Поиск

Горнодобывающие компании уже оценили цифровой сервис предиктивной диагностики, созданный на основе технологии искусственного интеллекта.

Компания «Газпромнефть-смазочные материалы» обеспечила профессиональной технической экспертизой 20 отечественных горнодобывающих компаний. На производственных площадках партнеров специалисты внедряют уникальный сервис предиктивной диагностики G-Lab для десятков единиц карьерной техники. Созданный на основе технологии искусственного интеллекта, сервис по результатам исследований работающего масла строит прогноз технического состояния оборудования. Рекомендации позволяют предотвращать неисправности и оптимизировать расходы предприятий на ремонт.

– «Газпромнефть-СМ» активно развивает цифровые продукты, в ближайшее время планируем расширение функционала G-Lab. Мы видим запрос крупнейших автотранспортных, сельскохозяйственных и промышленных предприятий России не только на качественные масла, но и на высокотехнологичный сервис, профессиональную техническую экспертизу, – отметил генеральный директор «Газпромнефть-СМ» Анатолий Скоромец.

Стоит сказать, что G-Lab – собственная разработка «Газпромнефть-СМ», одно из ключевых IT-решений цифровой экосистемы, созданной для партнеров компании. G-Lab представлен в середине 2022 года. За время работы сервис стал особенно востребован на предприятиях горнодобывающей отрасли из-за высоких нагрузок на технику, сложностей с гарантийным обслуживанием и дорогостоящим ремонтом оборудования.

Благодаря высокотехнологичному оснащению мобильной лаборатории эксперты «Газпромнефть-СМ» могут отбирать пробы масла прямо на месте работы техники в карьерах и на угольных разрезах, что помогает избежать простоев. Всего за 10 минут, сопоставляя актуальные исследования с накопленной базой данных, G-Lab строит математическую модель и дает прогноз по дальнейшей эксплуатации карьерной техники. Цифровой сервис работает на российском программном обеспечении, что гарантирует бесперебойный доступ к системе и повышает импортонезависмость стратегических отраслей экономики. 

Горнодобывающие компании уже оценили цифровой сервис предиктивной диагностики, созданный на основе технологии искусственного интеллекта.

Компания «Газпромнефть-смазочные материалы» обеспечила профессиональной технической экспертизой 20 отечественных горнодобывающих компаний. На производственных площадках партнеров специалисты внедряют уникальный сервис предиктивной диагностики G-Lab для десятков единиц карьерной техники. Созданный на основе технологии искусственного интеллекта, сервис по результатам исследований работающего масла строит прогноз технического состояния оборудования. Рекомендации позволяют предотвращать неисправности и оптимизировать расходы предприятий на ремонт.

– «Газпромнефть-СМ» активно развивает цифровые продукты, в ближайшее время планируем расширение функционала G-Lab. Мы видим запрос крупнейших автотранспортных, сельскохозяйственных и промышленных предприятий России не только на качественные масла, но и на высокотехнологичный сервис, профессиональную техническую экспертизу, – отметил генеральный директор «Газпромнефть-СМ» Анатолий Скоромец.

Стоит сказать, что G-Lab – собственная разработка «Газпромнефть-СМ», одно из ключевых IT-решений цифровой экосистемы, созданной для партнеров компании. G-Lab представлен в середине 2022 года. За время работы сервис стал особенно востребован на предприятиях горнодобывающей отрасли из-за высоких нагрузок на технику, сложностей с гарантийным обслуживанием и дорогостоящим ремонтом оборудования.

Благодаря высокотехнологичному оснащению мобильной лаборатории эксперты «Газпромнефть-СМ» могут отбирать пробы масла прямо на месте работы техники в карьерах и на угольных разрезах, что помогает избежать простоев. Всего за 10 минут, сопоставляя актуальные исследования с накопленной базой данных, G-Lab строит математическую модель и дает прогноз по дальнейшей эксплуатации карьерной техники. Цифровой сервис работает на российском программном обеспечении, что гарантирует бесперебойный доступ к системе и повышает импортонезависмость стратегических отраслей экономики.