⚡️ Окриджская национальная лаборатория разработала технологию визуализации ионизирующего излучения при помощи дополненной реальности ⚡️
"Мы объединили данные, основанные на физике, с игровым интерфейсом, который обеспечивает визуальную платформу для того, чтобы невидимое выглядело и ощущалось реальным - мы взяли науку и кинематограф и объединили их", - сказал Майкл Смит из ORNL.
https://www.atomic-energy.ru/news/2023/05/11/135107
"Мы объединили данные, основанные на физике, с игровым интерфейсом, который обеспечивает визуальную платформу для того, чтобы невидимое выглядело и ощущалось реальным - мы взяли науку и кинематограф и объединили их", - сказал Майкл Смит из ORNL.
https://www.atomic-energy.ru/news/2023/05/11/135107
👍4
Цифровой двойник тренажер-имитатор машиниста технологических компрессоров цеха компримирования газов от #programlab https://youtu.be/aoQijXL7ADM
YouTube
Цифровые двойники на производстве
Виртуальная интерактивная копия реального физического объекта или процесса, которая помогает эффективно управлять им, оптимизируя бизнес-операции. Например, цифровой двойник завода позволяет моделировать расположение оборудования, перемещение сотрудников…
👍2
Может ли на вид исправный подшипник иметь скрытые дефекты? Теперь работники НЛМК-Урал в Ревде могут дать точный ответ, ведь здесь открыли лабораторию диагностики подшипников. От них зависит исправность и бесперебойная работа ключевых агрегатов: редукторов, электродвигателей, различных рычагов. Новая лаборатория позволит выявлять детали, не соответствующие стандартам.
Работать с современным оборудованием, среди которого различные стенды, ванны для консервации, верстаки, будут специалисты по диагностике, которые прошли обучение. Детали будут проходить многоступенчатый контроль: осмотр, промывку, твердометрию, измерение радиальных зазоров, проверка на намагниченность и вибрацию. В конце подшипники маркируют, на них указывают номер протокола с пометкой, годна ли деталь для работы.
Работать с современным оборудованием, среди которого различные стенды, ванны для консервации, верстаки, будут специалисты по диагностике, которые прошли обучение. Детали будут проходить многоступенчатый контроль: осмотр, промывку, твердометрию, измерение радиальных зазоров, проверка на намагниченность и вибрацию. В конце подшипники маркируют, на них указывают номер протокола с пометкой, годна ли деталь для работы.
👍5
Forwarded from ТОИР ПРО
Как вы знаете, RCM родился в процессе исследования отказов в авиации, когда С.Ноулан и Г.Хип в 1978 году опубликовали свой отчет под заголовком «Reliability-centered Maintenance» («Техническое обслуживание, направленное на надёжность»):
«Центральная проблема, рассматриваемая в этой книге, заключается в том, как определить, какие типы запланированных задач технического обслуживания, если таковые имеются, следует применять к элементу и как часто поставленные задачи должны быть выполнены».
Весь текст цитировать не будем, документ содержит 520 страниц! Но вот только некоторые из иллюстраций, чтобы прикоснуться к первоисточнику...
«Центральная проблема, рассматриваемая в этой книге, заключается в том, как определить, какие типы запланированных задач технического обслуживания, если таковые имеются, следует применять к элементу и как часто поставленные задачи должны быть выполнены».
Весь текст цитировать не будем, документ содержит 520 страниц! Но вот только некоторые из иллюстраций, чтобы прикоснуться к первоисточнику...
👍7
⚡️ Pulsar Fusion и Princeton Satellite Systems проработают с ИИ возможность создания ракеты с термоядерным источником энергии ⚡️
Компании будут использовать машинное обучение ИИ для изучения данных термоядерного реактора с обратной конфигурацией поля в Принстоне (PFRC-2), чтобы лучше понять поведение плазмы при электромагнитном нагреве и удержании магнитным полем.
https://www.atomic-energy.ru/news/2023/06/14/136199
Компании будут использовать машинное обучение ИИ для изучения данных термоядерного реактора с обратной конфигурацией поля в Принстоне (PFRC-2), чтобы лучше понять поведение плазмы при электромагнитном нагреве и удержании магнитным полем.
https://www.atomic-energy.ru/news/2023/06/14/136199
👍2
Может быть, Вы не попали на конференцию «Эффективное производство 4.0», но вот её материалы могут попасть к вам прямо сейчас.
