Предиктивная аналитика
Загляните в будущее через текущие данные вашего бизнеса
Инвестиции
RISK-OFF
-
Снижается количество задержек и отмен рейсов
-
Снижаются расходы на содержание складских запасов запчастей
-
Оптимизируются затраты на оплату труда техников
-
Увеличивается время эксплуатации двигателей
-
Возрастает удовлетворенность клиентов
-
Повышается безопасность полетов
-
Возрастает репутация авиакомпании за счет внедрения инновационных технологий
-30%
Количество незапланированных ТОиР
+20%
Доступность самолетов-
-22%
Расходы на ТОиР
По данным IATA
-50%
Количество задержек рейсов
Lufthansa
-75%
Время обслуживания двигателей
Rolls-Royce
Как это работает? Общая схема ТОиР
Одним из методов повышения точности предиктивной модели является использования современных методов сбора и обработки параметров на основании расче тов и исторических данных = data science.
Общая схема дает представление о том, что чем точнее мы можем предсказать риск неполадки, тем меньше это будет стоить для компании.
Инструмент планирования
Основные задачи, запланированные к решению в системе:
– уменьшение времени принятия решений на устранение
замечаний путем формирования рекомендаций к действию техническим службам;
– определение технического состояния двигателя (ВС) путем автоматизированного формирования диагностических сообщений;
– прогнозирование тенденций изменения технического состояния двигателя (ВС).
Общие функции
Диагностика требует разнообразных инструментов, используемых для анализа состояния ГТД, поэтому в приложение включены следующие основные функции, реализованные в графическом и табличном вариантах :
Принципы работы
Fast-data / Slow-data
Анализ на основании разных интервалов позволяет выявлять
локальные аномалии и контролировать тренды (деградация)
Модуль прогноза
Возможность построения трендов контролируемых параметров позволяет прогнозировать изменение состояния ГТД в ближайшем будущем
Ранжирование по критериям
Полная история обработки данных позволяет выводить аналитику, группировать информацию и ранжировать ее по критериям пользователя.
Отслеживание изменения интегральных параметров ранжирования дает представление о качестве ТОиР и тенденциях.
Классификатор неисправностей
Ввиду разнообразия интерпретации рассматриваемых отклонений, инструмент по классификации неисправностей максимально гибкий и позволяет вносить их в любом удобном виде.
Универсальный подход. Систематизация данных
Структура системы
Веб-приложение состоит из серверной и клиентской части. Для работы приложения необходимы:
- расшифрованные параметрические данные,
- информации о событиях по техническому обслуживанию изделия.
Приложение осуществляет ежедневный контроль новых полетных данных и сведений о техническом обслуживании, на основе которых осуществляется мониторинг состояния изделия и обновление расчётных моделей.
Структура расчета
Цифровой контроль состояния БПЛА
1) Контроль состояния БПЛА
Умный мониторинг собирает и анализирует данные с БПЛА, сравнивает показатели, ранжирует критические параметры и визуализирует состояние.
→ Что это даёт? Прогнозирование отказов, снижение простоев и увеличение срока службы техники.
2) Веб-приложение – легкое, но мощное. Никаких установок – только браузер
Разверните решение в своей инфраструктуре или используйте облачные платформы – без потери функциональности.
→ Почему это важно? Быстрый старт, безопасность данных и гибкость масштабирования под любые задачи.
3) Гибкость под ваши требования
Наша команда не просто поставляет "коробочный" продукт, а настраивает систему под в аши процессы, датчики и бизнес-логику.
→ Решение, которое работает именно так, как нужно вам.
4) Конкурентное преимущество - технологический задел на будущее
Мы закладываем AI-модули и расширяемую архитектуру,
чтобы ваша система с о временем становилась умнее:
Промышленные задачи
1) Предиктивный мониторинг и обслуживание промышленного оборудования
Что делаем: Разрабатываем системы прогнозирования износа и отказов для энергетики, нефтегаза, машиностроения, траспорта и медицины.
Почему мы: Опыт в расчетах и автоматизации + навыки data science = точные модели для турбин, компрессоров, станков.
2) Умные энергосистемы и управление нагрузками
Что делаем: Оптимизация ресурсопотребления для заводов и зданий.
Почему мы: Знаем, как считать сложные системы + умеем визуализировать данные для операторов.
3) Разработка и проверка математических моделей для любых отраслей
Что делаем: Создаем кастомные математические модели (статистические, физические, гибридные ML) под задачи бизнеса.
Почему мы: Команда знает и физику, и data science → не «черный ящик», а интерпретируемые решения.
4) Автоматизация бизнес-процессов через data-driven решения.
Что делаем: Создание сервиса прогнозирования спроса, маршрутизации, управления запасами с учетом внешних данных (погода, цены топлива итд).
Авиация и аэрокосмическая промышленность /// Автомобилестроение /// Турбомашиностроение /// Компрессоры, насосы /// Атомная энергетика /// Энергетика традиционная и альтернативная /// Судостроение /// Химическая промышленность /// Металлургия /// Биомеханика и медицина /// Строительство /// Электроника и электротехника ///