©
P-Reliz.ru - агрегатор пресс-релизов

Резидент «Сколково» создал решение по оптимизации производственных процессов при помощи цифровых двойников

Компания «Моделирование и цифровые двойники» («МЦД»), резидент «Сколково» (группа ВЭБ.РФ), создала систему усовершенствованного управления технологическим процессом SmartGranum. Она объединяет функционал системы поддержки принятия решений и системы APC. В основе SmartGranum — технология цифровых двойников на базе моделирования. Система зарегистрирована в реестре программного обеспечения Министерства цифрового развития РФ.

«МЦД» — ведущий поставщик инженерных цифровых продуктов и решений для проектных, научно-исследовательских и производственных предприятий. Разработка SmartGranum позволяет управлять производственными процессами горно-обогатительных фабрик, предприятий металлургической промышленности и оптимизировать режимы работы оборудования, в том числе благодаря автоматическому выявлению его перегрузки и недогрузки. 

«Цифровые двойники сегодня находят широкое применение в различных отраслях промышленности. Это обусловлено как значительными преимуществами, которые такие решения могут предоставить индустриальным заказчикам, так и активным развитием технологий. Продукт SmartGranum является ярким примером подобной разработки. Кроме того, в портфеле "Сколково" имеются цифровые двойники и для других сфер», – рассказал Николай Булатов, директор направления энергоемких производств в Центре развития промышленных технологий Фонда «Сколково».

Помимо системы поддержки принятия решений SmartGranum оснащена функцией Advanced Process Control (APC), которая позволяет на основе математических моделей формировать наборы данных, в том числе для работы с отклонениями. С их помощью предприятия могут оптимизировать технологические режимы производства. Принципиальным отличием от систем принятия решений является возможность полностью автоматизировать выполнение задач при определенных условиях. Операторам достаточно просто задать границы и периодически отслеживать критерии. 

SmartGranum функционирует по принципу сбора и обработки имеющихся данных о работе оборудования, а также восполняет недостающие данные, источником которых являются откалиброванные математические динамические модели. В ходе моделирования они определяют проблемные места и разрабатывают алгоритмы оптимизации для систем управления.

«Основные пользователи SmartGranum – это диспетчера, операторы, инженеры АСУ и главные обогатители. Система разработана таким образом, чтобы оптимизировать работу оборудования, сократить влияние человеческого фактора и повысить эффективность производства. На многих предприятиях есть системы уровня APC, у которых имеется общая проблема – они собирают статистику только по нормальным режимам работы оборудования и не учитывают никаких отклонений. SmartGranum решает эту задачу, моделируя недостающую статистику при помощи цифровых двойников. Такой подход помогает выбрать оптимальный режим работы оборудования и повысить его производительность», – рассказал Олег Золотарев, технический директор по направлению АСУ ТП компании «МЦД». 

Разработка состоит из трех компонентов: 

  • системы поддержки принятия решений (Советчик), предоставляющей рекомендации по работе с оборудованием (например, изменить уставку); 
  • системы усовершенствованного управления (Автопилот), которая в автоматическом режиме передает уставку на уровень SCADA-системы; 
  • системы моделирования процессов (Иммитатор), полностью повторяющая технологическую цепочку на предприятии. 
P-Reliz.ru - аггрегатор пресс-релизов

Другие пресс-релизы Некоммерческая Организация Фонд Развития Центра Разработки и Коммерциализации Новых Технологий


Сколково и ОАЭ создают единое окно для обмена высокими технологиями

Заместитель председателя правления по маркетингу и корпоративным коммуникациям Фонда Сколково Андрей Шкеть на форуме «Сделано в России» рассказал о перспективах развития российских инноваций на рынке ОАЭ.


Умный домофон и цифровой микроклимат: резиденты Сколково представляют инновации на Interlight | Smart City & Home

В Москве 21-24 сентября проходит международная выставка Interlight | Smart City & Home, объединяющая профессионалов в области освещения, автоматизации зданий, умного города, дома и систем безопасности. В числе участников разработчики умных систем и приборов из Сколково (Группа ВЭБ.РФ).


Юрий Хаханов: за 6 лет внедрили более 100 инновационных разработок в сфере строительства и девелопмента

Директор направления «городские и строительные технологии» Фонда «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) Юрий Хаханов в ходе Международного жилищного конгресса рассказал о результатах развития сколковских технологий в строительстве.


Экологический апгрейд: Сколково представил технологии для ответственного бизнеса на форуме «Со.Знание»

Эксперты и стартапы Сколково присоединились к обсуждению возможностей применения инновационных технологий в региональных экологических и социальных проектах в рамках форума ответственного бизнеса «Со.Знание», который прошел 17 октября в Нижнем Новгороде.


Открытые инновации в розничной торговле: на долю крупнейших игроков приходится 58%

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) подготовил первое открытое исследование инновационности розничных компаний российского рынка ритейла. Лидерами по уровню внедрения инноваций стали «ВкусВилл», X5 Group и «Лента».


Инновационные экосистемы России и ОАЭ объединяют усилия

Фонд «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ) и Дубай Интернет Сити (группа TECOM) заключили стратегическое партнерство для развития инноваций в ходе крупнейшего в мире технологического мероприятия GITEX Global. Дубай Интернет Сити – ведущий технологический хаб на Ближнем Востоке. В рамках партнерства он поможет инноваторам выйти на международный уровень, предоставив им широкие возможности для сотрудничества.


Резидент Сколково разработал высокоточную ИИ-модель по оценке вероятности онкозаболеваний

Компания «К-Скай», резидент Фонда «Сколково» (Группа ВЭБ.РФ), разработчик платформы Webiomed, представил новую модель оценки онконастороженности. ИИ-платформа с высокой точностью предсказывает возникновение онкологических заболеваний у пациента в ближайшие 1,5 года. Анализ основан на технологиях глубокого обучения и классического машинного обучения.