проекты цифровой трансформации
Центр цифровых компетенций создается на базе Сочинского филиала ОЦРВ, специалисты которого уже успели на практике доказать свою экспертность. Сделали подборку ключевых разработок специалистов филиала.
Прогноз отказов узлов грузовых вагонов
Эта технология позволяет изменить подход к ремонту грузовых вагонов, отправляя их в ремонтные депо по состоянию, а не по календарному плану и до возникновения поломок.
Такая концепция положительно сказывается на уровне безопасности движения поездов и снижает издержки владельцев подвижного состава.
В рамках проекта на сети ОАО «РЖД» было развернуто около 6 тыс. устройств контроля, отслеживающих состояние 1,2 млн вагонов в сутки.
Была разработана и внедрена в промышленную эксплуатацию модель предотказного состояния вагона, которая позволяет выявлять и анализировать причины возникновения повторяющихся отказов технических средств.
В планах по совершенствованию проекта:
– добавление новых факторов в модель предотказного состояния, что позволит повысить уровень ее эффективности;
– модели отказов отдельных узлов вагонов.
Такая концепция положительно сказывается на уровне безопасности движения поездов и снижает издержки владельцев подвижного состава.
В рамках проекта на сети ОАО «РЖД» было развернуто около 6 тыс. устройств контроля, отслеживающих состояние 1,2 млн вагонов в сутки.
Была разработана и внедрена в промышленную эксплуатацию модель предотказного состояния вагона, которая позволяет выявлять и анализировать причины возникновения повторяющихся отказов технических средств.
В планах по совершенствованию проекта:
– добавление новых факторов в модель предотказного состояния, что позволит повысить уровень ее эффективности;
– модели отказов отдельных узлов вагонов.
Компьютерное зрение: нормирование рабочего времени
Эта технология позволяет определять по видеозаписи выполняемую работником операцию и тем самым упрощает работу нормировщиков. За счет снижения человеческого фактора и автоматизации ввода данных наблюдается рост уровня дисциплины и качества труда, соблюдение технических регламентов и правил техники безопасности.
В рамках проекта были разработаны сервисы загрузки видео и детектирования технологических операций, выполняемых работниками.
Видеоматериалы были размечены для обучения нейронных сетей, на данный момент они уже могут распознавать шесть видов инструментов в руках работников.
В планах по совершенствованию проекта:
– расширение базы знаний нейронной сети за счет добавления новых движений и инструментов;
– одновременный трекинг нескольких людей и инструментов;
– многокамерная видеоаналитика.
В рамках проекта были разработаны сервисы загрузки видео и детектирования технологических операций, выполняемых работниками.
Видеоматериалы были размечены для обучения нейронных сетей, на данный момент они уже могут распознавать шесть видов инструментов в руках работников.
В планах по совершенствованию проекта:
– расширение базы знаний нейронной сети за счет добавления новых движений и инструментов;
– одновременный трекинг нескольких людей и инструментов;
– многокамерная видеоаналитика.
Система автоматической расшифровки дефектограмм
Эта технология позволяет упростить и ускорить поиск дефектов рельсов с их одновременной классификацией за счет упрощения расшифровки диагностических данных, получаемых от дефектоскопа «АВИКОН-11».
В рамках проекта анализируются данные дефектоскопии, получаемые в результате обследования 4,5 тыс. км железнодорожного пути.
Совместно с Дирекцией диагностики и мониторинга Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД» были подготовлены наборы данных для машинного обучения. Эксперты Сочинского филиала ОЦРВ разработали и протестировали различные алгоритмы искусственного интеллекта и разработали прогнозную модель с результативностью 78,5% распознаваемых дефектов.
В планах по совершенствованию проекта:
– определение отдельных типов дефектов;
– улучшение метрик качества распознавания дефектов до 95%.
В рамках проекта анализируются данные дефектоскопии, получаемые в результате обследования 4,5 тыс. км железнодорожного пути.
Совместно с Дирекцией диагностики и мониторинга Центральной дирекции инфраструктуры ОАО «РЖД» были подготовлены наборы данных для машинного обучения. Эксперты Сочинского филиала ОЦРВ разработали и протестировали различные алгоритмы искусственного интеллекта и разработали прогнозную модель с результативностью 78,5% распознаваемых дефектов.
В планах по совершенствованию проекта:
– определение отдельных типов дефектов;
– улучшение метрик качества распознавания дефектов до 95%.
Распознавание рукописных и отсканированных документов
Эта технология позволяет распознавать рукописные и отсканированные документы даже плохого качества. Ее применение позволит значительно сократить издержки на сопровождение документооборота в ОАО «РЖД».