Будьте в курсе выводов из выступлений и дискуссий на темы ТОиР и предиктивных сервисов, господдержки и импортозамещения, биржи мощностей и кибербезопасности, кадров и планирования, VR и AI, цифровых паспортов и цепочек поставок. Посмотрите доклады спикеров из АО «ОДК», АО «Атомэнергомаш», АО «ЕВРАЗ НТМК», ООО «ПК «НЭВЗ», ПАО «ОАК», Yandex Cloud, ПАО «Газпром нефть», «Силовые машины», «Концерн ВКО «Алмаз - Антей», «АМО Сталь», Kaspersky ICS CERT и других.
https://oee-conf.ru/materials?utm_source=vkads
Будьте в курсе выводов из выступлений и дискуссий на темы ТОиР и предиктивных сервисов, господдержки и импортозамещения, биржи мощностей и кибербезопасности, кадров и планирования, VR и AI, цифровых паспортов и цепочек поставок. Посмотрите доклады спикеров из АО «ОДК», АО «Атомэнергомаш», АО «ЕВРАЗ НТМК», ООО «ПК «НЭВЗ», ПАО «ОАК», Yandex Cloud, ПАО «Газпром нефть», «Силовые машины», «Концерн ВКО «Алмаз - Антей», «АМО Сталь», Kaspersky ICS CERT и других.
https://oee-conf.ru/materials?utm_source=vkads
oee-conf.ru
Материалы практической промышленной конференции - 2024
Главная площадка для обмена знаниями и опытом успешного применения цифровых технологий в дискретной промышленности
👍2🔥1
5 мифов о роботах, в которые вы верите, а мы — нет https://hightech.fm/2023/06/01/five-myths-robots
👍3
Алгоритм — это последовательность шагов или инструкций, которые решают определенную задачу или выполняют определенную операцию. Он является основой для автоматизации процессов и принятия решений в различных областях, включая IT.
В нейросетях алгоритмы играют важную роль в обучении и функционировании. Нейросети – это компьютерные модели, имитирующие работу человеческого мозга и способные обрабатывать информацию. Они состоят из множества связанных и взаимодействующих нейронов, которые передают сигналы друг другу.
Алгоритмы в нейросетях определяют, как эти нейроны взаимодействуют между собой и как они обрабатывают информацию. Они обеспечивают преобразование входных данных в выходные результаты. Алгоритмы определяют структуру и параметры нейросети, а также правила обучения и прогнозирования.
Процесс работы алгоритма в нейросетях включает несколько основных этапов. Во-первых, алгоритм определяет структуру нейросети, определяя количество слоев и нейронов в каждом слое. Затем он инициализирует веса связей между нейронами и случайными значениями.
Далее следует этап обучения. Алгоритм передает обучающие данные через нейросеть и сравнивает полученные выходные значения с ожидаемыми результатами. На основе этой разницы алгоритм корректирует веса связей, используя такой метод оптимизации как обратное распространение ошибки. После завершения этапа обучения алгоритм используется для прогнозирования или классификации новых данных.
Использование алгоритмов в нейросетях открывает широкие возможности для решения сложных задач и создания инновационных технологий.
#словарь_ИИ
В нейросетях алгоритмы играют важную роль в обучении и функционировании. Нейросети – это компьютерные модели, имитирующие работу человеческого мозга и способные обрабатывать информацию. Они состоят из множества связанных и взаимодействующих нейронов, которые передают сигналы друг другу.
Алгоритмы в нейросетях определяют, как эти нейроны взаимодействуют между собой и как они обрабатывают информацию. Они обеспечивают преобразование входных данных в выходные результаты. Алгоритмы определяют структуру и параметры нейросети, а также правила обучения и прогнозирования.
