Оператору печей приходилось хранить информацию на отдельном носителе и постоянно перемещаться между печами для мониторинга температуры и соблюдения технологического процесса. Такой подход часто приводил к человеческим ошибкам и усложнял проверку со стороны главного сотрудника.

Мы создали мобильное приложение, через которое сотрудник в цеху может одновременно фиксировать показатели всех печей, а также веб-интерфейс для контроля и анализа проведенной им работы. Наряду с этим была сделана система администрирования и отчетности, выполнена интеграция с системой управления технологического процесса заказчика.

The post Система мониторинга, хранения и анализа параметров процесса термической обработки изделий first appeared on Компания НТР.

Компания НТР внедрила программное обеспечение, представляющее собой веб-интерфейс, который интегрируется со SCADA-системой и собирает данные во время испытаний двигателей на испытательных стендах завода. Таким образом сотрудники могут контролировать данные со всех тестовых стендов. Также программа предоставляет готовый для распечатки шаблон с автозаполнением всех доступных данных, что экономит время рабочих специалистов на заводе.

The post Система мониторинга параметров испытания двигателей first appeared on Компания НТР.

Мы внедрили ПО для отслеживания и фиксации показателей работы оборудования. ПО собирает данные о различных сигналах с оборудования, также выполняет расчеты и выявляет отклонения от заданных условий. В случае неполадок или нарушений, система передает уведомление. Все возникающие ошибки фиксируются в интерактивной схеме оборудования на уровне узлов.

Благодаря оперативному получению информации о состоянии узлов и агрегатов повысилась безопасность сотрудников и снизились риски поломок оборудования. Автоматизация расчета наработки моточасов упростила планирование ремонтных работ.

The post Мониторинг подъемных сооружений first appeared on Компания НТР.

Мы внедрили нашу систему видеоаналитики VideoAI.NTR. Система обрабатывает видеопоток с камер, выделяет проходящий контейнер в кадре, определяет номенклатуру в контейнере на основе обработки множества кадров и передает данные на терминал. Точность детекции составляет не менее 95%, что позволяет исключить ручную регистрацию сырья и сократить производственный персонал цеха упаковки, а также обеспечить перенаправление потока сырья для увеличения мощности обвалки.

The post Классификация продукции на выходе с обвалки (PoC) first appeared on Компания НТР.

Эта система моделирует движение сырья с момента поступления на предприятие и до загрузки в печь.
Математическая модель движения шихты в бункерах и силосах построена на основе экспериментов с использованием RFID-меток и 3D-лидара. Модель анализирует перемешивание сырья и позволяет точно рассчитывать химический состав шихты на выходе из хранилищ с использованием метода дискретных элементов.

С помощью такой системы компания получила возможность вести расчет химического состава шихты на выходе из бункеров, что будет способствовать повышению качества чугуна и снижению расхода кокса на единицу продукции.

The post Цифровой двойник цеха рудоподготовки first appeared on Компания НТР.

Компания НТР внедрила программно-аппаратный комплекс (ПАК) для контроля фокусировки внимания оператора РТУ на анализе теневого изображения досматриваемого объекта. В случае отвлечения внимания оператора или покидания им своего рабочего места, комплекс подает тревожный сигнал, а затем останавливает конвейер интроскопа. Все тревожные события записываются в архив.

ПАК поможет уменьшить количество пропусков опасных предметов и повысить производительность. Быстрая реакция на отвлечения и усталость позволит поддерживать высокую скорость обработки объектов. Автоматизация контроля за вниманием обеспечит снижение нагрузки на операторов, что даст возможность им сосредоточиться на выполнении своих задач.

The post Программно-аппаратный комплекс для контроля фокусировки внимания оператора РТУ first appeared on Компания НТР.

Специалисты НТР разработали систему проверки контрагентов, которая автоматически проводит комплексную проверку контрагентов и их благонадежности, ежедневно рассчитывает уровень рисков и профилирует их. Также система хранит данные о клиентах в едином реестре, в котором формируются профили сомнительных клиентов и выявляются связи между ними.

За первые полгода работы системы на треть снизился общий объем отказов со стороны организаций, повысился уровень оперативности обработки данных, а также количество отказов клиентам с высоким уровнем рисков увеличилось в 4 раза.

The post Разработка системы «Знай своего клиента» first appeared on Компания НТР.