Проект занял первое место на международнх соревнованиях по распознаванию рукописного текста Петра Первого, в котором участвовало около 1 тыс. человек из 43 стран.
В ближайшее время планируется внедрение технологии распознавания в систему электронного документооборота ОАО «РЖД» и другие технологические системы холдинга.
Проект занял первое место на международнх соревнованиях по распознаванию рукописного текста Петра Первого, в котором участвовало около 1 тыс. человек из 43 стран.
В ближайшее время планируется внедрение технологии распознавания в систему электронного документооборота ОАО «РЖД» и другие технологические системы холдинга.
Блокчейн-платформа
Эта технология позволяет повысить уровень надежности транзакций, сопровождающих различные бизнес- и технологические процессы ОАО «РЖД».
В рамках реализации проекта был разработан пользовательский интерфейс для работы с платформой и прикладной логикой, создан модуль интеграции для передачи данных и взаимодействия с внешними системами-источниками. Реализованы механизмы мониторинга и развертывания новых узлов блокчейн-сети в отказоустойчивом режиме.
На данный момент на базе платформы реализовано два блокчейн-проекта.
В рамках реализации проекта был разработан пользовательский интерфейс для работы с платформой и прикладной логикой, создан модуль интеграции для передачи данных и взаимодействия с внешними системами-источниками. Реализованы механизмы мониторинга и развертывания новых узлов блокчейн-сети в отказоустойчивом режиме.
На данный момент на базе платформы реализовано два блокчейн-проекта.
Учет жизненного цикла колесной пары
На этой платформе обеспечивается хранение и отражение неизменной достоверной информации, которую невозможно подделать, об операциях с грузовыми вагонами, колесными парами и литыми деталями.
В системе участвуют 10 компаний – собственников подвижного состава, она обрабатывает 3,5 млн транзакций по 300 тыс. колесных пар.
В системе участвуют 10 компаний – собственников подвижного состава, она обрабатывает 3,5 млн транзакций по 300 тыс. колесных пар.
Управление данными в рельсовом хозяйстве
Система представляет собой единое информационное пространство хранения и отображения данных о состоянии рельсов, их местонахождении, запланированных и выполненных работах.
В проекте участвуют четыре компании, обрабатываются данные о 20 тыс. сделках, касающихся 20 млн объектов.
В проекте участвуют четыре компании, обрабатываются данные о 20 тыс. сделках, касающихся 20 млн объектов.
Мобильная VR-платформа
Эта технология упрощает создание и развитие виртуальных тренажеров для обучения различных категорий сотрудников ОАО «РЖД». Она позволяет одновременно обучать до шести человек, в нее внедрены система оценок и инструменты контроля учебной сессии.
В отличие от стационарных аналогов, мобильное решение позволяет значительно снизить расходы на внедрение и сопровождение такого «обучающего центра», а также ускорить и стандартизировать разработку новых учебных модулей.
На данный момент на базе платформы работают «Виртуальный тренажер оператора сортировочной горки» и «Виртуальный тренажер специалиста ЦСС».
В планах по совершенствованию проекта – добавление новых обучающих модулей, охватывающих весь спектр железнодорожных профессий.
В отличие от стационарных аналогов, мобильное решение позволяет значительно снизить расходы на внедрение и сопровождение такого «обучающего центра», а также ускорить и стандартизировать разработку новых учебных модулей.
На данный момент на базе платформы работают «Виртуальный тренажер оператора сортировочной горки» и «Виртуальный тренажер специалиста ЦСС».
В планах по совершенствованию проекта – добавление новых обучающих модулей, охватывающих весь спектр железнодорожных профессий.
Сочинский филиал ОЦРВ: история создания и развития
Май 2018 года
Подписано соглашение о сотрудничестве между ОАО «РЖД» и Фондом «Талант и успех».
Июль 2018 года
Создан Сочинский филиал ОЦРВ. С него начинается формирование IT-кластера на территории «Сириус».
Сентябрь 2018 года
Началось формирование команды филиала.
Май 2019 года
Укомплектованы основные исследовательские группы филиала, осуществляющие разработку проектов по ключевым направлениям цифровизации.
Июль 2019 года
Победа в научно-исследовательском конкурсе «Большие вызовы».
Декабрь 2019 года
Первые проекты филиала, внедренные на железнодорожном транспорте, начинают давать результаты.
I квартал 2022 года
Создание на базе Сочинского ОЦРВ Цифрового центра компетенций ОАО «РЖД».