у нас cookie
ок

Прогнозное обслуживание оборудования

Предсказываем неисправности и предотвращаем поломки оборудования на заказ с помощью ИИ.

/ Прогнозное обслуживание оборудования

и примеры использования

Отрасли

Промышленное производство

Автоматизированная диагностика оборудования и планирование ремонтных работ на основе исторических данных и показателей датчиков.

Энергетика

Мониторинг и прогнозирование состояния турбин, генераторов и трансформаторов, позволяющий значительно сократить риски аварий.

Транспорт и логистика

Предиктивное обслуживание грузового и пассажирского транспорта, что помогает избежать внеплановых остановок и снизить издержки.

Горнодобывающая и нефтегазовая отрасли

Оценка износа установок и механизмов, работающих в экстремальных условиях, с целью планирования оптимального времени для профилактических ремонтов.

Строительство и инфраструктура

Оптимизация работы подъемных кранов, лифтов, строительных механизмов, предотвращая неполадки и повышая безопасность сотрудников.

Кейсы

Технологии

LLM (Large Language Models)

Анализ больших массивов данных и автоматизированные отчеты на естественном языке для более наглядного понимания состояния оборудования.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Быстрый доступ к накопленной технической и справочной информации, предоставляющей точные прогнозы и рекомендации.

Машинное обучение (ML) и глубинное обучение (Deep Learning)

Выявление закономерностей из исторических данных, адаптивные алгоритмы для непрерывного улучшения точности прогнозов.

Собственные алгоритмы ML и аналитика больших данных

Интеграция чат-решений для коммуникации с операторами и получения быстрых ответов от системы предиктивной аналитики.

Системы, с которыми мы интегрируемся

01

ERP-системы

(SAP, 1C, Oracle, Microsoft Dynamics)

Для обмена данными о производственных планах, контроле затрат и формировании отчетности.
02

SCADA

Автоматизированный сбор телеметрии с датчиков в реальном времени, который служит основой для обучающей выборки.
03

MES

(Manufacturing Execution Systems)

Учет производственных процессов и отслеживание технологических показателей в режиме реального времени.
04

CRM-системы

Синхронизация заявок на ремонт и обслуживания с клиентской базой и отделом продаж.
05

IoT-платформы

(например, PTC ThingWorx, AWS IoT, Microsoft Azure IoT)

Гибкое масштабирование и анализ больших объемов данных, поступающих от оборудования.

В чем хороши

ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА

Сделали более 150 проектов в AI.
Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.
90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.
Команда
Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.
Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.

Консалтинг, метрики

Ярослав Шмулев
Софаундер / Технический директор

Сервисная разработка

Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.
Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects

Наш Телеграм-канал

Вещаем о реальных хард проектах в ИИ. Не пишем про новые версии ChatGPT и не отвечаем на вопрос «Могут ли нейросети заменить человека».