NAUKA на SEYMARTEC ТОиР: синергия ремонтных и производственных систем

Today 10:48

NAUKA примет участие в международном форуме SEYMARTEC ТОиР 2026 в Челябинске, посвященном повышению эффективности технического обслуживания и ремонтных работ на предприятиях ТЭК, горно-металлургического комплекса и машиностроения. Свое присутствие на мероприятии подтвердили свыше 300 участников из 5 стран, с докладами выступят более 60 спикеров. Форум пройдет 15−16 сентября.

Среди докладчиков — менеджер по развитию программного продукта NAUKA Василиса Азарова. Тема ее выступления: «Что дает синергия ТОиР и производственных систем». В рамках секции «Цифровые инструменты мониторинга, практики предиктивного обслуживания» спикер расскажет о подходе к ТОиР через прогнозирование технического состояния объекта, который может дополнить традиционную систему планово-предупредительных ремонтов (ППР).

Так, при планировании по фиксированным межремонтным интервалам одинаковые по конструкции единицы оборудования на нефте-, газоперерабатывающем или нефтехимическом производстве (НПЗ, ГПЗ, НХК) могут обслуживаться в одни и те же сроки, хотя фактическая скорость их деградации различна. Для технологических аппаратов, работающих при более высоких температурах или давлениях, в более агрессивной среде плановый ремонт может оказаться слишком поздним, а для эксплуатируемых в менее жестких условиях — преждевременным.

Значимость учета фактического состояния оборудования показывает, в частности, авария на Ачинском НПЗ в 2014 году, в результате которой предприятию нанесен ущерб в размере почти 440 млн рублей. В числе причин инцидента стала разгерметизация трубопровода, который, по одной из версий следствия, не был своевременно отремонтирован.

Большинства отказов в работе оборудования из-за критического износа можно избежать, если при планировании ТОиР учитывать не только историю ремонтов, но и реальное состояние оборудования, а также условия его эксплуатации: результаты толщинометрии стенок технологических аппаратов и трубопроводов, данные АСУТП о технологическом режиме или лабораторные данные LIMS о химическом составе среды.
Расчетная модель, заложенная в ПО NAUKA.EAM, связывает эти параметры со скоростью деградации оборудования, что позволяет более точно прогнозировать его остаточный ресурс и, как следствие, корректировать плановые сроки обслуживания.

Василиса Азарова, менеджер по развитию программного продукта NAUKA

Подобный подход уже был апробирован на данных предприятия-заказчика — НПЗ с производительностью более 15 млн тонн в год по сырью. На технологических трубопроводах в 312 точках контроля были произведены три цикла замеров толщин и проанализирован режим работы по архивным данным АСУТП и LIMS. В результате 9% объектов отнесены к высокому риску и выведены в первоочередную инспекцию.

NAUKA.EAM является частью экосистемы решений и интегрируется с другими продуктами компании, которые могут служить источниками данных для расчета остаточного ресурса оборудования. Более подробная информация об этом представлена на официальном сайте NAUKA.

Related news
OSMI IT Ranked Among the Top Companies in the “Artificial Intelligence” and “Chatbots” Categories of the 2026 Runet Rating
MATHSYNC™ Named Best Corporate Risk Management Solution
GitFlic 4.9.0: безопасность, искусственный интеллект и аудит в одной платформе