АО «Кольская ГМК» и «Рексофт» получили отраслевую премию за проект «Предиктивная диагностика и контроль эксплуатации техники СДО» для горнодобывающих предприятий»

15 мая 2024 года. АО «Кольская ГМК» («Норникель») и многопрофильная технологическая группа «Рексофт» раскрывают подробности комплексного проекта по разработке отечественной системы предиктивной диагностики и контроля эксплуатации самоходного дизельного оборудования (СДО). Проект стартовал в 2023 году и уже привлек интерес отраслевого сообщества. Совместная разработка получила премию в международном конкурсе эффективных цифровых проектов горнодобывающих предприятий «Горная индустрия 4.0» в номинации «Практическое импортозамещение», которая посвящена созданию и внедрению отечественных ИТ-решений для обеспечения независимости от иностранных аналогов.

Международный конкурс «Горная индустрия 4.0» направлен на поощрение инженерных и ИТ-команд, реализующих цифровые проекты, а также на популяризацию наиболее эффективных практик повышения безопасности и эффективности горной индустрии.

Денис Баранов, руководитель направления производственной аналитики департамента повышения эффективности производства ГМК «Норникель»:

«В связи с уходом от зарубежного ПО (Certiq и OptiMine) и отсутствием отечественных решений мы приступили к разработке нового продукта, который в перспективе должен помочь повысить коэффициент технической готовности (КТГ) парка оборудования и создать единый центр по мониторингу, планированию и контролю работы техники».

Помимо задачи импортозамещения, при формировании дорожной карты решения менеджерская команда проекта ориентировалась на следующие предпосылки, существующие на большинстве предприятий горнодобывающей отрасли: наличие разнородного парка техники, отсутствие непрерывного мониторинга ее состояния, понимание того, что значимая доля ремонтов происходит по факту аварийного отказа узлов и агрегатов. При существующем уровне технологий и экспертизы команды было принято решение задействовать работу с комплексной телеметрией от различных агрегатов и узлов, срез показателей анализа масел и рабочих жидкостей. Также в проекте будут использоваться   ретроспективные данные о причинах поломок техники и будет вестись анализ параметров эксплуатации техники операторами. Алгоритмы искусственного интеллекта системы обрабатывают данные штатной телеметрии машин и строят предиктивную модель по отказу узлов и агрегатов. Также обеспечивается мониторинг технического состояния и контроль нарушений эксплуатации техники оператором.

В результате дорожная карта проекта включает следующие подсистемы:

  • Подсистема сбора, хранения, обработки, анализа данных по телеметрии оборудования.
  • Подсистема анализа параметров эксплуатации техники операторами, позволяющая дать объективную автоматическую оценку качества эксплуатации СДО оператором. Модуль позволяет отследить такие нарушения правил эксплуатации техники, как: глушение двигателя под нагрузкой, работа под нагрузкой с непрогретым двигателем, переключение на пониженную передачу на высокой скорости, переключение передач на полном газу, движение со скоростью более 20 км/ч и т.п. В результате у менеджмента предприятия появляется инструмент выявления персонала с недостаточной квалификацией для последующего обучения, а также возможность организации «внутренней» социальной конкуренции персонала и отслеживание объективных критериев материального стимулирования в соответствии с условиями эксплуатации техники.
  • Модуль предиктивной диагностики СДО по стандартной телеметрии. Подсистема обеспечивает оперативное получение информации о состоянии бортовых узлов, агрегатов и режимах эксплуатации карьерной техники. Предиктивный анализ этих данных позволяет снизить простои технически исправного оборудования, сформировать гибкие графики ТОиР с учетом текущего/прогнозного технического состояния оборудования. Получаемая информация создает предпосылки для перехода к стратегии планирования ремонтов по фактическому состоянию техники. В дополнение предприятие накапливает сравнение технических и эксплуатационных показателей разных моделей и производителей техники, что поможет в обосновании обновления парка оборудования с учетом его жизненного цикла в условиях эксплуатации на конкретном предприятии.
  • Модуль предиктивной диагностики СДО по анализу масел. Это дополнительный инструмент для повышения точности предиктивной аналитики состояния техники. Он позволяет осуществлять постоянный контроль изменений технического состояния ответственных частей внутри агрегатов без остановки их работы и выявлять развитие дефектов и износа на ранней стадии. Также модуль выдает рекомендации по замене масел и рабочих жидкостей, а также необходимости входного контроля (по необходимости). Кроме того, предприятие получает объективный анализ качества масел различных производителей и возможность проведения качественных сравнительных испытаний.
  • Модуль автоматизации учета простоев и производственной статистики. На основании данных телеметрии происходит автоматическая фиксация начала и завершения простоев СДО, сбор производственной статистики техники, информации о наработке узлов. В результате у предприятия повышается качество данных по учету и анализу эффективности использования СДО. 

Одним из важных элементов системы является расчет показателя «Индекс здоровья» как отдельных агрегатов, так и конкретной единицы техники. Он рассчитывается ИИ моделью на основе нескольких алгоритмов при помощи Big Data анализа уже вышедших из строя узлов.  Индекс является know-how команды и существенно облегчает восприятие аналитики пользователями системы. Сейчас командой разработаны модели индекса для двигателя внутреннего сгорания (ДВС), трансмиссии и гидравлической системы.

Михаил Почтов, руководитель направления, департамент горнодобывающих решений «Рексофт»:

«Совместная работа с коллегами из АО «Кольская ГМК», их включенность в проект и постоянная обратная связь позволяет работать над уникальной для России отраслевой системой. Участие в премии всколыхнуло серьезный интерес к нашей разработке со стороны горнодобывающих предприятий страны. Мы уверены, что именно в тандеме отраслевых и ИТ-экспертов возможно создать инновационную систему в самые сжатые сроки».

Изображение: Shutterstock

ЕЩЕ НОВОСТИ