ROLLINGSTOCK

Опыт «Трансмашхолдинга» (ТМХ) вошел в подборку кейсов применения ИИ в обрабатывающей промышленности России

Соответствующий отчет был опубликован АНО «Цифровая экономика» в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Отдельный раздел в нем посвящен Тверскому вагоностроительному заводу, на котором ТМХ реализует проект цифровизации производства с 2018 года. Выделены три проекта – мониторинг и предиктивный анализ промышленного оборудования, система прогноза технического состояния электропоездов, роботизация определения дефектов сварных швов.

По системе мониторинга оборудования отмечается, что ее внедрение позволило снизить время простоя оборудования на 12% за счет уменьшения времени сервисного обслуживания, повысить энергоэффективность на 3-5%, получить экономию на ТО и ремонте до 30%, а также ряд других эффектов. Для работы системы собираются данные телеметрии с датчиков на оборудовании, данные о внешних факторах (температура/давление), а также информация из АСУ ТП и ERP. Решение было создано и интегрировано компанией Ctrl2GO: в его презентации отмечается, что минимальный срок внедрения и адаптации составляет 4 месяца, подключение одной единицы оборудования – от 5 млн руб., ежегодные затраты на техподдержку – от 1 млн руб.

За 2015-2021 годы ТМХ направил на развитие производственного комплекса 60 млрд руб. Сейчас машиностроитель совместно с другими крупными компаниями прорабатывает проект платформы шеринга производственных мощностей.

@rollingstock

www.tgoop.com/rollingstock/2054

1.2K viewsedited  Nov 25, 2022 at 07:20

Опыт «Трансмашхолдинга» (ТМХ) вошел в подборку кейсов применения ИИ в обрабатывающей промышленности России

Соответствующий отчет был опубликован АНО «Цифровая экономика» в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Отдельный раздел в нем посвящен Тверскому вагоностроительному заводу, на котором ТМХ реализует проект цифровизации производства с 2018 года. Выделены три проекта – мониторинг и предиктивный анализ промышленного оборудования, система прогноза технического состояния электропоездов, роботизация определения дефектов сварных швов.

По системе мониторинга оборудования отмечается, что ее внедрение позволило снизить время простоя оборудования на 12% за счет уменьшения времени сервисного обслуживания, повысить энергоэффективность на 3-5%, получить экономию на ТО и ремонте до 30%, а также ряд других эффектов. Для работы системы собираются данные телеметрии с датчиков на оборудовании, данные о внешних факторах (температура/давление), а также информация из АСУ ТП и ERP. Решение было создано и интегрировано компанией Ctrl2GO: в его презентации отмечается, что минимальный срок внедрения и адаптации составляет 4 месяца, подключение одной единицы оборудования – от 5 млн руб., ежегодные затраты на техподдержку – от 1 млн руб.

За 2015-2021 годы ТМХ направил на развитие производственного комплекса 60 млрд руб. Сейчас машиностроитель совместно с другими крупными компаниями прорабатывает проект платформы шеринга производственных мощностей.

@rollingstock

BY ROLLINGSTOCK