖД», - отметил Алексей Белинский.
«Локомотивные технологии» – крупнейший провайдер сервисных услуг по обслуживанию локомотивного парка на сети 1520. Ежегодно обслуживает более 15 тыс. локомотивов. Система «умный локомотив» создается на платформе интеллектуального анализа данных Clover IIoT, где применяются технологии обучения нейронных сетей. Также в процессе создания системы проводился анализ зарубежного опыта, в т.ч. General Eleсtriс и Siemens.
А.Белинский подчеркнул, что в настоящее время до человека, принимающего решения, доходит порядка 5% информации, остальная теряется или искажается при передаче. Чтобы повысить процент корректных данных и качественно улучшить процесс принятия решений, важно преобразовать производственную информацию в полезную. После этого локомотиворемонтный комплекс сможет перейти от модели «ликвидации последствий событий» к модели «управления событиями».
Вместе с тем, переход на «умный ремонт» сдерживает ряд факторов: всего четверть парка РЖД оборудована современными микропроцессорными системами управления и диагностики, отсутствие прозрачных правил и стандартов по передаче и использованию данных о параметрах работы оборудования, единого информационного пространства участников процесса и нормативно-правовой базы для перехода на ремонт «по состоянию».
Внедрение интеллектуальной системы ремонта увеличит скорость принятия обоснованных решений и качество технологических операций, приведет к снижению количества отказов оборудования и повысит коэффициент технической готовности локомотивного парка. Это позволит сократить внеплановое техобслуживание и увеличит эффективность планирования запасов и человеческих ресурсов в целом.
В перспективе система сама сможет определить вероятность отказа узлов оборудования и спрогнозировать отказ оборудования в ближайшие 100 часов, рассчитать остаточный ресурс узла, выявить предотказные состояния в работе оборудования и нарушения режимов эксплуатации.
Проект направлен на создание парка «умных локомотивов», при этом отслеживать состояние каждой единицы тягового подвижного состава можно будет в онлайн-режиме. Тем самым станет возможно выявлять предотказные состояния, не дожидаясь серьезных поломок и тяжелого ремонта.
Сейчас система внедряется на сети. В конце мая она была запущена в опытную эксплуатацию в сервисных локомотивных депо, обслуживающих тепловозы серий 2,3ТЭ116У и ТЭП70БС,У. Система анализирует 260 параметров работы оборудования тепловозов 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, а по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС - более 300 параметров. При этом, как показал пилотный проект, система способна обнаружить более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов.
На правах рекламы
