Кейсы предиктивной аналитики и обслуживания оборудования с искусственным интеллектом. Как компании диагностируют состояние техники, прогнозируют неисправности и организуют ремонт; опубликованные результаты эксплуатации.
Кейсов внедрения: 74.
На критических точках ремонта производства изопрена установили видеоконтроль с аналитикой. Камеры считают людей, а штаб ежедневно сравнивает фактическую мобилизацию подрядчиков с планом.
По данным СИБУРа, эффективность работ выросла на 20%, экономия составила около 3 млн рублей; ремонт завершили раньше срока.
ИИ-система поддержки решений обрабатывает текстовые данные о сбоях, формирует возможные сценарии неисправностей и предлагает инженерам шаги восстановления оборудования.
После тестирования заявлены мониторинг сотен единиц оборудования без дополнительного персонала, ускорение устранения неисправностей и сокращение простоев.
Внедрён ИИ-ассистент, который анализирует описание неисправности или фотографию, формирует предварительный диагноз и рассчитывает ориентировочную стоимость ремонта с учётом марки, возраста автомобиля и региона.
В приведённом случае система помогла автовладельцу избежать переплаты в три раза. Решение работает в пилотном режиме.
Нейросеть отслеживает конвейерные ленты и обнаруживает посторонние предметы до их попадания в дробильное оборудование.
Не раскрыто.
Видеоаналитика заранее выявляет дефекты ледового полотна зимников для организации ремонта до прохождения колонны техники.
Не раскрыто.
На кустовой площадке пилотно интегрированы видеоаналитика, компьютерное зрение и датчики; ИИ выявляет опасные условия и действия, способные вызвать сбои оборудования.
Число выездов специалистов сократилось в семь раз, объём ручных операций — на треть, а время реакции на возможный инцидент — до одной минуты.
Система собирает и анализирует данные гидроагрегатов, прогнозирует вероятность отказа и помогает выбирать время технического обслуживания.
Заявлены повышение безопасности и эффективности работ и отказ от частых ручных обходов.
ИИ оценивает состояние оборудования и прогнозирует дефекты по данным техники.
Система получает данные более чем с 700 000 единиц техники.
Нейросети автоматически принимают большую часть рутинных решений о направлении автомобилей автопарка на мойку и в ремонт.
Модераторы сосредоточены на сложных и нестандартных случаях; также заявлена точность 99,9%, но объект измерения не раскрыт.
«Росатом» разрабатывает цифровые двойники атомных электростанций, отражающие состояние систем в реальном времени; ИИ анализирует параметры и выявляет отклонения.
Заявлены ожидаемое повышение эффективности на 2–3% и сокращение времени плановых ремонтов на 10–15%.
Система допуска вагонов после ремонта РЖД использует технологии искусственного интеллекта.
Количественный эффект не раскрыт.
В целевой модели проекта создаётся полностью автоматизированная система управления техническим обслуживанием с интеграцией предиктивной аналитики, автоматизированного управления запасами и отслеживания компонентов.
Количественный эффект не раскрыт.
Система машинного обучения анализирует данные оборудования и прогнозирует поломки дробильных установок.
В статье заявлены прогнозирование поломок за 72 часа и экономия 300 млн рублей в год.
ИИ используется для оптимизации графиков капитальных ремонтов на месторождениях.
Количественный эффект не раскрыт.
Компания наблюдает за трубопроводами с помощью дронов и компьютерного зрения.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ прогнозирует отказы насосов и компрессоров.
Заявлено снижение аварийности без количественного показателя.
ИИ анализирует данные с датчиков автомобилей для прогнозирования оптимального времени технического обслуживания.
Снижение времени простоев на 15%.
В аналитическом центре внедрён проект машинного обучения для диагностики трансформаторов.
Количественный эффект не раскрыт.
Цифровая система анализирует данные датчиков по сети трубопроводов для мониторинга состояния инфраструктуры.
Аварийность значительно сокращена; дополнительный количественный показатель не раскрыт.
Обученная модель анализирует тепловизионные снимки с дронов и выявляет повышение температуры, отсутствие теплоизоляции, утечки пара и посторонние объекты на трубопроводах.
На тестовых данных модель превысила 0,8 mAP50; эксперимент успешно завершён, а его результаты приняты компанией.
ИИ определяет, какое оборудование магазина необходимо проверить, чтобы предупредить поломку.
Количественный эффект не раскрыт.
Система AVEVA в реальном времени анализирует показатели вращающегося оборудования и сравнивает их с историческими данными для обслуживания по состоянию и заказа запчастей.
Мониторинг охватывает 100 единиц оборудования; система позволяет заранее предупреждать о возможных поломках и сокращать простои.
ИИ-платформа и предиктивная аналитика используются для формирования запаса запчастей и оперативной реакции на изменения и отказы в процессе бурения.
Заявлена минимизация производственных рисков за счёт запаса запчастей и более оперативного реагирования.
Датчики на экскаваторах и дробильных машинах передают параметры работы на сервер, где их анализируют системы искусственного интеллекта для предиктивного обслуживания.
Источник сообщает о сокращении аварийных остановок и увеличении срока эксплуатации оборудования без количественных показателей.
Система машинного зрения контролирует состояние конвейеров, отслеживает износ деталей, фиксирует повреждения ленты и неправильное положение груза и передаёт сведения операторам.
По данным источника, время простоя сократилось на 20%.
На руднике используется платформа, объединяющая данные сенсоров, машинного зрения и аналитических систем для мониторинга оборудования и рудопотоков в реальном времени.
Количественный эффект не раскрыт.
РусГидро начала применять ИИ для оценки состояния оборудования и прогнозирования возникновения дефектов на основе данных о режимах работы оборудования.
Проект уже начался; точность работы ИИ планируется оценить после пилотного внедрения.
На территории Томскнефтехима запущены коммерческие грузоперевозки без водителей; полимеры перевозятся по маршруту на цифровой карте объекта.
Заявлены повышение скорости перевозки и сокращение времени простоя при погрузочно-разгрузочных работах; количественные показатели не раскрыты.
АЛРОСА провела опытно-промышленные испытания системы машинного зрения для контроля целостности конвейерной ленты и выявления новых дефектов.
Система продемонстрировала кратно более высокую точность и скорость выявления новых дефектов по сравнению с регулярным плановым осмотром ремонтным персоналом.
ИИ-ассистент обрабатывает данные MES, проверяет соблюдение технологического режима и предлагает действия по устранению неисправностей.
Заявлено сокращение времени простоя оборудования и более быстрое реагирование на отклонения.