Процесс работы алгоритма в нейросетях включает несколько основных этапов. Во-первых, алгоритм определяет структуру нейросети, определяя количество слоев и нейронов в каждом слое. Затем он инициализирует веса связей между нейронами и случайными значениями.
Далее следует этап обучения. Алгоритм передает обучающие данные через нейросеть и сравнивает полученные выходные значения с ожидаемыми результатами. На основе этой разницы алгоритм корректирует веса связей, используя такой метод оптимизации как обратное распространение ошибки. После завершения этапа обучения алгоритм используется для прогнозирования или классификации новых данных.
Использование алгоритмов в нейросетях открывает широкие возможности для решения сложных задач и создания инновационных технологий.
#словарь_ИИ
👍3
Сегодня на трассе М-11 на въезде в Москву можно встретить первые беспилотные грузовики "КамАЗ". Запуск беспилотных грузовиков на скоростной магистрали М-11 «Нева» для перевозки грузов по маршруту Санкт-Петербург – Москва – Санкт-Петербург стал первым этапом проекта «Беспилотные логистические коридоры» и состоялся в рамках Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ-2023).
Всего в рейс вышло четыре цифровых магистральных тягача, которые в составе автопоезда с полуприцепом будут осуществлять грузоперевозки между двумя городами. Подробнее: https://dzen.ru/a/ZIojNoXDZU5VyM62
Всего в рейс вышло четыре цифровых магистральных тягача, которые в составе автопоезда с полуприцепом будут осуществлять грузоперевозки между двумя городами. Подробнее: https://dzen.ru/a/ZIojNoXDZU5VyM62
👍3🔥1😱1
Forwarded from Нержавейка
УГМК потихоньку выходит из тени в публичное пространство, освещая сразу самые интересные темы. Директор по информационным технологиям УГМК Виталий Черепанов рассказал о вызовах для промышленности в эпоху искусственного интеллекта (ИИ).
Из интересного:
Главный вызов – вопрос компетенций и доверия к тем, кто обучил и даже спроектировал ИИ. Нужно понимать, что намерения этих людей действительно надежны и направлены на достижение целей заказчика и пользователя.
Среди других вызовов можо выделить перепроектирование процессов и переобучение персонала, чтобы использовать ИИ как дополнительного агента в рамках уже действующего процесса. Иными словами, чтобы он не конкурировал с работниками, а помогал им.
Еще один вызов - определить, кто несет ответственность за результаты работы ИИ. Часто возникает иллюзия, что за действие или бездействие ИИ никто не отвечает. На самом деле за них продолжает отвечать разработчик.
По мнению Черепанова, никогда не наступит ситуация, когда технологии никому не понятны. Всегда будет группа людей, которая всё понимает. Чтобы сохранять контроль за своим бизнесом и понимать, как его защитить, важно не отставать от этой группы.
Это создает для промышленности вызов уже не кадрового голода, а кадрового аппетита, так что эта сфера способна породить профессиональное долголетие для тех, кто в теме.
Из интересного:
Главный вызов – вопрос компетенций и доверия к тем, кто обучил и даже спроектировал ИИ. Нужно понимать, что намерения этих людей действительно надежны и направлены на достижение целей заказчика и пользователя.
Среди других вызовов можо выделить перепроектирование процессов и переобучение персонала, чтобы использовать ИИ как дополнительного агента в рамках уже действующего процесса. Иными словами, чтобы он не конкурировал с работниками, а помогал им.
Еще один вызов - определить, кто несет ответственность за результаты работы ИИ. Часто возникает иллюзия, что за действие или бездействие ИИ никто не отвечает. На самом деле за них продолжает отвечать разработчик.
По мнению Черепанова, никогда не наступит ситуация, когда технологии никому не понятны. Всегда будет группа людей, которая всё понимает. Чтобы сохранять контроль за своим бизнесом и понимать, как его защитить, важно не отставать от этой группы.
Это создает для промышленности вызов уже не кадрового голода, а кадрового аппетита, так что эта сфера способна породить профессиональное долголетие для тех, кто в теме.
