Инжиниринг полного цикла: как реализовать горно-обогатительные проекты в 6 раз быстрее

Разбираем технологии, которые помогают трансформировать отрасль. Привет, Хабр! С вами Дмитрий Лохов, генеральный директор TAPP Group. В прошлой статье мы говорили об импортозамещении в горно‑обогатительной отрасли . Сегодня — о более фундаментальном подходе. Горно‑обогатительная отрасль стоит на пороге революции: если раньше строительство ГОКа занимало 5–7 лет, то сегодня некоторые проекты реализуются за год. Как это возможно? Ответ — в отказе от устаревших подходов, где геологи, проектировщики и строители работают изолированно. Многолетний опыт и экспертиза TAPP Group доказали: интеграция всех этапов в единый цикл сокращает сроки с 3–5 лет до 6–12 месяцев. Эта статья будет интересна:

https://habr.com/ru/companies/tapp_group/articles/918806/

#Инжиниринг #Импортозамещение #Промышленность #Обогатительная_отрасль #фабрики_и_заводы #проектирование

Как добиться роста извлечения полезных ископаемых с помощью нейросетевых технологий

Подробный разбор нашего четырехлетнего опыта внедрения искусственного интеллекта на обогатительных фабриках. Привет, Хабр! На связи Дмитрий Лохов. В прошлой статье я рассказывал, как мы внедряли VR‑тренажеры и сократили сроки обучения специалистов в 10 раз. Сегодня хочу продолжить тему цифровой трансформации и поделиться нашим следующим шагом — внедрением искусственного интеллекта на обогатительных предприятиях. 4 года назад, когда мы только начинали эксперименты с VR, главной проблемой была катастрофическая нехватка квалифицированных кадров. Наши VR‑решения позволили готовить специалистов быстрее и качественнее. Но со временем стало ясно: чтобы вывести производство на новый уровень, нужно идти дальше — сокращать зависимость от человеческого фактора. В этой статье я хочу максимально подробно поделиться нашим опытом работы с промышленным ИИ :

https://habr.com/ru/companies/tapp_group/articles/917130/

#Инжиниринг #искусственный_интеллект #промышленность #машинное_зрение #промышленное_оборудование #автоматизация

Комплексные DECT-системы Gigaset PRO. Синхронизация N870 IP PRO в рамках Virtual Integrator

Легко ли обеспечить качественную беспроводную связь в рамках единой коммуникационной системы для больших объектов — таких как торговые площади, выставочные центры, офисные комплексы, группы складов, заводские помещения, корпуса госпиталей и больниц, железнодорожная инфраструктура, объекты энергетики, аэродромы? Инновационные коммуникационные решения Gigaset PRO позволяют бизнесу любого масштаба раскрыть потенциал коммуникаций и создать единое долгосрочное комплексное коммуникационное решение на базе микросотовой системы с емкостью до 20 000 абонентов.

https://habr.com/ru/companies/ipmatika/articles/915244/

#DECT #микросота #микросотовая_система #промышленность #интегратор

Как ИИ изменит станкостроение

Предисловие Попытки подружить интеллект и машину предпринимались давно. Еще в советской инжиниринговой школе спорили о том, обоснована ли наша вера в примат человеческого разума над машинным алгоритмом. Сейчас мы живем в удивительное время, когда уже не всегда можем отличить текст, написанный машиной, от текста, написанного человеком. Получается конструкция не из двух «разум - машина» - а из трех «разум – ИИ - машина» слагаемых. Возможно, это новый эволюционный виток. Но какая в этом витке практическая польза для нас с вами? Уж если за мной приедет Терминатор на мотоцикле – я хочу хотя бы знать, ради чего я рискую :) Предлагаю вспомнить про тяжелое станкостроение. Про него мало пишут на высокомерных айтишных ресурсах – а между тем самолеты летают, поезда ездят... и даже сейчас вы читаете этот текст под безопасной крышей на основе металлоконструкций.

https://habr.com/ru/articles/910448/

#станки #машиностроение #искусственный_интеллект #станкостроение #промышленность

Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML

Привет, Хабр! В этой статьей расскажу, как я моделировал работу гидроциклонов для очистки воды от нефти на реальном промышленном объекте. Объясню, почему выбрал машинное обучение (ML) вместо физико-математических моделей, опишу ключевые этапы работы, ошибки, важные выводы и итоговые результаты.

https://habr.com/ru/articles/909830/

#гидроциклон #ML #промышленность

Весь китайский автопром от A(vatr) до Z(eekr)

Какие автомобильные компании Китая самые сильные и крупные? Какие марки самые популярные? Кто кого производит? Кто кем владеет? Кто с кем конкурирует? Раскладываем по полочкам, как устроена автомобильная индустрия Китая. После этой статьи у вас сложится цельная и понятная картинка.

https://habr.com/ru/articles/902800/

#автомобили #электромобили #автопром #автомобильные_технологии #промышленность #китай #автомобилестроение #технологии_автомобилестроения #byd #geely

Как изменился ландшафт иностранных игроков на российском рынке

Число компаний с иностранным участием сокращалось еще до 2022 года — в 2018-2021 с 47 до 28 тысяч, то есть на 40%. Во многом это было связано с де-оффшоризацией, но и с оттоком иностранного капитала из страны в целом тоже. За последние же три года количество компаний с иностранным участием сократилось еще на треть. Это изменило ситуацию на рынке в целом и ландшафт иностранных предприятий в России в частности. Разбираем, как обстоят дела по статистическим данным, расходятся ли они с практикой, и в какие ниши могут начать возвращаться иностранные компании в этом году.

https://habr.com/ru/companies/onlinepatent/articles/901788/

#санкции #компании #бренды #экономика #промышленность #itкомпании

Современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности

Палюх Борис Васильевич д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы» ТвГТУ, г. Тверь Чесалов Александр Юрьевич к.т.н., генеральный директор ООО «Программные системы Атлансис», г. Тверь В настоящей статье исследуются современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. На сегодняшний день, данные системы играют важнейшую роль в процессах автоматизации промышленных предприятий различных отраслей экономики. В статье делается основной акцент на необходимость применения технологий искусственного интеллекта для создания, эксплуатации и развития автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания. Указывается необходимость совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств, в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к выходным данным для принятия решений. В результате исследования предложены два варианта архитектуры. Представлены данные эффективности применения автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: прогнозируемое обслуживание, промышленный Интернет вещей, периферийный искусственный интеллект, теория свидетельств, компьютеризированная система управления техническим обслуживанием. Прогнозируемое обслуживание в промышленности (англ. Predictive Maintenance, PdM) – это стратегия проактивного обслуживания, которая использует современные инструменты и методы анализа данных для обнаружения аномалий в работе оборудования и потенциальных дефектов в производственных процессах, которая включает [1]:

https://habr.com/ru/articles/897748/

#искусственный_интеллект #промышленность #промышленное_программирование #промышленная_революция #автоматизация #автоматическое_управление #автоматизация_бизнеспроцессов #автоматизация_бизнеса