Цифровые решения и инструменты предиктивной аналитики наряду с традиционными методами бережливого производства повышают производительность труда и сокращают простои оборудования за счет своевременного предоставления информации, уменьшают расходы на техническое обслуживание и капитальные затраты, ускоряют процессы принятия решений, уменьшают количество бракованных изделий.
АтомМайнд осуществляет комплексную цифровизацию процессов управления и производства. Платформа помогает реализовать переход от плановых ремонтов к предиктивному обслуживанию, прогнозировать и предотвращать отказы оборудования. Искусственный интеллект поддерживает процессы принятия решений, предоставляя ключевым участникам процесса от технолога до топ-менеджера результаты обработки машинных данных и аналитику простым, управляемым, визуально наглядным способом.
АтомМайнд - импортонезависимое решение, low-codelow-code платформа с единым интерфейсом и набором интеграционных инструментов для встраивания в IT- архитектуру предприятия. Платформа позволяет обеспечить быструю разработку сервисов и приложений для увеличения эффективности производственных процессов.
Продвинутые возможности АтомМайнд в части математического обеспечения с использованием передовых алгоритмов машинного обучения и поддержкой нейронных сетей позволяют создавать самые сложные модели по улучшению качества изделий на производственных предприятиях. Платформа имеет широкие коммуникационные возможности для приема данных от промышленного оборудования более чем по 100 протоколам, имеет в своем составе средства разработки драйверов для подключения любых устройств.
В 2022 году АтомМайнд включен в реестр отечественного программного обеспечения Минцифры России. Запись в реестре
Основная цель функционального блока мониторинга и предиктивного анализа состояния оборудования – снижение времени простоя и минимизация внеплановых ремонтов оборудования.
Ключевые задачи:
Модель прогнозирования инцидента на оборудовании формируется на основе параметров работы оборудования и истории инцидентов.
Позволяет определить:
Модель прогнозирования времени простоя оборудования формируется на основе истории наблюдений за инцидентами и времени простоя.
Позволяет определить:
Основная цель функционального блока предиктивного анализа качества заключается в уменьшении доли продукции с высоким уровнем несоответствия за счет выявления событий, снижающих качество изделий, для которых возможно применение корректирующих мероприятий, а также определения оптимальных режимов работы оборудования в рамках установленных границ для управляемых параметров в технологическом цикле.
Ключевые задачи:
прогнозирование отклонений
При использовании системы на основе фактических данных в режиме реального времени технолог получает информацию о прогнозируемом уровне несоответствия, что позволяет своевременно обратить внимание на текущие параметры производства.
анализ факторов, влияющих на характеристики продукции
Система выстраивает оптимальный метод управления параметрами производства по всем факторам производства на основе ранее собранных данных. Благодаря полученному анализу можно ответить на вопрос, какие параметры можно применить при планировании и производстве каждой конкретной партии для снижения уровня несоответствия, а также определить степень влияния каждого фактора на прогноз и исключить дорогостоящие натурные эксперименты.
