Научно-производственная компания “Интеллектуальные технологии”
ТИМ-моделирование эксплуатируемых производственных объектов
Улучшение процессов эксплуатации:
Разработка программного обеспечения для моделирования технологических процессов
>98%сходимости расчетов с фактическими данными
Заблаговременное выявление аномального поведения в работе оборудования и технологических процессах
Снижение риска возникновения нештатных ситуаций
Оптимизация работ по техническому обслуживанию
Контроль технологического процесса с применением алгоритмов ИИ
Анализ массива технологических данных с использованием интрументов ИИ
Информационная объектная модель
Пользовательский WEB-интерфейс, доступ с мобильных устройств
Единая цифровая среда
Единая цифровая среда для обработки данных ВТД
Ранее выявление деформаций провиля трубопровода, явно не фиксируемых в результатах ВТД
Программный комплекс
МЕТИДА
Инновационная отечественная программная платформа для внедрения цифровых двойников и систем диспетчерского управления производственными процессами
Программный комплекс
Z-Plan
Система управления закупками, предназначенная для автоматизации процессов планирования закупок товаров, работ и услуг, а также контроля за соблюдением выполнения договоров и сроков закупки
Программный комплекс
ScadaReports
Система генерации отчетов, предназначенная для автоматизации процесса создания отчётов по архивной информации оборудования, АСУТП и MES-систем
Программный комплекс МЕТИДА обеспечивает персонализированный доступ к производственной информации через WEB-технологии и включает инструменты моделирования, контроля процессов с использованием ИИ и работы с цифровой информационной моделью
ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ
Встроенные средства персонализации позволяют пользователю настраивать варианты представления и отчетности информации
КОНТРОЛЬ ВЕРСИЙ
Встроенная система контроля версий позволяет отслеживать изменения и управлять правами доступа к модулям проекта
НАДЕЖНОСТЬ
Резервирование и восстановление, буферизация данных в нестабильных каналах. Российские ОС для отказоустойчивого кластера
АНАЛИТИКА
Автоматическое выявление зависимостей и прогнозирование. Настраиваемый дашборд с фильтрацией данных и отчетами
Научно-производственная компания «Интеллектуальные технологии» более 15 лет занимается разработкой и внедрением современных программных продуктов: систем диспетчерского управления, цифровых двойников, систем моделирования и прогнозирования работы оборудования
В 2021 ГОДУ
Мы сдали в промышленную эксплуатацию первый цифровой двойник в ОАО «Севернефтегазпром», являющийся на текущий момент ключевым инструментом для оптимизации производственных процессов компании
Ведем научно-исследовательскую деятельность в области искусственного интеллекта и цифровых технологий совместно с СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
Но реплицированные с зарубежных источников, современные исследования призывают нас к новым свершениям, которые, в свою очередь, должны быть ограничены исключительно образом мышления. Имеется спорная точка зрения, гласящая примерно следующее: некоторые особенности внутренней политики объективно рассмотрены соответствующими инстанциями.
Читать далееТехнология цифровых двойников – это революционный подход к проектированию, производству и эксплуатации продукции, который принципиально меняет наше представление о жизненном цикле изделий.
Вместо традиционного подхода, основанного на опыте и многочисленных физических прототипах, цифровой двойник позволяет создавать виртуальную копию продукта или процесса, обладающую высокой точностью и способностью к самообучению. Создание цифровых двойников на производстве интерактивная, динамически развивающаяся модель, которая эволюционирует вместе с физическим аналогом, постоянно уточняясь и совершенствуясь на основе получаемых данных.
На ранних этапах жизненного цикла, еще до начала физического производства, цифровой двойник служит:
Мощным инструментом моделирования. Инженеры компании могут использовать его для виртуального прототипирования, проведения многочисленных симуляций, исследования различных вариантов конструкции и материалов, оценки влияния различных факторов на характеристики продукта.
Важна междисциплинарность: инженеры-конструкторы, технологи, специалисты по материалам и другие эксперты могут взаимодействовать с цифровой моделью, внося свои коррективы и анализируя результаты. Например, можно смоделировать воздействие различных температурных режимов на прочность материала, протестировать различные сценарии использования продукта в условиях повышенных нагрузок или неблагоприятной окружающей среды, оптимизировать аэродинамические характеристики транспортного средства или оценить энергоэффективность здания еще на стадии проектирования.
Возможность «проиграть» различные сценарии позволяет избежать дорогостоящих ошибок и значительно сократить время разработки. На этапе производства цифровой двойник становится незаменимым инструментом оптимизации технологических процессов. Он позволяет моделировать различные параметры производства, от скорости конвейера до точности роботизированных операций.
Анализ и аналитика цифровых данных, полученных с двойника, позволяет выявить узкие места в производственной цепочке, уменьшить время цикла производства, снизить затраты на ресурсы и повысить качество выпускаемой продукции. Более того, цифровой двойник может предсказывать возможные сбои в производстве, помогая предотвратить брак и дорогостоящие простои.
Цифровые двойники на предприятии
В процессе эксплуатации цифрового двойника используют для мониторинга состояния физического аналога.
Сенсоры, установленные на реальном продукте, передают данные в цифровой двойник, который в режиме реального времени отслеживает его параметры, выявляет отклонения от нормы и предсказывает потенциальные неисправности. Это позволяет своевременно проводить профилактическое обслуживание, минимализировать риски возникновения аварийных ситуаций и продлить срок службы изделия.
Предсказательная аналитика, основанная на данных цифрового двойника, позволяет оптимизировать стратегию технического обслуживания и ремонта (ТОиР), планируя работы на основе прогнозируемого состояния оборудования, а не на основе фиксированных графиков.
Важно отметить, что цифровой двойник на предприятии не является статичной моделью. Он постоянно обучается на основе новых данных, получаемых из различных источников. Это включает в себя данные из симуляций, данные, поступающие с реального продукта во время эксплуатации, данные из внешних источников, таких как метеорологические данные или информация о состоянии инфраструктуры.
Это постоянное обучение позволяет повышать точность модели и расширять ее функциональность. Таким образом, цифровой двойник – это не просто виртуальная модель, а сложная, самообучающаяся система, которая интегрирует данные из различных источников и использует передовые методы машинного обучения для моделирования, анализа и прогнозирования. Его применение на всех этапах жизненного цикла продукта позволяет существенно повысить эффективность разработки, производства и эксплуатации, снизить затраты, повысить качество продукции и обеспечить конкурентное преимущество на рынке. Постоянное развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет постоянно расширять возможности цифровых двойников, делая их незаменимым инструментом в современном производстве и инженерии.