Проект

«ЛокоТех» внедрил предиктивную аналитику в сервис локомотивов

Заказчики: Локомотивные технологии (Локотех)

Москва; Машиностроение и приборостроение

Продукт: Clover PMM (Predictive Maintenance & Monitoring) Прогноз технического состояния оборудования

Дата проекта: 2016/03  - 2019/04
Технология: Data Mining
подрядчики - 50
проекты - 285
системы - 73
вендоры - 57
Технология: EAM
подрядчики - 225
проекты - 1005
системы - 145
вендоры - 93
Технология: OLAP
подрядчики - 90
проекты - 774
системы - 52
вендоры - 43
Технология: BI
подрядчики - 301
проекты - 2376
системы - 862
вендоры - 378

«Умный локомотив» — система интеллектуального ремонта локомотивов по состоянию.


Концепция «Умный локомотив» внедряется с 2016 года. Проект реализуется совместно «ЛокоТех», «2050» и Clover Group. Запущен в опытную эксплуатацию модуль поиска аномалий системы прогнозной аналитики Clover PMM, который позволяет анализировать 260 параметров по тепловозам 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС – 308 параметров, по 2ТЭ25КМ – 270 параметров. Специалисты групп диагностики СЛД работают через веб-интерфейс АРМ «Умный локомотив», где в виде графиков отображаются параметры работы оборудования локомотивов, выводится информация об автоматически найденных аномалиях в работе локомотива. Система Clover PMM находит более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов.

Один из самых крупных проектов России и СНГ по AI-трансформации (Artificial Intelligent) с переходом на обслуживание по состоянию – концепция «Умный локомотив», которую реализует компания «ЛокоТех» – лидер рынка тягового подвижного состава России. В основе концепции – применение математических моделей прогнозной аналитики, так называемых, MX-моделей (MathExperience), которые сочетают в себе математику и глубокое понимание физических процессов оборудования локомотивов. Модели позволяют заблаговременно выявить предотказные состояния оборудования и оперативно принять меры для недопущения отказа локомотива на линии.

Создание системы обслуживания по состоянию с помощью предиктивной аналитики – важнейший этап для трансформации бизнес-процессов производственных компаний. Если раньше оптимизация заканчивалась на уровне МСУ и онлайн-передачи данных, где инциденты продолжали вспыхивать и их нельзя было предупредить автоматически, то с системой прогнозного обслуживания информация циркулирует через математические модели, которые прогнозируют поведение оборудования и перенимают опыт диагностов-экспертов. Потенциал для бизнеса высокий: сокращение времени на простои, средств на внеплановые ремонты, полная оптимизация процесса обслуживания. Переход на обслуживание по состоянию меняет все бизнес-процессы группы компаний и переопределяет работу с заказчиками.

2019: Итоги внедрения Ctrl@maintenance в сервисное обслуживание локомотивов

Генеральный директор группы компаний Ctrl2Go, председатель совета директоров группы компаний «ЛокоТех» Алексей Белинский 6 июня 2019 года поделился опытом внедрения в сервисное обслуживание локомотивов ГК «ЛокоТех» решения Ctrl@maintenance, разработанного Clover Group (входит в ГК Ctrl2Go), на основе технологий предиктивной аналитики и искусственного интеллекта.

«
Поставленная задача оказалась непростой. Мы добились обнаружения аномалий в поведении машин, составили физические модели узлов локомотива для объяснения природы их возникновения. Чтобы получить настоящую экономическую эффективность потребовалась интеграция с системами планирования ресурсов предприятия, которая позволила осуществлять разнарядку запасных частей и дополнительных работ еще до захода локомотива на ремонт, — отметил генеральный директор группы компаний Ctrl2GO. — Благодаря внедрению решения Ctrl@maintenance удалось сократить непроизводительные простои локомотивов до 22%. Если комплексно интегрировать в процессы остальные разработки группы, то время простоя локомотивов на ремонтных работах может быть в совокупности сокращено в четыре раза.
»

На июнь 2019 года проект реализуется в ГК «ЛокоТех» и обеспечивает «умное обслуживание» почти трети всего локомотивного парка РЖД (7,5 тысяч локомотивных секций) в 59 сервисных депо.