👍3
Forwarded from ГК Ctrl2GO
«Сквозной ТОиР»: Оптимальный подход к управлению надежностью оборудования
Недавние изменения на рынке промышленного оборудования и систем автоматизации требуют от российских предприятий сегодня не только перейти на отечественные решения, но и глубже оцифровать техническое обслуживание, выстраивая процессы "сквозного ТОиР", позволяющие качественно изменить подход к управлению надежностью. Для того, чтобы обеспечить такой сквозной цикл для оборудования, необходим комплексный подход к внедрению систем управления активами предприятия (Enterprise Asset Management, ЕАМ) и цифровизации процессов ТОиР.
Подробнее в материале TADVISER.
#Ctrl2GO #Умная_диагностика #go2news
Недавние изменения на рынке промышленного оборудования и систем автоматизации требуют от российских предприятий сегодня не только перейти на отечественные решения, но и глубже оцифровать техническое обслуживание, выстраивая процессы "сквозного ТОиР", позволяющие качественно изменить подход к управлению надежностью. Для того, чтобы обеспечить такой сквозной цикл для оборудования, необходим комплексный подход к внедрению систем управления активами предприятия (Enterprise Asset Management, ЕАМ) и цифровизации процессов ТОиР.
Подробнее в материале TADVISER.
#Ctrl2GO #Умная_диагностика #go2news
👍4
McKinsey: «Генеративный ИИ может увеличить мировой ВВП на 4,4 трлн»
Пока крупные зарубежные компании внедряют в свои процессы генеративные модели ИИ, аналитики из McKinsey and Company — где ИИ уже используют примерно половина сотрудников — попыталась предсказать и оценить экономический потенциал этой технологии. По их мнению, ГенИИ способен увеличить мировой ВВП за год на $2,6-4,4 трлн, что равняется появлению новой страны, равной по размерам и производительности Великобритании.
Перед составлением отчета аналитики изучили 850 профессий и 2100 подробных описаний трудовой деятельности в 47 странах, охватывающих свыше 80% мировой рабочей силы, пишет Venture Beat.
По сравнению с прошлым прогнозом McKinsey 2017 года предполагаемый прирост увеличился на 15-40%. Изменения произошли из-за невероятно быстрого распространения технологии генеративного ИИ среди крупного и среднего бизнеса.
Более того, McKinsey обнаружила, что современные генеративные ИИ и другие технологии обладают потенциалом автоматизировать трудовую деятельность, занимающую сегодня 60-70% времени сотрудников». Выглядит как предсказание массовых увольнений, но Алекс Сухаревский, один из авторов доклада, утверждает, что это не так. Просто работники будут справляться с задачами быстрее и лучше, считает он. Это даст дополнительные 0,2-3,3% прироста производительности в год.
Пока крупные зарубежные компании внедряют в свои процессы генеративные модели ИИ, аналитики из McKinsey and Company — где ИИ уже используют примерно половина сотрудников — попыталась предсказать и оценить экономический потенциал этой технологии. По их мнению, ГенИИ способен увеличить мировой ВВП за год на $2,6-4,4 трлн, что равняется появлению новой страны, равной по размерам и производительности Великобритании.
Перед составлением отчета аналитики изучили 850 профессий и 2100 подробных описаний трудовой деятельности в 47 странах, охватывающих свыше 80% мировой рабочей силы, пишет Venture Beat.
По сравнению с прошлым прогнозом McKinsey 2017 года предполагаемый прирост увеличился на 15-40%. Изменения произошли из-за невероятно быстрого распространения технологии генеративного ИИ среди крупного и среднего бизнеса.
Более того, McKinsey обнаружила, что современные генеративные ИИ и другие технологии обладают потенциалом автоматизировать трудовую деятельность, занимающую сегодня 60-70% времени сотрудников». Выглядит как предсказание массовых увольнений, но Алекс Сухаревский, один из авторов доклада, утверждает, что это не так. Просто работники будут справляться с задачами быстрее и лучше, считает он. Это даст дополнительные 0,2-3,3% прироста производительности в год.
👍4