Главное Свежее Вакансии   Проекты
232 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Технологии из физики ускорителей – в реальный сектор

Участник Московского акселератора стартап Lienda помогает предприятиям нефтехимической отрасли поставить себе на службу технологии, рожденные в сфере физики высоких энергий. Мы беседуем с основателем компании, молодым ученым из Санкт-Петербурга Анной Головкиной.

— Анна, расскажите, пожалуйста, в чем суть вашего проекта.

— Мы предлагаем умные виртуальные сенсоры для производственных процессов, которые реализуются на современном промышленном оборудовании. Искусственный интеллект непрерывно отслеживает множество производственных переменных, сравнивают текущую производительность с желаемыми или оптимальными результатами и помогают операторам принимать верные решения, чтобы предотвращать проблемы с производством или качеством выпускаемой продукции в постоянно меняющихся условиях.


— Что дает промышленным компаниям внедрение вашей системы?

— В современном мире весь бизнес, и промышленный сектор в первую очередь, стремится повышать эффективность по возможности без больших дополнительных затрат. Виртуальные сенсоры помогают добиться как раз этого: за счет постоянного сбора и анализа данных достигается оптимизация производственных процессов, снижается количество поломок и остановок, а ремонт оборудования производится заблаговременно, на основе математического анализа его износа. Кроме того, благодаря нашим сенсорам снижается нагрузка на операторов, уменьшается процент ошибок и брака. Все это делает производство более экономным и безопасным.

— На каких предприятиях может быть полезно применение вашего продукта?

— Проект Lienda совсем молодой, он появился в 2019 году. Но мы уже сотрудничаем с несколькими предприятиями нефтехимической отрасли. Оборудование, на котором работают в этой отрасли, достаточно передовое, поэтому наша интеллектуальная надстройка над базовыми системами автоматизации туда легко интегрируется. Мы выполнили пилотный проект на исторических данных с ООО «Автоматика-сервис» (дочерняя структура ПАО «Газпром нефть»), помогли компании Robert Bosch GmbH (Германия) найти аномалии в производственных данных, сейчас внедряем решение в режим реальной эксплуатации на производстве АО «ОХК «Уралхим».

В перспективе планируем расширять базу клиентов за счет предприятий нефтегазовой, химической, горноперерабатывающей, металлургической промышленности.

— Какие научные принципы лежат в основе предлагаемого вами решения?

— Изначально мы с коллегой-сооснователем Lienda занимались построением предиктивных моделей в нефтепереработке на основе технологии, которую используют в физике ускорителей. Ведь там в ходе экспериментов тоже анализируют огромные массивы данных. Для моделирования движения частиц используются методы дифференциальной алгебры Ли. Мы соединили это с методами машинного обучения и построили гибридные модели, которые бы работают на основе понятных физических и математических принципов и к тому же умеют дообучаться по полученным данным. Первые две буквы названия Lienda — это как раз отсылка к этим научным основам, алгебре Ли.

— Заинтересованы ли вы в инвестициях?

— Да, конечно. Мы ищем инвесторов для дальнейшего развития и возлагаем надежды на участие в программе «Московский акселератор». Очень рады, что удалось выйти в финал.

— «Московский акселератор» — это первая акселерационная программа, в которой вы участвуете?

— Нет. Мы проходили достаточно много акселерационных программ, в том числе и зарубежных. Каждая из них дала что-то полезное для нашего проекта. Но у «Московского акселератора» уникальный подход — здесь очень силен компонент нетворкинга, огромные возможности для расширения бизнеса и развития сети деловых контактов. Это конечно очень интересно и очень полезно, потому что появляются публикации в СМИ о нашем проекте, выпускаются рекламные брошюры. Кроме того, у нас появился конкретный индустриальный заказчик, которые выразил заинтересованность в нашем проекте.

Мнение эксперта:
«Виртуальные сенсоры LIENDA значительно упрощает работу операторам, управляющим непрерывным производством. В течение рабочего дня они должны анализировать данные с большого количества датчиков, которые каждую секунду измеряют температуру, давление и другие физические или химические параметры. На основе измерений операторы должны своевременно реагировать на меняющуюся ситуацию в реальном времени и контролировать процесс.Уже 14 мая нас ждет Demo day трека EngineeringTech „Московского акселератора“, где компания расскажет о своих успехах и презентует свое решение перед потенциальными клиентами и инвесторами», — рассказала Ксения Борбачева, заместитель генерального директора Агентства инноваций Москвы.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем