Передовые производственные технологии

Передовые производственные технологии определяют конкурентоспособность экономики на высокотехнологичных рынках будущего. Они применяются, когда малоэффективно или невозможно производить новые продукты и материалы на основе традиционных технологий.

Возникает необходимость трансформации — массового и быстрого внедрения на предприятиях передовых производственных технологий, получивших название «Индустрия 4.0».

Выбор нового направления «Передовые производственные технологии» — это возможность встать во главе 4-й промышленной революции, погрузиться в мир технологических процессов будущего, находить и реализовывать новые возможности на стыке математики, физики, химии и биологии.

1. Цифровая система предиктивного анализа и мониторинга технического состояния лифтов

Аннотация: Система сбора и анализа данных с лифтового оборудования для перехода от реактивного обслуживания к проактивному, прогнозному. В основе гибридные модели для анализа временных рядов, учитывающие как прямые сигналы с датчиков, так и косвенные признаки. Система ориентирована на потребности управляющих компаний и лифтостроительных заводов. Предлагаемое решение позволяет не только сократить внеплановые ремонты и снизить расходы на обслуживание, но и стать фундаментов для цифровых паспортов лифтов, единого реестра и их интеграции в цифровую модель здания.

Партнер: АО «ДОМ.РФ»

2. АвиаСборка: сервис для ускорения процесса поиска узла в системе самолета

Аннотация: На авиационных заводах, которые занимаются опытно-конструкторскими работами, до 30% деталей устанавливаются некорректно из-за сложности ориентации в агрегатах, перегруженности чертежей и отсутствия контекста креплений, что приводит к 11% отказов двигателей и затратам 30–45 минут на поиск одного узла. Для решения этой проблемы разработан прототип системы «АвиаСборка»— мобильное приложение использующее, замкнутую проводную передачу данных и предоставляющее техникам-сборщикам упрощенные 3D-модели узлов самолета. В результате система помогает сократить время поиска до 15 минут, снизить процент неправильной установки до 5%, а также обеспечить безопасность передачи данных согласно ГОСТ Р 56546-2015.

Партнер: АО «Уральский завод гражданской авиации»

3. Cистема адаптивного регулирования биореактора

Аннотация: Цель проекта — создание системы адаптивного регулирования кислорода в биореакторе. Биореактор – это сердце биотехнологического производства, которое играет ключевую роль в производстве лекарственных препаратов. В этом проекте мы собрали тестовый биореактор, протестировали алгоритмы регулирования в различных условиях и разработали веб-приложение для регулировани кислорода. В перспективе, это позволит повысить стабильность производства лекарственных препаратов, а также их объем.

Партнер: АО «Биокад»

4. Система видеоконтроля для оценки массы рыб

Аннотация: На большинстве российских рыбоводческих предприятий, использующих открытые и закрытые бассейны с замкнутым водоснабжением, среднюю массу рыб определяют выборочным ручным взвешиванием. Метод трудоёмок, требует дополнительного персонала, влечёт финансовые и временные затраты и, главное, не обеспечивает достоверной информацией, что приводит к ошибкам в расчёте количества подаваемого корма. Наш проект реализует бесконтактную видеосистему оценки массы рыб: из непрерывного видеопотока автоматически извлекаются ключевые кадры, далее нейросетевая модель обнаруживает, классифицирует и формирует координаты ограничивающих рамок, по которым вычисляются линейные размеры каждой особи и её масса в реальном времени. Такой подход снижает расходы, повышает точность оценки средней массы популяции, что позволяет оптимизировать нормы кормления и одновременно предотвращать избыточное загрязнение водоёмов неиспользованным кормом.

Партнер: Негосударственный институт развития «Иннопрактика»

5. Приложение для генерации раскроя листового материала 

Аннотация: В рамках проекта разрабатывается интеллектуальная система оптимизации раскроя листовых материалов на базе эвристик и генетического алгоритма, которая решает ключевые проблемы промышленного производства. Используя адаптированный под производственные задачи алгоритм BLF, система автоматически генерирует оптимальные схемы раскроя деталей, сокращая отходы и значительно ускоряя процесс подготовки производства. Актуальность проекта обусловлена необходимостью внедрения энергоэффективных технологий в производство ПАО «Северсталь». Наше решение значительно повышает экономическую эффективность производства раскроев листовых материалов.

Партнер: ПАО «Северсталь»

6. Цифровые двойники технологических аппаратов и трубопроводов для производства аммиака и проектирования интеллектуальных систем

Аннотация: Проект направлен на создание цифровых двойников для технологического оборудования в химической и нефтегазовой промышленности. Решение сочетает физическое моделирование и нейросетевые технологии (KAN), что позволяет прогнозировать износ оборудования, сокращать незапланированные простои на 30–40% и снижать финансовые потери. Ключевые преимущества включают высокую точность, скорость расчетов, интеграцию с АСУ ТП. 

Партнер: ПАО «ФосАгро»

7. Система распознавания маркировки труб

Аннотация: В условиях современной промышленности точное и своевременное распознавание номеров на трубах  играет критически важную роль. Это необходимо для эффективного учета продукции и контроля ее перемещения. Каждая труба  имеет уникальный идентификационный номер, который служит ключевым элементом для отслеживания их местоположения, состояния и истории использования. 
Распознавание номеров позволяет автоматизировать процессы учета и контроля, минимизировать человеческий фактор и ускорить обработку данных. Например, при погрузке труб в вагоны или их выгрузке на складе, система должна точно идентифицировать каждый объект, чтобы избежать ошибок в документации или логистике. Это особенно важно в условиях крупных производств, где ежедневно перемещаются сотни и тысячи единиц продукции.

Партнер: ПАО «Трубная металлургическая компания»

8. Мобильный роботизированный комплекс для мониторинга уровня ионизирующего излучения

Аннотация: Источники ионизирующего излучения и материалы, обладающие повышенной ионизирующей способностью, являются важным элементом в ряде технологий и используется в ядерной энергетике, медицине, промышленности и научных исследованиях. Однако, отсутствие непрерывного мониторинга, который не всегда и не везде могут обеспечить стационарные системы, приводит к серьезным последствиям для здоровья человека и экосистемы в целом. Поэтому проблема требует создания мобильного роботизированного комплекса для минимизации рисков и обеспечения безопасности персонала.  

Партнер: Снежинский физико-технический институт НИЯУ «МИФИ» Госкорпорации «Росатом»