Проект КИПР-2601

практико-ориентированный

Разработать интеллектуальный модуль для анализа и прогнозирования отклонений технологических параметров в системах АСУ ТП, обеспечивающий раннее выявление потенциальных неисправностей и повышения надёжности промышленных процессов.

Разработка модуля, собирающего данные с оборудования АСУ ТП и высчитывающего процент отклонения параметров от «идеальных». Модуль должен указывать на тенденцию роста этого отклонения и определять, когда отклонение будет достигать критических отметок. В ходе выполнения проекта обучающиеся приобретут навыки программирования, применения методов искусственного интеллекта и обработки естественного языка.

АО «ЭлеСи», ТУСУР

3000 руб.

Средства ГК ЭлеСи

Совершенствование решений в области АСУ ТП направлено на повышение безотказности за счёт резервирования, диагностики в реальном времени и использовании отказоустойчивых архитектур. Это снижает риски простоев и аварий, повышая общую надёжность систем. Перспективы развития систем АСУ ТП связаны с интеграцией искусственного интеллекта в эти системы. ИИ позволяет переходить от традиционного управления к интеллектуальной автоматизации: с применением предиктивной аналитики, самообучающихся алгоритмов и цифровых двойников. Такие решения способны прогнозировать неисправности, оптимизировать процессы и принимать решения автономно, минимизируя вмешательство оператора. Внедрение ИИ делает АСУ ТП гибкими, адаптивными и более эффективными. В будущем интеллектуальные системы станут основой промышленных решений, обеспечивая не только стабильность, но и прорыв в производительности. Таким образом, сочетание высокой надёжности и искусственного интеллекта формирует новое поколение АСУ ТП – умных, устойчивых и самооптимизирующихся.

Проявляется в рациональном сочетании известных решений и методов.

Минимизация поломок оборудования. Возможность производить более точные расчёты производственных и экономических показателей производства будут более точными.

1.Программный модуль для сбора и анализа данных в реальном времени, интегрируемый в системы АСУ ТП.
2.Алгоритмы выявления отклонений технологических параметров от штатных («идеальных») значений.
3.Модель прогнозирования на основе методов искусственного интеллекта, способная предсказывать достижение критических отклонений с заданной точностью.
5.Интерфейс визуализации динамики параметров, тенденций отклонений и пороговых предупреждений для операторов.
6.Рост отказоустойчивости и управляемости технологических процессов за счёт перехода от реактивного к проактивному обслуживанию.

Эскизный проект - 2027 год.

ТУСУР, ЭлеСи, промышленные и производственные заводы, нефтебазы и нефтеперекачивающие станции