ТВЭЛ тестирует VR-шлемы и разрабатывает беспилотные тележки

2020: Тестирование VR-шлемом и разработка беспилотных тележек

6 июля 2020 года стало известно, что на машиностроительном заводе в подмосковной Электростали мастера участков и ремонтники заполнят чек-листы голосом, электрики наденут шлемы виртуальной реальности, а предиктивная аналитика поможет производству топливных таблеток.

Чтобы изучить возможности виртуальной реальности на производстве, сотрудники лаборатории приобрели шлем, оборудовали демонстрационный стенд и оснастили его программами-тренажерами для разных сфер деятельности, в том числе машиностроения. Следующим этапом была презентация технологии руководителям подразделений ТВЭЛ и его дочерних структур.

Оказалось, лишь немногие имеют представление о возможностях VR, — говорит начальник лаборатории цифровых технологий МСЗ Илья Муромец. После, участники встречи сообщили, какие проекты у них реализуются и чем данная технология может помочь.

В управляющей компании дивизиона стартовал проект трансформации офисных функций.

Стояла задача во всем ИТ-блоке выделить людей, которые занимались бы исключительно цифровизацией, причем прорывной: изучали бы последние тенденции, предлагали варианты решений тем, кто не может много времени тратить на изучение технологий, — рассказывает главный конструктор информационных систем МСЗ Ольга Шадрина.

Площадку для лаборатории выбрали по совокупности обстоятельств. Аргументом в пользу МСЗ стало расположение недалеко от головного офиса ТВЭЛ.

Оценивалась возможность демонстрации макетов и цифровых решений специалистам ТВЭЛ и делегациям, посещающим МСЗ. Кроме того, близость к Москве позволяет привлекать множество компаний-разработчиков. По организации производственные бизнес-процессы во многом схожи, поэтому наши наработки можно распространить на все предприятия ТВЭЛ. Конечно, с учетом адаптации решений под разное оборудование и условия эксплуатации, — подытоживает Ольга Шадрина.

На МСЗ на июль 2020 года прорабатывают три основных проекта, четвертый — в стадии проработки.

Тренажер виртуальной реальности для электриков, обслуживающих распределительные устройства, помогает отработать последовательности действий в разных условиях. Расписаться в журнале, что получил наряд, надеть СИЗ, положить коврик и т. д. — в программу загружен весь алгоритм.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.2 т

Сотрудники цифровой лаборатории считают, что уровень знаний и уверенности действий у электриков, прошедших обучение с VR, будет выше, чем у тех, кто прочитал инструкцию и отсмотрел учебные ролики, например. Идеальный вариант оценки действенности VR, по мнению Ильи Муромца, — сравнивать количество и полноту остаточных знаний у сотрудников, прошедших VR-подготовку, и у тех, кто обучался традиционным способом.

Есть исследование, где подсчитано в процентах, сколько человек запоминает из того, что прочел, увидел, услышал и попробовал сам. В последнем случае показатель наивысший. Мы предполагаем — и эту гипотезу как раз хотим проверить, — что проект поможет электрикам, которые ежедневно обходят несколько десятков распределительных устройств, действовать быстрее и увереннее, — говорит Илья Муромец.

Наш заказчик, главный энергетик, абсолютно уверен в том, что эта технология принесет пользу при подготовке специалистов, обслуживающих энергетическое оборудование, и повысит производственную безопасность, — добавляет Ольга Шадрина.

Ввод тренажера в эксплуатацию запланирован на конец осени 2020 года.

Второй проект — система инспекции технологических процессов, оборудования и компонентов трубного производства. Устроено все следующим образом: на каску крепится гарнитура — очки или небольшой экран перед одним глазом.

