Conundrum AI

Назначение: система предиктивного ТОИР (техобслуживания и ремонта), особенно актуальная в приложении к промышленному Интернету вещей (IIoT). Анализу подвергаются как отдельные установки и механизмы, так и вся производственная цепочка данного предприятия.

Отрасли: целлюлозно-бумажная, металлургическая, горнодобывающая (уголь, золото), нефтегазовая, химическая, пищевая и трубная промышленности.

Интересный факт: до 40% увеличилось число обнаруживаемых дефектов сварных швов при укладке труб большого диаметра после внедрения решения Conundrum.

Описание: решение представляет собой платформу для анализа промышленных данных, описывающих процесс производства. Для сбора данных применяются установленные на оборудовании датчики, фото- и видеокамеры, лабораторные измерительные приборы, термометры, барометры и гигрометры в помещениях цехов и т. п. Использованы методы глубокого обучения и автоматизированного машинного обучения для построения цифрового двойника реального станка либо установки и для оценки состояния производственного оборудования: как актуального, так и с использованием элементов искусственного интеллекта, и перспективного. Цель — помочь промышленным клиентам прогнозировать отказы оборудования и уменьшить время простоя за счёт заблаговременной подготовки к намечающемуся ремонту.

Принцип работы. Принципиальная схема функционирования Conundrum AI:

• постановка задачи, которую требуется решить;
• сбор и обработка необходимых данных;
• обучение предсказательной модели на основе полученных исторических данных;
• оценка качества прогноза и интерпретация полученных результатов;
• тестирование модели на данных в режиме реального времени с параллельным дообучением модели ради повышения качества прогноза;
• визуализация отображаемых для принимающего решение оператора данных в соответствии с потребностями конкретного заказчика;
• возможность расширить решение на другие производства внутри компании или добавить другие приложения в случае возникновения потребности.

Технологии. В основе решения лежит технология Microsoft Research AutoML, использующая глубокие нейронные сети (автоматическое машинное обучение) для обработки потоков информации с размещённых на оборудовании датчиков. AutoML обеспечивает построение цифрового двойника, предиктивную оценку качества оборудования и прогнозирование его поломок. Решение предоставляется из облака Azure, что делает его доступным по всему миру.

Примеры использования. Пример использования Conundrum AI в реальном производстве — техническое обслуживание и ремонт оборудования для дуговой сварки, применяемого при изготовлении стальных труб большого диаметра. Отказы такого оборудования в процессе работы приводят не только к задержкам и простоям, но и к образованию дефектов в создававшемся аппаратом на момент остановки сварном шве. Что, в свою очередь, дополнительно сокращает объёмы выхода готовой продукции.

Предиктивное ТОИР, осуществляемое посредством Conundrum AI, даёт возможность на ранней стадии выявлять аномалии в работе сварочного оборудования, точнее оценивать ожидаемую продолжительность его бесперебойной работы, предупреждать поломки и ускорять проведение плановой диагностики. В результате использования Conundrum AI на одном из производств труб большого диаметра на 20% сократилось число внезапных отказов аппаратуры, на 10% уменьшилось время простоя, а предприятие за год сэкономило 6 млн долл. США.

Разработчик: компания «Конандрум».