IEK ERM

IEK ERM
Сервис для анализа и визуализации данных технологических процессов и энергоресурсов, основанный на применении технологий машинного обучения.
Данный сервис обеспечивает оптимизацию активов, интеграцию с автоматизированными системами управления предприятием (АСУП), а также системами сбора и обработки данных в реальном времени (SCADA).
-
Комплексная
оптимизация -
Внутренняя и внешняя
экспертиза -
Решения
на основе данных -
Проверенные решения
Источники производственных потерь
Значительная доля затрат в себестоимости продукции формируется из-за системных проблем эффективности. Ключевыми факторами выступают: нерациональное использование и перерасход сырья, ведущее к простоям и износу оборудования; высокие энергозатраты, вызванные неоптимальным потреблением, пиковыми нагрузками и отсутствием мониторинга; прямые финансовые убытки от производственного брака; а также невозможность принятия обоснованных решений из-за отсутствия анализа данных процессов.
-
Неэффективное использование ресурсов и возможные простои
-
Поломки оборудования из-за несоответствующих характеристик или перерасхода сырья
-
Прямые финансовые потери из-за производственного брака
-
Отсутствие системы анализа данных производственных процессов и энергопотоков
-
Высокая доля затрат в себистомиости выпускаемой продукции
-
Высокие энергозатраты из-за неоптимального потребления, неравномерной нагрузки на оборудование и дорогих тарифов
Прогнозирование и оптимизация
-
Энергоменеджмент и прогнозирование
- ML‑прогнозирование нагрузок
Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные и погодные условия для точного предсказания энергопотребления и оптимизации графика работы (снижение затрат на 15–25%)
- Подсистема прогнозирования потребления
Прогнозы потребления электроэнергии для участия в ОРЭМ и оценки переплаты по показаниям АСКУЭ
- ML‑прогнозирование нагрузок
-
Моделирование и оптимизация процессов
- ИИ‑моделирование процессов
Моделирование непрерывных и дискретных производственных процессов с использованием Искусственного интеллекта, поможет выявить потенциал для оптимизации и разработать алгоритмы достижения целевых показателей
- Интеграция с АСУП
Использование реальных данных производства в комплексе с существующей АСУП поможет адаптивно реагировать на изменения, включать в планирование реальные данные, и построить систему управления запасами
- ИИ‑моделирование процессов
-
Контроль качества производства
- Компьютерное зрение
Система компьютерного зрения помогает повысить качество выпускаемой продукции и быстрее реагировать на его снижение. Автоматическое выявление дефектов и доработка производственного процесса помогут сразу отправить не переработку бракованное изделие
- Компьютерное зрение
-
Предиктивная аналитика
- IoT + ML‑модели
Датчики IoT + ML-модели прогнозируют износ узлов оборудования (например, подшипников в насосах), сокращая времени простоя в среднем на 30–40%
- IoT + ML‑модели
Преимущества для ключевых ролей
Обеспечение гарантии бесперебойной работы оборудования за счёт раннего предупреждения об отклонениях. Набор готовых отчётных форм с возможностью доработки помогает анализировать пиковые нагрузки и эффективно перераспределять энергопотребление.
Помощь в предотвращении аварий за счет предиктивной аналитики для снижения внеплановых простоев. Данные об энергопотреблении в режиме реального времени позволяют оперативно корректировать параметры работы оборудования, повышая стабильность и надёжность производственного процесса.
Удельный учёта потребления энергоресурсов — по цехам, участкам и даже отдельным станкам, выявление неэффективных точек ("открытых кранов"), инструменты предиктивной аналитики для планирования.
Единая платформа устраняет конфликты между производственными и энергетическими службами; данные о внеплановых остановах синхронизируют загрузку линий.
Достижение соответствия международным стандартам (ISO 50001) и ESG-критериям для повышения лояльности клиентов и партнеров, а также выполнение требований ФЗ-261 «Об энергосбережении» и избежание штрафов со стороны надзорных органов.