Заказчики: Локомотивные технологии (Локотех) Москва; Машиностроение и приборостроение Подрядчики: Кловер Групп (Clover Group) Продукт: Clover PMM (Predictive Maintenance & Monitoring) Прогноз технического состояния оборудованияВторой продукт: Clover SmartMaintenance Интеллектуальная диспетчерская Дата проекта: 2016/03 - 2018/12
|
Технология: Data Mining
|
Содержание |
«Умный локомотив» — система интеллектуального ремонта локомотивов по состоянию.
Концепция «Умный локомотив» внедряется с 2016 года. Проект реализуется совместно «ЛокоТех», «2050» и Clover Group. Запущен в опытную эксплуатацию модуль поиска аномалий системы прогнозной аналитики Clover PMM, который позволяет анализировать 260 параметров по тепловозам 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС – 308 параметров, по 2ТЭ25КМ – 270 параметров. Специалисты групп диагностики СЛД работают через веб-интерфейс АРМ «Умный локомотив», где в виде графиков отображаются параметры работы оборудования локомотивов, выводится информация об автоматически найденных аномалиях в работе локомотива. Система Clover PMM находит более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов.
Один из самых крупных проектов России и СНГ по AI-трансформации (Artificial Intelligent) с переходом на обслуживание по состоянию – концепция «Умный локомотив», которую реализует компания «ЛокоТех» – лидер рынка тягового подвижного состава России. В основе концепции – применение математических моделей прогнозной аналитики, так называемых, MX-моделей (MathExperience), которые сочетают в себе математику и глубокое понимание физических процессов оборудования локомотивов. Модели позволяют заблаговременно выявить предотказные состояния оборудования и оперативно принять меры для недопущения отказа локомотива на линии.
Создание системы обслуживания по состоянию с помощью предиктивной аналитики – важнейший этап для трансформации бизнес-процессов производственных компаний. Если раньше оптимизация заканчивалась на уровне МСУ и онлайн-передачи данных, где инциденты продолжали вспыхивать и их нельзя было предупредить автоматически, то с системой прогнозного обслуживания информация циркулирует через математические модели, которые прогнозируют поведение оборудования и перенимают опыт диагностов-экспертов. Потенциал для бизнеса высокий: сокращение времени на простои, средств на внеплановые ремонты, полная оптимизация процесса обслуживания. Переход на обслуживание по состоянию меняет все бизнес-процессы группы компаний и переопределяет работу с заказчиками.
2018
Внедрение системы «Электронный паспорт производства»
Группа компаний «ЛокоТех» 19 декабря 2018 года сообщила о реализации проекта «Электронный паспорт производства». Система внедряется в рамках программы по цифровизации и автоматизации производства и, как ожидается, позволит оптимизировать и повысить его эффективность.
На 19 декабря система внедрена на Челябинском ЭРЗ. Ранее она была введена на Улан-Удэнском ЛВРЗ и Уссурийском ЛРЗ. Проект тиражируется на другие предприятия сети.
![]() | Цифровизация или цифровая трансформация бизнеса — это естественное развитие цифровых технологий. «ЛокоТех» динамично реализует диджитал-проекты, и электронный паспорт производства — один из них. Помимо этого, мы разрабатываем концепцию цифрового развития — Digital Vision, до конца года мы определим ее основные направления и приступим к реализации, — рассказал управляющий директор по развитию цифровых технологий «ЛокоТех» Дмитрий Сергиенко. | ![]() |
Основной принцип электронного паспорта производства заключается в том, что ремонт локомотива контролируется на каждой стадии: в программе отслеживается статус выполнения работ, оценивается их продолжительность, а также фиксируются типичные замечания, возникающие на каждом из этапов.
