Проект

«ОДК-Пермские моторы» применят ИИ при производстве деталей газотурбинных двигателей

Заказчики: ОДК-Пермские моторы (ОДК-ПМ)

Пермь; Машиностроение и приборостроение

Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2019/06
Технология: Big Data
подрядчики - 197
проекты - 565
системы - 223
вендоры - 183
Технология: Data Mining
подрядчики - 231
проекты - 787
системы - 274
вендоры - 193
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 178
проекты - 956
системы - 59
вендоры - 40
Технология: Робототехника
подрядчики - 248
проекты - 476
системы - 478
вендоры - 358

2019: Применение ИИ при производстве лопаток для газотурбинных двигателей

2 июля 2019 года появилась информация о том, что ученые Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) и специалисты АО «ОДК-Пермские моторы» планируют реализовать проект по применению искусственного интеллекта при производстве деталей и узлов газотурбинных двигателей. О таком научно-производственном сотрудничестве договорились ректор ПГНИУ Игорь Макарихин и управляющий директор АО «ОДК-ПМ» Сергей Попов.

По данным на 2 июля уже сформирована инициативная группа из ученых университета и специалистов предприятия.

«
Мы очень заинтересованы в совместной работе, поскольку производство турбинных лопаток — это ключевая компетенция завода, и мы прилагаем максимум усилий для увеличения выхода годных лопаток, увеличения их ресурса и повышения надежности. Впереди — большая работа по вводу в эксплуатацию авиационного двигателя ПД-14, освоение двигателя большой тяги ПД-35. Мы не должны отставать от мировых лидеров двигателестроения, — заявил Сергей Попов, управляющий директор АО «ОДК-Пермские моторы».
»

По словам Леонида Ясницкого, профессора кафедры прикладной математики и информатики ПГНИУ, использование искусственного интеллекта позволит сэкономить ресурсы при производстве турбинных лопаток. Благодаря применению специальных нейросетей станет возможным определение «болевых точек» при производстве лопаток и уменьшение количества брака.

«
Мы уже наработали опыт, причем как положительный, так и отрицательный, — добавил Леонид Ясницкий. — Это значит, что мы знаем, какие риски могут возникнуть. Первая задача — собрать статистические данные, замерить параметры, которых довольно много. Затем эти данные загружаются в компьютер, подключается нейронная сеть, которая обучается, извлекает закономерности, учится управлять процессом.
»