2018

Внедрение системы «Электронный паспорт производства»

Группа компаний «ЛокоТех» 19 декабря 2018 года сообщила о реализации проекта «Электронный паспорт производства». Система внедряется в рамках программы по цифровизации и автоматизации производства и, как ожидается, позволит оптимизировать и повысить его эффективность.

На 19 декабря система внедрена на Челябинском ЭРЗ. Ранее она была введена на Улан-Удэнском ЛВРЗ и Уссурийском ЛРЗ. Проект тиражируется на другие предприятия сети.

«
Цифровизация или цифровая трансформация бизнеса — это естественное развитие цифровых технологий. «ЛокоТех» динамично реализует диджитал-проекты, и электронный паспорт производства — один из них. Помимо этого, мы разрабатываем концепцию цифрового развития — Digital Vision, до конца года мы определим ее основные направления и приступим к реализации, — рассказал управляющий директор по развитию цифровых технологий «ЛокоТех» Дмитрий Сергиенко.
»

Основной принцип электронного паспорта производства заключается в том, что ремонт локомотива контролируется на каждой стадии: в программе отслеживается статус выполнения работ, оценивается их продолжительность, а также фиксируются типичные замечания, возникающие на каждом из этапов.

По словам представителей «ЛокоТех», суть состоит в том, что весь цикл работ разбивается на позиции, для каждой из них определяется свой перечень действий. При переходе локомотива с этапа на этап происходит приемка-передача: одна бригада отмечает, что она выполнила те работы, которые от нее ожидались в соответствии с чек-листом, а принимающая сторона — что работа выполнена качественно, претензий к ней нет. Все это фиксируется в электронном паспорте, то есть контроль за выполнением операций становится визуальным, пояснили в компании.

«
План ремонта локомотивов переведен в цифру, — добавил главный технолог Челябинского ЭРЗ Антон Напольских. — Ремонт локомотива может видеть любой работник завода или управляющей компании в режиме онлайн.
»

При этом важно, что внедрение системы привязано к заработной плате сотрудников и мотивирует производственные подразделения на ритмичность работы и повышение качества, подчеркнули в «ЛокоТех». Коэффициент ритмичности оценивает своевременность выполнения работ бригадами, а коэффициент качества — отсутствие замечаний или брака.

Начало внедрения "Цифровой диспетчерской"

20 сентября 2018 года стало известно, что Группа компаний "ЛокоТех" и Clover Group анонсировали начало внедрения SmartMaintenance ("Цифровая диспетчерская") для перехода на управление ремонтами тягового подвижного состава с помощью технологий искусственного интеллекта.

«
Мы планируем запустить решение в ноябре 2018 года на Восточном полигоне, в частности, в сервисном локомотивном депо Вихоревка. По завершению проекта уже можно будет говорить о конкретных экономических показателях. Внедрить систему рассчитываем до конца января 2019 года.
Алексей Белинский, председатель совета директоров "ЛокоТех"
»

В основе SmartMaintenance лежат данные по реальному и прогнозному техническому состоянию оборудования, полученные из системы "Умный локомотив". Напомним, что она запущена в "ЛокоТех" с 2016 года и на сентябрь 2018 года действует на 6400 секциях локомотивов в 40 сервисных локомотивных депо. Решение позволяет анализировать 23 вида оборудования локомотивов и находит более 60 видов сбоев в работе оборудования. Время на диагностику локомотива в системе сократилось с 2 часов до 5 минут.

SmartMaintenance автоматически оценивает и прогнозирует техническое состояние узлов и агрегатов локомотива, предлагает наиболее оптимальное решение по времени и объему сервиса. Решение трансформирует привычные подходы к техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР), позволяя управлять процессом в режиме реального времени по состоянию.

В период внедрения запланированы изменения в бизнес-процессах сервисной компании: интеграция с уже существующей ИТ-архитектурой, обновление должностных инструкций, обучение персонала. SmartMaintenance будет интегрировано с ERP-системой для автоматического формирования плана ремонтных работ для парка техники[1].

