Разработка единой цифровой платформы непрерывного мониторинга и интеллектуальной диагностики технических систем с применением технологий компьютерного зрения

Работа выполняется в рамках реализации Программы развития передовой инженерной школы федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева» на 2022-2030 годы в целях достижения результатов федерального проекта "Передовые инженерные школы" в соответствии Соглашением №075-15-2022-1144 от 07.07.2022 о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий и Дополнительным соглашением №075-15-2022-1144/2 от 23.02.2023. Для обеспечения технологического суверенитета и глобальной конкурентоспособности отечественного авиастроения и космическое машиностроение необходимо обеспечить высокие темпы цифровой трансформации предприятий отрасли Цифровая трансформация предполагает повсеместную автоматизацию и цифровизацию всех процессов жизненного цикла изделий аэрокосмической техники. Цифровая трансформация может быть обеспечена на счет создания «цифровых заводов», позволяющих повысить гибкость производства и скорость производственных процессов, снизить себестоимость изготовления и обеспечить требуемый уровень качества выпускаемой продукции, что приводит к мультипликативным эффектам в других высокотехнологичных отраслях. Настоящий проект направлен на решение фронтирной задачи ПИАШ – разработка на основе методов и средств гибридной реальности цифровой платформы непрерывного мониторинга и интеллектуальной диагностики технических систем в рамках концепции «цифрового завода», обеспечивающих сокращение сроков проектирования и производства изделий аэрокосмической техники нового поколения. Основу цифрового завода составляет интеллектуальная производственная ячейка, состоящая из роботизированных и автоматизированных элементов технологического оборудования оснащения производственного процесса, автоматизированных систем хранение материалов, комплектующих и полуфабрикатов, автоматизированных систем транспортировки ДСЕ, а также объектов инфраструктуры, взаимоувязанных между собой интеллектуальными системами АСУП в рамках единой цифровой экосистемы предприятия (ЦЭП). Решение задачи управление производственными процессами в гибких производственных ячейках (FMC) или гибких производственных системах (FMS) предполагает: 1) анализ множественных параметров состояния элементов системы с использованием цифровых модулей предиктивной диагностики технологических комплексов и процессов на основе технического зрения и искусственного интеллекта; 2) контроль с использованием модулей непрерывного мониторинга в инфраструктуре промышленного интернета вещей с выявлением "узких" мест и выдачей предложений по интеллектуальной оптимизации в рамках заданных технических условий. Мониторинг и предиктивная диагностика проводится по пяти ключевым направлениям, влияющим на эффективность производственных процессов и использования технологического оборудования и объектов инфраструктуры: 1) Выполнение производственных показателей (производительность). 2) Управление параметрами качества выпускаемой продукции (качество). 3) Обеспечение требований по безопасности выполнения производственных процессов (безопасность). 4) Обеспечение работоспособности оборудования и управление параметрами работы оборудования, влияющими на качество выпускаемой продукции (работоспособность). 5) Обеспечение энергоэффективности объектов инфраструктуры (энергоэффективность). Проблема планирования и анализа текущего состояния технологического оборудования и объектов инфраструктуры является одной из наиболее актуальных в области организации производства, поскольку от эффективности решения данных вопросов напрямую зависят как объѐм и скорость выпуска продукции, так и снижение сопутствующих затрат. Создание подходов и методик сбора консолидированной информации и еѐ интеллектуальной обработки необходимо для принятия оптимальных управленческих решений, направленных на обеспечение высокого уровня производительности производства и качества выпускаемой продукции. В проекте предполагается разработка единой цифровой платформы, отдельных модульных программных продуктов для решения задачи мониторинга и предиктивной диагностики технологического оборудования и объектов инфраструктуры, отработка применения программных и аппаратных средств создания систем АСУП, применение технического зрения и искусственного интеллекта для решения задач по повышению эффективности производственных процессов.