Ученые Пермского Политеха с коллегами из МГУПП разработали интеллектуального советчика для обучения операторов промышленных кранов
Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) и Московского государственного университета пищевых производств разработали советующую систему для тренажера, на котором операторы промышленных кранов формируют навыки работы. Разработка поможет повысить скорость работы операторов, снизить затраты предприятий и риск аварийных ситуаций.
– Во время перемещения грузов на производствах крайне важны профессиональные навыки и опыт оператора. Получить их возможно с помощью специального тренажерного комплекса, который имитирует работу реального оборудования. Существующие сейчас тренажеры позволяют физически управлять рычагами, при этом оператор применяет только свои знания и навыки. Мы разработали «интеллектуальный помощник», который сможет подсказывать человеку, какие действия будут наиболее эффективны, – рассказывает один из разработчиков, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем Пермского Политеха, к.т.н. Иван Полевщиков.
Ученые разработали модели и алгоритмы, на основе которых тренажерный комплекс «советует» необходимые действия. Рекомендации выводятся на экран оператора и обновляются в режиме реального времени. Чтобы рассчитать оптимальные параметры процессов, «тренажер» учитывает специфику технологического процесса, характеристики оборудования и другие важные факторы. Эти данные можно регулировать.
По словам ученых, применение разработки в процессе обучения будущих операторов позволит повысить их сенсомоторные навыки, которые помогут эффективно и безопасно выполнять работу. По их подсчетам «интеллектуальный помощник» позволит выполнять операции до 40 % быстрее. Это в свою очередь поможет сэкономить до 30 % расходов предприятий на электроэнергию и снизить риск возникновения аварий до 50 %.
Ученые провели более 1000 экспериментов, чтобы добиться высокого качества работы модели. Сейчас они реализуют алгоритм в виде программы на языке C# в среде Unity, чтобы внедрить его в компьютерный тренажерный комплекс. 
– Применение «тренажера» позволит сократить расходы на обучение операторов и создать при этом обстановку, близкую к игровой. Чтобы применить разработку на производстве, нужно интегрировать «интеллектуальный помощник» в систему управления краном и дополнить ее информационно-измерительной подсистемой для оценки текущего состояния груза, троса и компонентов крана. Тогда разработка сможет давать советующие решения для наиболее эффективного выполнения технологических процессов, – отмечает исследователь.
Разработку можно будет внедрить в отраслях промышленности, где используют краны для перемещения грузов.
Исследование выполнено в рамках Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» и соответствует направлению «Цифровизация и роботизация производств и сервисов» Пермского НОЦ. Ученые опубликовали результаты работы в журнале «Инженерный вестник Дона» (2022).