2017: Презентация системы интеллектуальной аналитики

Система «Умный локомотив» внедряется с 2016 года. Ее ключевой функционал состоит в следующем - на локомотивах, оборудованных микропроцессорными системами управления (МСУ), установлены специальные датчики, данные с которых поступают в платформу интеллектуального анализа. Модуль поиска аномалий, который позволяет анализировать 260 параметров по тепловозам 2ТЭ116У и 3ТЭ116У, 270 по 2ТЭ25КМ и более трех сотен по тепловозам ТЭП70У и ТЭП70БС, запущен в опытную эксплуатацию. Специалисты групп диагностики СЛД работают через веб-интерфейс АРМ «Умный локомотив», где в виде графиков отображаются параметры работы оборудования локомотивов, выводится информация об автоматически найденных аномалиях в работе локомотива. Система выявляет более 60 видов нарушений в работе оборудования и режимах эксплуатации локомотивов. До конца 2017 года планируется адаптировать Систему к работе с данными еще 4200 секций локомотивов.


Благодаря внедрению Системы, специалисты «ЛокоТех» могут оперативно отслеживать техническое состояние локомотивного парка, не дожидаясь серьезных поломок и тяжелых ремонтов. И экономить ресурсы, деньги и время и сервисной компании, и основного заказчика. Возможность прогнозирования неисправностей позволит повысить эффективность парка и инфраструктуры.

«Умный локомотив» реализуется на платформе интеллектуального анализа данных Clover IIoT, с применением технологии обучения нейронных сетей. При разработке анализировался опыт General Eleсtriс и Siemens.

По данным на сентябрь 2017 года «ЛокоТех» с помощью системы «Умный локомотив» диагностирует работу оборудования около 1,3 тыс. секций локомотивов, что составляет порядка 25% парка тягового подвижного состава Российских железных дорог, оборудованного микропроцессорными системами управления. Система эксплуатируется в 20 сервисных локомотивных депо. Группа компаний «ЛокоТех» до конца 2017 года планирует подключить к интеллектуальной системе анализа данных «Умный локомотив» 6 тыс. секций локомотивов.

В конце августа 2017 года группа компаний «ЛокоТех» и Clover Group в рамках международного салона ЭКСПО 1520 представили инструмент интеллектуальной аналитики — «Умный локомотив».

Генеральный директор Clover Group Денис Касимов на презентации «Цифровизация производства как инструмент повышения эффективности сервисного обслуживания локомотивного парка»
Генеральный директор Clover Group Денис Касимов на презентации «Цифровизация производства как инструмент повышения эффективности сервисного обслуживания локомотивного парка»

По состоянию на 31 августа 2017 года, в «Умном локомотиве» запущен модуль поиска аномалий, благодаря которому система анализирует параметры работы оборудования в режиме реального времени и сообщает об аномалиях группе диагностов в депо. Запуск модуля предиктивного анализа, предназначенного для прогнозирования момента отказа узлов локомотива, запланирован на начало октября 2017 года.

«
Мы сможем прогнозировать неисправности и контролировать состояние подвижного состава. Таким образом, в ближайшей перспективе мы перейдем к ремонту «по состоянию» и значительно повысим эффективность работы парка. Это позволит экономить ресурсы, деньги и время и основного заказчика, и сервисной компании, — подчеркнул Руслан Жаворонков, руководитель проекта цифровизации производства «ЛокоТех».
»

Принцип работы системы «Умный локомотив» был продемонстрирован «вживую» на интерактивном макете, где в веб-интерфейсе на графиках отображаются данные о техническом состоянии оборудования локомотива и в автоматическом режиме выведены аномалии.

О технических особенностях проекта рассказал Денис Касимов, генеральный директор компании Clover Group. По его словам, интеллектуальный анализ данных — это инструмент для получения ценной информации, которая необходима производственным и сервисным компаниям для эффективного управления.

