Файл: Интеллектуальная система управления эксплуатацией и ремонтом оборудования команда Чернозём.pptx

Проанализировать основные задачи повышения эффективности эксплуатации и ремонтов оборудования на разрезе «Предгорный»
Определить и ранжировать факторы, влияющие на их эффективность.
Предложить комплекс многофункциональной системы мониторинга и контроля эксплуатации и ремонтов оборудования на разрезе «Предгорный»:

Анализ

ФАКТОРЫ	ПРОСТОИ	АВАРИИ	КАДРЫ	ЧЕЛОВЕЧ.ФАКТОР	ВНЕШН. УСЛОВИЯ
УРОВНИ ВЛИЯНИЯ	-Надежность -Качество -Обслуживание -Устаревшее	-Нарушение Т/Б -Пренебрежительное отношение к оборудование -Ошибки в регламенте работ по ремонту -Ошибки в организации производственного процесса	-Средний возраст -Квалификация -Образование -Демография -Здоровье -Условия труда	-Обработка информации -Настроение -Отношение людей -Социально психологические барьеры	- Стихийные бедствия - Правительственное регулирование - Экономическая и политическая ситуация - Конкуренция между добывающими компаниями - Информационные риски - Научно-технические риски

По проведённому нами анализу, главным влияющим фактором, мы выделяем человеческий фактор-кадры, который в свою очередь влияет на все остальные факторы.
В связи с этим мы предлагаем следующие решения. Так как людям сложно обрабатывать информацию в ручную мы предлагаем создать базу с искусственным интеллектом, которая будет обрабатывать полученную информацию, выявлять дефекты и находить решения для устранения производственных проблем и оптимизации ремонта оборудования: Поставить систему датчиков, создать специальную базу аналитики, систему диспетчеризации, цифровизация архивов(Подобная системе WENCO)

	Простои	Аварии	Кадры(человеческий фактор)	Внешние условия
Нарушение Т/Б	+	+	+	-
Квалификация	-	-	+	-
Образование	-	+	+	-
Устаревшее оборудование	+	+	-	+
Условия труда	-	+	+	+
Умение анализировать	-	-	+	-
Количество-качественная работа	-	-	+	-
Политическая-экономическая ситуация	+	-	+	+
Логистика	+	+	-	+

Можно предложить систему контроля и управления автотранспортом:(пример: система Wenco)

Следить за Загрузкой ТС, расходом топлива, состоянием и расходом шин автосамосвалов, соблюдением скоростного режима и качеством работы операторов
Система контроля эксплуатации буровзрывного и выемочного оборудования, вспомогательной техники и др.
Отслеживание состояния основных узлов и агрегатов, прогнозирование периода их замены, учет количества поломок и выходов из строя оборудования, оптимизация планирования ТОиР и др.
Система анализа поломки(ТО)

Решение с помощью программ, машин, анализа(машинное обучение, нейросети,прогнозирование)
Внедрение системы диспетчеризации WENCO(Датчики снимают данные в режиме реального времени, контроль за состоянием транспорта и данных о работе ”Полюс Вернинское”)
Управление простоями оборудования, сокращение продолжительности внеплановых простоев(умная диспетчерская)
Нейросетевой анализ выполнялся при помощи программы STATISTICA Neural Network. Контроль качества прогнозирования осуществлялся ана-лизом остатков по сетям и ансамблям пластов