Заказчики: Машиностроительный завод (ТВЭЛ) Электросталь (Московская обл.); Машиностроение и приборостроение Продукт: Проекты Виртуальной реальностиДата проекта: 2019/12 — 2020/12
|
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.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг
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]. |