Проблема: На большинстве промышленных объектах, таких как электростанции или фабрики, вращающееся оборудование представлено в различных формах, таких как турбины, насосы, электродвигатели, компрессоры и воздуходувки, и используется в качестве основного оборудования. В общем, вращающееся оборудование — это машины, которые вращаются вокруг оси вращения за счет силы источника энергии. Учитывая, что вращающееся оборудование играет ключевую роль в промышленных объектах, поломки или аномалии в его работе могут привести к задержкам и простоям в производстве, что, в свою очередь, приводит к убыткам и временным затратам.
Цель: Решением является создание системы прогнозирования на основе ИИ для предсказания состояния работы вращающегося оборудования, что позволит оптимизировать и автоматизировать процесс обслуживания оборудования в динамичной среде промышленных объектов.
Предложение: Сбор данных осуществляется с помощью специализированных датчиков для измерения вибрации. Эти датчики широко применяются в различных производственных сферах, где необходимо постоянно измерять вибрации электродвигателей или сервоприводов. Данные собирались по нескольким состояниям вибраций:
Данные включают в себя переменные по состоянию оборудования при нормальной работе, вибрации из-за дизбаланса, вибрации при расслабленном болтовом соединении и время получения данных. Данные собираются несколько раз в секунду, что позволяет отслеживать даже мельчайшие изменения в работе оборудования.
Решение: Команда инженеров AI GEEKS натренировали несколько моделей машинного обучения, включая нейронные сети. Мы смогли натренировать модель, которая дает точность предсказаний на уровне 95% для работы вращающегося оборудования.
Цель: Решением является создание системы прогнозирования на основе ИИ для предсказания состояния работы вращающегося оборудования, что позволит оптимизировать и автоматизировать процесс обслуживания оборудования в динамичной среде промышленных объектов.
Предложение: Сбор данных осуществляется с помощью специализированных датчиков для измерения вибрации. Эти датчики широко применяются в различных производственных сферах, где необходимо постоянно измерять вибрации электродвигателей или сервоприводов. Данные собирались по нескольким состояниям вибраций:
- При нормальной работе
- При вибрации из-за дизбаланса на оборудовании
- При расслабленном болтовом соединении
Данные включают в себя переменные по состоянию оборудования при нормальной работе, вибрации из-за дизбаланса, вибрации при расслабленном болтовом соединении и время получения данных. Данные собираются несколько раз в секунду, что позволяет отслеживать даже мельчайшие изменения в работе оборудования.
Решение: Команда инженеров AI GEEKS натренировали несколько моделей машинного обучения, включая нейронные сети. Мы смогли натренировать модель, которая дает точность предсказаний на уровне 95% для работы вращающегося оборудования.
- Наша модель способна с точностью до 95% предсказать состояние вращающегося оборудования на основе данных, полученных с датчиков. Это означает, что получая данные о работе и вибрации вращающегося оборудования, наша модель может успешно классифицировать состояние оборудования и предсказать:
- Работает ли оборудование в нормальном состоянии
- Аномально ли вибрирует оборудование из-за нестабильности вращающегося диска
- Аномально ли вибрирует оборудование из-за ослабленного крепления
- Наша модель может сыграть важную роль в оптимизации и автоматизации обслуживания вращающегося оборудования, что позволит минимизировать простои в производстве и, таким образом, исключить убытки и временные затраты.