Резидент кампуса Уфы разрабатывает датчик для ранней диагностики поломок техники

Принцип работы инновационного решения базируется на анализе состояния смазочных материалов. Изменение физико-химических свойств масла (вследствие износа деталей, попадания влаги и иных отклонений) позволяет диагностировать зарождающиеся дефекты до перехода их в критическую фазу, что предотвращает затратный капитальный ремонт.

Руководитель базовой кафедры УГНТУ Ришат Нигматуллин отмечает, что масло выступает информационным носителем, подобно крови в организме, аккумулируя следы износа всех узлов. Система включает датчик и аналитический блок: в перспективе обработка данных и визуализация аномалий будут осуществляться через ИИ-алгоритмы в мобильном приложении.

Заместитель Премьер-министра Правительства РБ Александр Шельдяев подчеркнул стратегическое значение проекта: переход от реактивного ремонта к прогнозному обслуживанию критически важен для промышленности. Он также акцентировал успешность коллаборации вузовской науки и реального сектора на базе Межвузовского кампуса.

В настоящее время прототипы проходят опытно-промышленные испытания на пяти локомотивах РЖД и технике «Газпром трансгаз Уфа». По словам доцента УГНТУ Данира Шамсутдинова, хотя изначально проект воспринимался скептически, полученные эмпирические данные подтверждают его экономическую эффективность. Параллельно ведется формирование размеченной базы данных для обучения нейросетей.

#молодежьидети

#нацпроектмолодежьидети