# Автоматизация промышленных предприятий

Меньше простоев. Меньше брака. Больше контроля над производством.

Разрабатываем программные решения для производственных предприятий: мониторинг оборудования, предиктивное обслуживание, машинное зрение, анализ технологических процессов и интеграция информационных систем.

Canonical: https://deivtech.ru/industry/

## Шесть направлений автоматизации

### Предиктивное обслуживание оборудования

О неисправности становится известно только после остановки оборудования.

- Мониторинг технического состояния и анализ истории отказов.
- Выявление аномалий и признаков ухудшения состояния.
- Оценка риска внеплановых остановок при достаточности данных.
- Поддержка планирования технического обслуживания.

Возможный результат: раньше замечать признаки неисправности и обоснованнее планировать обслуживание.

### Машинное зрение и контроль качества

Ручной контроль пропускает дефекты, а причины брака обнаруживаются поздно.

- Обнаружение дефектов продукции по изображениям.
- Контроль геометрии и комплектности при подходящих условиях съёмки.
- Классификация брака и выявленных несоответствий.
- Анализ повторяющихся отклонений.

Возможный результат: более последовательный контроль качества и данные для разбора причин брака.

### Мониторинг технологических процессов

Показатели разрознены, отклонения режима сложно заметить вовремя.

- Сбор показателей из доступных источников оборудования.
- Контроль технологических режимов и пределов параметров.
- Анализ отклонений от нормальной работы.
- Визуализация состояния оборудования и линий, история событий и уведомления.

Возможный результат: общая картина процесса и более быстрая реакция специалистов на отклонения.

### Анализ и оптимизация производства

Производительность падает, но причины потерь остаются неочевидными.

- Анализ простоев и производственных потерь.
- Поиск узких мест технологического процесса.
- Оценка производительности и загрузки оборудования.
- Анализ расхода энергии и ресурсов при наличии необходимых данных.

Возможный результат: находить приоритетные точки улучшения и проверять эффект изменений по согласованным показателям.

### Интеграция промышленного ПО

Сотрудники вручную переносят данные между производством, складом и учётными системами.

- Интеграции между 1С, ERP, MES, SCADA, WMS и другими системами.
- Объединение данных из разрозненных источников.
- Разработка интеграционных сервисов и контроль ошибок обмена.
- Автоматизация передачи информации между производством, складом и управлением.

Возможный результат: меньше повторного ввода и более согласованные данные в рабочих системах.

### Индивидуальное промышленное ПО

Готовое ПО не учитывает конкретный технологический процесс.

- Специализированные рабочие места сотрудников.
- Панели мониторинга и расчётные системы.
- Внутренние приложения для производственных операций.
- Нестандартные инструменты под ограничения и задачи предприятия.

Возможный результат: программный инструмент, встроенный в реальный процесс и доступный для дальнейшего развития.

## Для каких производств работаем

- Машиностроение и металлообработка
- Металлургия
- Химическая промышленность
- Производство строительных материалов
- Пищевая промышленность
- Другие предприятия с производственным оборудованием и технологическими процессами

Это направления потенциального применения, а не перечень выполненных внедрений. Состав решения и его реализуемость определяем для конкретного процесса.

## Как работаем

1. **Разбираем задачу.** Изучаем производственный процесс, ограничения и ожидаемый результат.
2. **Проверяем данные и реализуемость.** Определяем источники информации, качество данных, необходимые интеграции и ограничения.
3. **Создаём пилотное решение.** Реализуем и проверяем подход на согласованном участке или сценарии.
4. **Внедряем и развиваем.** Интегрируем решение в рабочие процессы и оцениваем результат по согласованным показателям.

При соответствующих технических требованиях предусматриваем локальное развёртывание в инфраструктуре заказчика. Сроки, точность и экономический эффект оцениваем после разбора задачи и данных.

## Инженерный подход вместо обещаний ИИ ради ИИ

- Начинаем с производственной проблемы, а не с выбора нейросети.
- Проверяем качество и достаточность исходных данных.
- При необходимости предусматриваем локальное развёртывание в инфраструктуре заказчика.
- Заранее согласуем измеримые критерии успешности проекта.

## Есть производственная задача, которую не решает готовое ПО?

Расскажите о процессе, оборудовании или проблеме. Поможем определить возможный технический подход и следующие шаги.

Андрей Мягкий — Директор · сооснователь

[+7 993 898-31-61](tel:+79938983161)

[a.myagkiy@deivtech.ru](mailto:a.myagkiy@deivtech.ru)

[Строительство и эксплуатация](https://deivtech.ru/construction/)

[Главная DeivTech](https://deivtech.ru/)