«
Компаниям нужен инструмент, который не просто диагностирует работу оборудования, а автоматически выявляет скрытые аномальные режимы и определяет, какой из узлов оборудования сломается, причем с важной детализацией — когда, почему, при каких режимах работы, то есть прогнозирует поломку, — подчеркнул Денис Касимов.
»

2016

Выбор решения Ctrl@maintenance для предопределения поломок локомотивов

В 2016 году ГК «ЛокоТех» объявила конкурс на решение, которое позволило бы предсказать поломки локомотивов, отказ оборудования между плановыми ремонтами. По итогам была выбрана российская компания Clover Group, которая предоставила работоспособный прототип и доказала, что с помощью больших данных сможет предсказывать поломки оборудования.

Анонс модели управления бизнесом

22 сентября 2016 года компания ООО «Локомотивные технологии» представило инновационную модель управления бизнесом – «Умный локомотив», которая позволит осуществлять ремонт и сервисное обслуживание локомотивов по «фактическому состоянию».

«
«Мы используем передовые технологии для того, чтобы повышать нашу конкурентоспособность. Инструменты 4.0 - наше будущее. С их помощью мы планируем совершить революцию в процессе ремонта локомотивов, создать «умный» парк локомотивов, что позволит нам повысить операционную эффективность. Но максимальный отраслевой эффект возможно получить только при сонаправленном движении в сторону использования новых технологий на всех уровнях управления локомотивным хозяйством».

Юрий Дегтярев, первый заместитель генерального директора «Локомотивные технологии»
»

Цель перехода на новую модель управления бизнесом - повышение операционной эффективности бизнеса

Задачи:

  • Снижение затрат на неплановые ремонты
  • Повышение качества ремонтов
  • Устранение фактов нарушений режимов эксплуатации локомотивов


Система позволит проводить серьезные аналитические исследования, выявлять неполадки и обеспечивать не только плановые, но и ремонты по «фактическому состоянию» (технология «умный локомотив»). Так, появится возможность осуществлять он-лайн оценку технического состояния узлов и агрегатов локомотива, прогнозировать вероятность отказа, планировать программы ремонтов, выявлять нарушения режимов эксплуатации и способствовать повышению эффективности управления движением.

После внедрения интеллектуальных систем специалисты «ЛокоТех» смогут прогнозировать и контролировать техническое состояние локомотива на всем жизненном цикле эксплуатации. Это позволит значительно снизить операционные затраты, количество неплановых ремонтов и повысить коэффициент технической готовности (основной производственный показатель) локомотивного парка страны.

АСУ «Сетевой график» «ЛокоТех»

Автоматизированная система управления технологическими процессами технического обслуживания и ремонта локомотивов в сервисных локомотивных депо[2]

Предпосылки внедрения системы ЛокоТех АСУ \"Сетевой график\"
Предпосылки внедрения системы ЛокоТех АСУ "Сетевой график"
Основные блоки АСУ «Сетевой график» ЛокоТех
Основные блоки АСУ «Сетевой график» ЛокоТех
Функциональность АСУ «Сетевой график» ЛокоТех
Функциональность АСУ «Сетевой график» ЛокоТех
Внедрение АСУ
Внедрение АСУ
Работа слесарей в АСУ «Сетевой график»
Работа слесарей в АСУ «Сетевой график»

Главным результатом работы ПДО является формирование объективной картины о техническом состоянии локо- мотива при его постановке на ремонт. Главный выходной электронный документ – закладка «Замечания» диагностической карты, являющаяся заданием мастерам цехов на выполнение дополнительных работ для восстановления работоспособности локомотива.

Источники эффекта от внедрения АСУ «Сетевой график»
Источники эффекта от внедрения АСУ «Сетевой график»
Расчёт срока окупаемости проекта ЛокоТех
Расчёт срока окупаемости проекта ЛокоТех
Комплексный мониторинг локомотивов
Комплексный мониторинг локомотивов

Примечания

  1. "ЛокоТех" внедрит интеллектуальную систему управления ремонтами
  2. Данные презентации "Хранилище данных сервисных локомотивных депо как будущее цифрового производства" Пшиченко Дмитрий Викторович, Директор по данным (Chief Data Officer, CDO) Локотех