Предсказывайте поломки за 2–3 недели
Машинное обучение выявляет аномалии в работе оборудования и предупреждает об отказах, чтобы вы успели провести ремонт без остановки бизнеса.
Внедрить аналитику →Как AI предотвращает аварии
AVKInsight анализирует исторические данные и в реальном времени сравнивает параметры работы оборудования с эталонными профилями. При малейшем отклонении система посылает предупреждение и рекомендует действие.
- Прогноз отказов за 2–3 недели до аварии
- Сокращение аварийных простоев на 60%
- Снижение затрат на аварийный ремонт до 40%
- Продление срока службы оборудования
Ключевые показатели
точность прогнозов
сокращение простоев
средняя окупаемость
Что контролируем
Чиллеры и холодильные машины
Анализ давления, температуры, токов компрессоров. Прогноз износа уплотнений, утечек фреона, засорения фильтров.
Насосы и вентиляторы
Вибрация, перегрев подшипников, дисбаланс. Предсказание момента отказа и рекомендация по обслуживанию.
Котлы и тепловые узлы
Контроль КПД, образование накипи, неисправности горелок. Своевременная очистка и настройка.
Электродвигатели и приводы
Анализ токовых характеристик, перегрузок, износа обмоток. Предотвращение коротких замыканий.
Как это работает
Интеграция с любыми системами
- SCADA и BMS (Modbus, BACnet, OPC UA)
- Промышленные контроллеры
- Системы мониторинга вибрации и температуры
- Существующие системы ТОиР (EAM, CMMS)
Кейсы
Проекты, похожие на ваш объект
Как мы работаем
От первой заявки до запуска — понятный процесс с фиксированными этапами.
Аудит объекта
Изучаем объект и проектную документацию, собираем исходные данные, оцениваем объём работ и состав оборудования.
Договор и план внедрения
Согласуем объём, сроки и стоимость, подписываем договор и фиксируем план работ по объекту.
Настройка проекта в AVKInsight
Готовим и настраиваем проект под объект: подключаем оборудование, AI-модули, разворачиваем выделенный сервер и автоматизацию.
Установка и запуск на объекте
Переносим настроенный проект на мощности объекта (сервер или компьютер) и выводим систему в рабочий контур.
Обучение и сопровождение
Обучаем персонал, запускаем систему в эксплуатацию и обеспечиваем поддержку 24/7.
Наша команда
Вопросы и ответы
Как прогнозируются поломки за 2–3 недели?
ML-модели отслеживают тренды и аномалии оборудования и предупреждают о вероятном отказе заранее, чтобы заменить узел планово.
Какое оборудование анализируется?
Чиллеры и холодильные машины, насосы и вентиляторы, котлы и тепловые узлы, электродвигатели и приводы.
Нужны ли дополнительные датчики?
Как правило нет: используются данные существующих контроллеров и датчиков. При необходимости добавляем точки по открытым протоколам.
Чего позволяет избежать предиктивная аналитика?
Внеплановых остановок и аварийных ремонтов: сокращается время реакции на аварии и общая аварийность.