По словам представителей «ЛокоТех», суть состоит в том, что весь цикл работ разбивается на позиции, для каждой из них определяется свой перечень действий. При переходе локомотива с этапа на этап происходит приемка-передача: одна бригада отмечает, что она выполнила те работы, которые от нее ожидались в соответствии с чек-листом, а принимающая сторона — что работа выполнена качественно, претензий к ней нет. Все это фиксируется в электронном паспорте, то есть контроль за выполнением операций становится визуальным, пояснили в компании.
![]() | План ремонта локомотивов переведен в цифру, — добавил главный технолог Челябинского ЭРЗ Антон Напольских. — Ремонт локомотива может видеть любой работник завода или управляющей компании в режиме онлайн. | ![]() |
При этом важно, что внедрение системы привязано к заработной плате сотрудников и мотивирует производственные подразделения на ритмичность работы и повышение качества, подчеркнули в «ЛокоТех». Коэффициент ритмичности оценивает своевременность выполнения работ бригадами, а коэффициент качества — отсутствие замечаний или брака.
Начало внедрения "Цифровой диспетчерской"
20 сентября 2018 года стало известно, что Группа компаний "ЛокоТех" и Clover Group анонсировали начало внедрения SmartMaintenance ("Цифровая диспетчерская") для перехода на управление ремонтами тягового подвижного состава с помощью технологий искусственного интеллекта.
![]() | Мы планируем запустить решение в ноябре 2018 года на Восточном полигоне, в частности, в сервисном локомотивном депо Вихоревка. По завершению проекта уже можно будет говорить о конкретных экономических показателях. Внедрить систему рассчитываем до конца января 2019 года. Алексей Белинский, председатель совета директоров "ЛокоТех"
| ![]() |
В основе SmartMaintenance лежат данные по реальному и прогнозному техническому состоянию оборудования, полученные из системы "Умный локомотив". Напомним, что она запущена в "ЛокоТех" с 2016 года и на сентябрь 2018 года действует на 6400 секциях локомотивов в 40 сервисных локомотивных депо. Решение позволяет анализировать 23 вида оборудования локомотивов и находит более 60 видов сбоев в работе оборудования. Время на диагностику локомотива в системе сократилось с 2 часов до 5 минут.
SmartMaintenance автоматически оценивает и прогнозирует техническое состояние узлов и агрегатов локомотива, предлагает наиболее оптимальное решение по времени и объему сервиса. Решение трансформирует привычные подходы к техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР), позволяя управлять процессом в режиме реального времени по состоянию.
В период внедрения запланированы изменения в бизнес-процессах сервисной компании: интеграция с уже существующей ИТ-архитектурой, обновление должностных инструкций, обучение персонала. SmartMaintenance будет интегрировано с ERP-системой для автоматического формирования плана ремонтных работ для парка техники[1].
2017: Презентация системы интеллектуальной аналитики
Система «Умный локомотив» внедряется с 2016 года. Ее ключевой функционал состоит в следующем - на локомотивах, оборудованных микропроцессорными системами управления (МСУ), установлены специальные датчики, данные с которых поступают в платформу интеллектуального анализа. Модуль поиска аномалий, который позволяет анализировать 260 параметров по тепловозам 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, 270 по 2ТЭ25КМ и более трех сотен по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС, запущен в опытную эксплуатацию. Специалисты групп диагностики СЛД работают через веб-интерфейс АРМ «Умный локомотив», где в виде графиков отображаются параметры работы оборудования локомотивов, выводится информация об автоматически найденных аномалиях в работе локомотива. Система выявляет более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов. До конца 2017 года планируется адаптировать Систему к работе с данными еще 4200 секций локомотивов.
Благодаря внедрению Системы, специалисты «ЛокоТех» могут оперативно отслеживать техническое состояние локомотивного парка, не дожидаясь серьезных поломок и тяжелых ремонтов. И экономить ресурсы, деньги и время и сервисной компании, и основного заказчика. Возможность прогнозирования неисправностей позволит повысить эффективность парка и инфраструктуры.
