Система мониторинга эксплуатации и прогноза технического состояния оборудования «Clover.PMM»
Решаемые задачи:
- Предотвращает остановки в работе агрегатов для перехода на ремонт по состоянию. Система прогнозирует работу оборудования с помощью математических моделей и определяет дату и время остановки.
- Оценивает техническое состояние оборудования в реальном времени. Система отображает аномальные режимы работы и выводит рабочие параметры оборудования, отражает оповещения о приближающихся сбоях и отказах.
- Определяет причину поломки оборудования. Система классифицирует причину поломки и выводит на экран монитора. Система в режиме онлайн контролирует техническое состояние узлов оборудования. Самые малейшие отклонения от нормальной работы система фиксирует, анализирует и после обработки полученных данных заблаговременно информирует о возможном выходе из строя конкретного узла;
- Оцифровывает знания инженеров и экспертов предприятия. С помощью алгоритмов машинного обучения система дообучается инженерами и с каждым новым анализом строит более точный прогноз.
Внедрение системы позволит предприятиям из разных отраслей экономики получить определенные преимущества: экономический эффект от внедрения — cнижение стоимости операционных издержек, в том числе владение технологически-сложным оборудованием на 10%; повышение эффективности бизнес-процессов на 50-70%; за счет снижения сверхтиповых и корректировки типовых объемов ремонтных работ, повышается производительность на 13%; увеличение эффективности использования производственных активов на 10% за счет сокращения количества незапланированных простоев; увеличение общей энергоэффективности и сокращение эксплуатационных расходов не менее чем 17%.
Москва, 125009, пер. Большой Гнездниковский, 1. +7 495 134-15-37
Казань, 420107, ул. Марселя Салимжанова, 9. +7 843 210-25-64
Сайт: clover.global Электронная почта: [email protected]
Clover PMM Equipment Operation Monitoring and Condition Prediction System
Tasks solved:
- Preventing stoppages in the operation of equipment units in order to enable the transition to condition-based repairs. The system predicts the equipment’s operation using mathematical models and determines the date and time of the stoppage.
- Evaluating the technical condition of equipment in real time. The system visualizes abnormal operating modes, displays the equipment’s operating parameters, and puts out alerts about impending malfunctions and failures.
- Finding out the cause of any equipment breakdown. The system classifies the cause of the breakdown and displays it on the monitor screen. The system provides online monitoring of the equipment’s technical condition. The system detects the slightest deviations from normal operation, analyzes them, and, after processing the received data, informs the user in advance about the possible failure of a particular unit;
- Digitizing the knowledge of the company’s engineers and experts. With the help of machine learning algorithms, the system is constantly trained by engineers and builds a more accurate prediction with each new analysis.
The system’s implementation will allow businesses from different sectors of the economy to gain certain advantages. Economy-wise, it will translate into a decrease in operating expenses, including the cost of ownership of technology-intensive equipment, which will go down by 10%. Business processes’ efficiency will increase by 50–70%. Adjusting the amounts of repair work performed according to standard repair routines, and cutting back on any repair work in excess of standard specifications will boost productivity by 13%. Less unplanned downtime will ensure that your production assets are utilized 10% more efficiently. Finally, overall energy efficiency will increase by at least 17% and maintenance costs will decrease by the same amount.
1, Bldg. 2, Bolshoy Gnezdnikovsky Ln., Moscow, 125009
+7 495 134-15-37
9, Block 1, Marsel Salimzhanov St., Kazan, 420107
+7 843 210-25-64
Site: clover.global
E-mail: [email protected]