Технология, предположительно, сократит затраты времени и количество ошибок мастера цеха, который два раза за смену обходит свой участок и заполняет чек-лист из 40 позиций. Если есть проблемы с оборудованием, мастер пишет заявку ремонтной службе. Пока и чек-лист, и заявки на бумаге. Работает система на голосовом управлении, чтобы освободить мастеру руки. Гарнитура достаточно чувствительная, чтобы реагировать на голос, несмотря на шум в цехе.

Система сама заполняет чек-лист и формирует задание на ремонт. Мастер возвращается на рабочее место, подключает гарнитуру к компьютеру и выгружает документы. Если эксперимент удастся, проект переведут на Wi-Fi. Передача данных будет беспроводной, плюс можно будет сразу связываться со специалистом сервисного центра, если потребуется консультация. Кроме того, статистика обходов сохраняется на сервере, так что можно вести автоматизированный учет неисправ­ностей.

Эту же гарнитуру намерены вручить для обхода оборудования мастерам по ремонту. Процесс похожий, но другая последовательность действий, и вносятся другие данные.

Срок внедрения проекта — конец 2020 года.

Третий проект — предиктивная аналитика качества продукции и состояния оборудования в цехе по производству топливных таблеток.

От входа, когда пресс-порошки поступают на смешивание, до выхода после шлифования несколько технологических операций на разном оборудовании. Работа каждого агрегата влияет на качество продукции. Цель проекта — понять взаимосвязь параметров оборудования и готовой продукции, чтобы обеспечить стабильное качество, а также снизить затраты на техобслуживание и ремонт.

Мы уже собираем данные с установок, задействованных на разных этапах производства топливных таблеток: например, скорость вращения шнека, валков и мельницы, усилие прессования валков и скорость дробилки. Чтобы предугадать изменение состояния оборудования, найти закономерности, которые обеспечивают стабильное качество таблеток, и своевременно подсказать оптимальные технологические параметры, хотим использовать искусственный интеллект, — объясняет Ольга Шадрина.

Анализировать будут десятки параметров. Специалисты разработают две модели: прогнозирования отклонений качества продукции и мониторинга состояния оборудования для раннего обнаружения аномалий. Затем специалисты будут настраивать обе модели: сравнивать прогноз с реальными событиями. Если расхождения будут велики, встанет вопрос либо о сборе дополнительных данных, либо о модернизации моделей.

Четвертый проект пока в стадии проработки. На июль 2020 года в цехе 91 для перемещения готовой продукции с участка на участок приходится вызывать машину и загружать ее с помощью крана. Дальше — выезд на улицу и въезд в другие ворота. Разгружают машину тоже краном. Для того чтобы упростить маршрут, предлагают использовать беспилотную тележку, как в логистических центрах. Кран и грузовая машина не понадобятся.

Для таких тележек рассчитывают планировку и маршрут, проводят wi-fi, заливают специальным покрытием пол. Замеры показали, что в цехе достаточно пространства для маневра, но пускать тележку в автономный рейс не стоит.

Мы должны сделать так, чтобы решение соответствовало требованиям производственной безопасности. В тележку будет встроена звуковая и световая индикация, система распознавания наличия посторонних объектов по ходу движения и моментальной остановки. И с ней обязательно будет сопровождающий — на пути не должно быть препятствий, — поясняет Ольга Шадрина.

Также в лаборатории изучают применимость системы LoRaWan. Она позволяет собирать информацию со множества удаленных датчиков. Еще одна технология — биометрическое распознавание по лицу.

В Электростали отрабатываются технологии, которые соответствуют стратегии цифровизации ТВЭЛ и единой цифровой стратегии «Росатома». За последние годы мы цифровизировали ряд офисных функций. Основная задача — цифровизация производства, техобслуживания и ремонта оборудования. Будем внедрять не только имитационное моделирование, цифровые двойники, большие данные, но и информационные системы, которые объединят на одной платформе участников всей производственной цепочки: от проектировщиков до специалистов поддержки эксплуатации, — говорит директор по цифровизации ТВЭЛ Евгений Гаранин[1].

Примечания