«Умный локомотив» реализуется на платформе интеллектуального анализа данных Clover IIoT, с применением технологии обучения нейронных сетей. При разработке анализировался опыт General Eleсtriс и Siemens.
По данным на сентябрь 2017 года «ЛокоТех» с помощью системы «Умный локомотив» диагностирует работу оборудования около 1,3 тыс. секций локомотивов, что составляет порядка 25% парка тягового подвижного состава Российских железных дорог, оборудованного микропроцессорными системами управления. Система эксплуатируется в 20 сервисных локомотивных депо. Группа компаний «ЛокоТех» до конца 2017 года планирует подключить к интеллектуальной системе анализа данных «Умный локомотив» 6 тыс. секций локомотивов.
В конце августа 2017 года группа компаний «ЛокоТех» и Clover Group в рамках международного салона ЭКСПО 1520 представили инструмент интеллектуальной аналитики — «Умный локомотив».
По состоянию на 31 августа 2017 года, 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. Запуск модуля предиктивного анализа, предназначенного для прогнозирования момента отказа узлов локомотива, запланирован на начало октября 2017 года.
![]() | 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, — подчеркнул Руслан Жаворонков, руководитель проекта цифровизации производства «ЛокоТех». | ![]() |
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 компании Clover Group. По его словам, 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 Денис Касимов. | ![]() |
2016: Анонс модели управления бизнесом
22 сентября 2016 года компания ООО «Локомотивные технологии» представило инновационную модель управления бизнесом – «Умный локомотив», которая позволит осуществлять ремонт и сервисное обслуживание локомотивов по «фактическому состоянию».
![]() | «Мы используем передовые технологии для того, чтобы повышать нашу конкурентоспособность. Инструменты 4.0 - наше будущее. С их помощью мы планируем совершить революцию в процессе ремонта локомотивов, создать «умный» парк локомотивов, что позволит нам повысить операционную эффективность. Но максимальный отраслевой эффект возможно получить только при сонаправленном движении в сторону использования новых технологий на всех уровнях управления локомотивным хозяйством». Юрий Дегтярев, первый заместитель генерального директора «Локомотивные технологии» | ![]() |
Цель перехода на новую модель управления бизнесом - повышение операционной эффективности бизнеса
Задачи:
- Снижение затрат на неплановые ремонты
- Повышение качества ремонтов
- Устранение фактов нарушений режимов эксплуатации локомотивов
Система позволит проводить серьезные аналитические исследования, выявлять неполадки и обеспечивать не только плановые, но и ремонты по «фактическому состоянию» (технология «умный локомотив»). Так, появится возможность осуществлять он-лайн оценку технического состояния узлов и агрегатов локомотива, прогнозировать вероятность отказа, планировать программы ремонтов, выявлять нарушения режимов эксплуатации и способствовать повышению эффективности управления движением.
После внедрения интеллектуальных систем специалисты «ЛокоТех» смогут прогнозировать и контролировать техническое состояние локомотива на всем жизненном цикле эксплуатации. Это позволит значительно снизить операционные затраты, количество неплановых ремонтов и повысить коэффициент технической готовности (основной производственный показатель) локомотивного парка страны.
АСУ «Сетевой график» «ЛокоТех»
Автоматизированная система управления технологическими процессами технического обслуживания и ремонта локомотивов в сервисных локомотивных депо[2]
Главным результатом работы ПДО является формирование объективной картины о техническом состоянии локо- мотива при его постановке на ремонт. Главный выходной электронный документ – закладка «Замечания» диагностической карты, являющаяся заданием мастерам цехов на выполнение дополнительных работ для восстановления работоспособности локомотива.
Примечания
- ↑ "ЛокоТех" внедрит интеллектуальную систему управления ремонтами
- ↑ Данные презентации "Хранилище данных сервисных локомотивных депо как будущее цифрового производства" Пшиченко Дмитрий Викторович, Директор по данным (Chief Data Officer, CDO) Локотех