2022 год выдался не простым, но это не помешало нам достичь своих целей!
Мы сделали релиз новой версии платформы, переехали в новый офис, успешно провели первый вебинар по платформе CyberStudio и не только.
Кратко подвели для вас итоги в прикрепленных фотографиях!
Мы сделали релиз новой версии платформы, переехали в новый офис, успешно провели первый вебинар по платформе CyberStudio и не только.
Кратко подвели для вас итоги в прикрепленных фотографиях!
🔥5❤4👍1
Друзья, как видите, мы решили завести канал в Телеграм!
Уверены, что многим из вас теперь станет удобнее следить за жизнью компании CyberPhysics.
И напоминаем, что теперь вы можете найти нас в ВК (https://vk.com/cyberphysics)
Уверены, что многим из вас теперь станет удобнее следить за жизнью компании CyberPhysics.
И напоминаем, что теперь вы можете найти нас в ВК (https://vk.com/cyberphysics)
👍11
— Вкратце и просто: чем занимается CyberPhysics?
Сергей: Я обычно объясняю так: мы делаем умную штуку, которая позволяет сложному оборудованию не ломаться внезапно.
Если более серьёзно — мы делаем ПО, которое следит за состоянием большого, дорогого, критического оборудования. Платформа CyberStudio позволяет находить в нём маленькие зарождающиеся признаки дефектов и предсказывать их ещё до того, как они разовьются до критического уровня.
Михаил: Второй момент касается оптимизации процессов. Например, наш софт помогает снизить расход газа в крупной промышленной печи. Расход денег на этот газ — 17-20 миллионов рублей в месяц, и наши программы позволяют экономить порядка 7-10%.
— Как это работает?
Сергей: Все это достигается за счет математических моделей. Это цифровые двойники процессов и машин, которые в реальном времени просчитывают, как должно быть, сравнивают с тем, как есть, и на этой разнице строится основная методология.
Михаил: Мы анализируем различия — мы называем их «разладки» — и указываем, какие внутренние параметры влияют на разладки больше всего.
Оператор установки видит, что наша система о чём-то сигнализирует. Дальше он вносит в процесс корректировки согласно рекомендациям нашего ПО, и производительность увеличивается. Увеличивается на проценты, а проценты — это десятки и сотни миллионов рублей в месячном или годовом выражении.
— Возможна ли работа платформы без оператора на предприятии?
Сергей: Следующий этап развития нашей системы и вообще систем класса AI — как раз работа без участия человека, когда система сама полностью регулирует производство. К этому всё придет. Наша система в итоге эволюционирует в такую, но пока ещё есть люди. Пока настоящий интеллект управляет искусственным на большинстве предприятий.
Михаил: Тем не менее никаких препятствий для обратного уже нет, кроме уровня технической оснащённости, бизнес-процессов и доверия к системам со стороны руководства.
— Откуда берутся данные в софте?
Сергей: Мы собираем данные, полученные с датчиков. Они всегда установлены, если речь идет о более-менее современном оборудовании. С совсем древним мы не работаем сами — там сначала надо поставить датчики, они должны мерить все в непрерывном режиме год, а потом уже — автоматизация, цифровые двойники и все прочее.
Михаил: Однако, если оборудование известное, есть доступ к производителю, можно запросить у него конструкторские и заводские характеристики, и мы можем интегрировать физическую модель. То есть там, где датчика нет, что-то смоделировать с помощью уравнения — например, температуру.
Данные с датчиков мы анализируем с помощью математических моделей, и иногда мы вкладываем физику еще, поэтому CyberPhysics.
Сергей: Я обычно объясняю так: мы делаем умную штуку, которая позволяет сложному оборудованию не ломаться внезапно.
Если более серьёзно — мы делаем ПО, которое следит за состоянием большого, дорогого, критического оборудования. Платформа CyberStudio позволяет находить в нём маленькие зарождающиеся признаки дефектов и предсказывать их ещё до того, как они разовьются до критического уровня.
Михаил: Второй момент касается оптимизации процессов. Например, наш софт помогает снизить расход газа в крупной промышленной печи. Расход денег на этот газ — 17-20 миллионов рублей в месяц, и наши программы позволяют экономить порядка 7-10%.
— Как это работает?
Сергей: Все это достигается за счет математических моделей. Это цифровые двойники процессов и машин, которые в реальном времени просчитывают, как должно быть, сравнивают с тем, как есть, и на этой разнице строится основная методология.
Михаил: Мы анализируем различия — мы называем их «разладки» — и указываем, какие внутренние параметры влияют на разладки больше всего.
Оператор установки видит, что наша система о чём-то сигнализирует. Дальше он вносит в процесс корректировки согласно рекомендациям нашего ПО, и производительность увеличивается. Увеличивается на проценты, а проценты — это десятки и сотни миллионов рублей в месячном или годовом выражении.
— Возможна ли работа платформы без оператора на предприятии?
Сергей: Следующий этап развития нашей системы и вообще систем класса AI — как раз работа без участия человека, когда система сама полностью регулирует производство. К этому всё придет. Наша система в итоге эволюционирует в такую, но пока ещё есть люди. Пока настоящий интеллект управляет искусственным на большинстве предприятий.
Михаил: Тем не менее никаких препятствий для обратного уже нет, кроме уровня технической оснащённости, бизнес-процессов и доверия к системам со стороны руководства.
— Откуда берутся данные в софте?
Сергей: Мы собираем данные, полученные с датчиков. Они всегда установлены, если речь идет о более-менее современном оборудовании. С совсем древним мы не работаем сами — там сначала надо поставить датчики, они должны мерить все в непрерывном режиме год, а потом уже — автоматизация, цифровые двойники и все прочее.
Михаил: Однако, если оборудование известное, есть доступ к производителю, можно запросить у него конструкторские и заводские характеристики, и мы можем интегрировать физическую модель. То есть там, где датчика нет, что-то смоделировать с помощью уравнения — например, температуру.
Данные с датчиков мы анализируем с помощью математических моделей, и иногда мы вкладываем физику еще, поэтому CyberPhysics.
🔥2