Способность учиться быстрее, чем ваши конкуренты, может быть, единственное, заслуживающее поддержки, конкурентное преимущество.
А. де Геуз
Способность учиться быстрее, чем ваши конкуренты, может быть, единственное, заслуживающее поддержки, конкурентное преимущество.
А. де Геуз
Перевод процессов в цифровую среду на вагоноремонтных предприятиях ускоряет инвентаризацию в 14 раз: после запуска технологии она проходит за один день вместо двух недель за счет сокращения времени поиска деталей. Расхождение между данными в учетных системах и результатами инвентаризации сокращается на 6 п. п. – с 8% до 2%. Такие показатели привел руководитель направления промышленного интернета вещей UMNO digital Дмитрий Серов на конференции CNews «Цифровизация промышленности».
Главная задача цифровизации – добиться прозрачности процессов «снизу вверх» и получить данные о движении деталей, работе оборудования и этапах производства. Вторая – отказаться от бумажных носителей, это снизит влияние человеческого фактора при введении данных в учет и исключит риск ошибки. Третья задача – сократить временные издержки в рутинных процессах.
«На предприятиях с живым производством процессы до сих пор фиксируют на бумажных носителях. Данные о деталях переписываются в различные журналы и блокноты, потом информацию переносят в учетные системы. Это увеличивает риск ошибок», – уверен Дмитрий Серов.
Поиск деталей – не менее важная задача по мнению эксперта. Вагоноремонтный завод – это территория, по которой детали перемещаются от поста к посту, от места хранения и к месту установки или ремонта.
«Для того, чтобы найти нужную колесную пару, работники вынуждены сверять номера вручную. Технологии промышленного интернета вещей упрощают эти задачи: ускоряют поиск деталей, увеличивают производительность, помогают отслеживать процессы на предприятии в едином информационном поле переводя их в цифровую среду», - отмечает Дмитрий.
Эксперты IT-компании разрабатывают и внедряют продукты промышленного интернета вещей. Для контроля этапов ремонта применяют RFID-технологии, для обработки данных – искусственный интеллект и машинное обучение. Для сбора данных об оборудовании, его энергопотреблении, действиях людей – используют датчики. Их устанавливают на производственные станки и механизмы. Быстрый доступ к актуальным данным и аналитике доступен через web-интерфейсы систем. Таким образом руководитель предприятия получает точную картину, как работает производство, где исправить ошибки, какие технологические процессы изменить.
Зная, сколько потребляло ваше оборудование электроэнергии и когда активно работало, вы сможете точнее рассчитывать затраты на производство продукции, выявлять производственные резервы, оценивать «узкие места» на линиях производств и проводить корректирующие мероприятия.
«Для ремонта вагонов, один из ключевых элементов – колесная пара. Это номерная деталь. Можно провести аналогию с двигателем в автомобиле. Например, вы сдали в сервис машину, а вам поменяли двигатель на другой, – привел пример спикер. – На вагоноремонтных предприятиях, из-за человеческого фактора такое может произойти, но только с колесными парами. В этом случае – приходится возвращать вагон».
Для сокращения ошибок в процессе ремонта вагонов было создано решение, на основе RFID-технологии, считывателей и специального ПО. При приемке вагона на заводе фотографируют колесные пары, фиксируют номера и измеряют параметры. Данные заносят в систему и «привязывают» к магнитной метке на колесной паре. На каждом этапе ремонта с помощью метки фиксируют, какие действия совершали с деталью.
Среди клиентов компании, которые уже применяют технологию, предприятия из России и ближнего зарубежья.
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.