对昂贵设备、关键结构和构筑物的技术状况进行远程状态监测和预测性诊断（预测性维护）
我们中心的监测和数据分析部门的专家对任何动态系统的数据进行远程监测，以保持稳定性，识别观察对象功能中的故障信号和系统变化，对昂贵设备的技术状况进行预测诊断，关键结构和结构。
我们的监测和数据分析方法的应用是无穷无尽的。它们特别有效地用于控制具有许多因素的过程，这些因素甚至观察者都无法区分并且在不确定的条件下。
2020年5月29日，诺里尔斯克镍业公司所属火力发电厂因拒绝监测构筑物和构筑物的技术状况，导致柴油罐失压而引发环境灾难。
2009年8月17日，在Sayano-Shushenskaya水电站的涡轮室中，由于1979年投入运行的2号液压机组被毁，水从涡轮坑中泄漏出来。2号液压机组由于将涡轮机盖固定到定子上的螺柱遭到破坏，导致盖被撕裂，从而导致了损坏。带有涡轮盖和上十字的液压装置转子被水流向上抛起。水充满了涡轮轴并淹没了涡轮室。动力及辅助设备受损，汽轮机大厅建筑结构倒塌。 10 个液压装置全部失效。使用休哈特控制图分析振动数据本来可以避免这场灾难。
2019年，Transneft Druzhba石油管道中的石油受到有机氯化合物污染，导致国际范围内的声誉损失，并给俄罗斯石油工业造成重大直接经济损失。
在所有项目中，我们帮助客户解决当前问题并发现改进工艺和设备安全运行的新机会（知识），并在考虑经济可行性的情况下制定明确的实用建议。
我们将公司收入的30%投入到科研活动中。
目标：提高经济效益
通过监控、分析和解释数据，您将获得团队以前无法获得的功能：
- 识别流程故障的信号；
- 稳定不可预测（统计上无法控制）的过程，以便能够预测并实现系统可以提供的最佳状态；
- 将流程调整至目标值（以公差、标准、规格为中心）；
- 提高预测准确性；
- 对“之前”和“之后”任何变更的结果进行客观评估；
- 制定技术流程的最佳控制程序，以最大限度地减少损失 第一类和第二类错误 （误报和遗漏信号显着减少）；
- 预测紧急情况的发生并提前采取行动消除紧急情况或减轻不良后果；
- 将昂贵和关键的设备、结构和构筑物的性能特征保持在所需的水平，及时识别控制参数的退化迹象和程度；
- 最大限度地减少技术过程中昂贵部件的消耗，同时提高所生产产品的质量和均匀性；
- 实施工程创新。
分析的数据类型
对于远程预测诊断，可以使用来自设备和技术传感器、实验室测试以及手动收集的监测数据，例如：
- 振动数据（振动诊断）、间隙、流量、液位、压力、温度、湿度、气体分析、位置、速度、力、粘度、密度、硬度、放射性、尺寸、照明、灰尘含量、浓度、存在和数量杂质、摩擦诊断、酸度、污染、声学测量、电学测量和其他测量；
- 有关事件、事故发生频率的数据，任何定量数据（计数数据。
预测诊断技术
由于已知可测量的、数值上不可测量的甚至不可微分的因素的可变性，真实的多因素过程具有不确定性。这种不确定性以及技术人员缺乏如何管理它的知识造成了巨大的浪费。
我们的解决方案基于统计过程控制 (SPC) 方法，主要工具是休哈特控制图。尽管 Walter A. Shewhart 教授开发的控制图表面上很简单，但它们的正确实际使用和解释仍然是少数专家的领域。
我们的数据工作包括整个操作范围，从组织收集数据的程序开始。
我们从数据产生的背景中密不可分地检查数据。因此，为了制定流程改进建议，我们依靠科学知识并与主题专家合作。
通过“上游”研究运动来查找流程中失败、异常和低效的原因，可以了解流程的持续改进需要做什么、如何以及在什么级别上进行：
绘画。受控参数变化的因果关系
使用统计过程控制 (SPC) 方法进行诊断的好处
数据要求低
使用 SPC 方法进行数据监控和诊断所需的数据量比使用机器学习 (ML) 方法进行的诊断要少得多。为了利用SPC方法进行诊断和预测，数据是否代表数据系列的100%或部分并不重要，但数据必须合理组织并考虑到随时间的分布。手动收集数据就可以了。因此对设备的计算能力和历史数据的存储要求不高（不需要持续采集数据）。
请参阅唐纳德·惠勒的文章： 实验、大数据还是休哈特控制图？过程改进的各种方法。你的方法能满足你的需要吗？
不是反应性的，而是基于知识的行动
使用 SPC，分析故障的因果关系，为客户的流程功能系统知识库添加新信息，而不是像机器那样要求调度员在不解释“原因”的情况下采取反应行动学习（机器学习）。
依赖于流程的科学和专业知识
在改进工作中，需要使用有关所研究现象本质的科学知识，并且必须涉及客户公司的合格员工。探索数据生产的背景并与所研究领域的专家合作是我们的基本原则。
考虑过程的统计状态来进行预测
考虑所研究过程的统计状态（稳定或不可预测）。
最大限度地减少犯第一类和第二类错误的后果
允许您在尝试改进时将犯第一类和第二类错误的后果降到最低，指示影响流程的具体操作规则，即是否需要干预所分析流程的工作，反之亦然，只有系统性的改变才会帮助。
看文章 可变性和过程控制的概念 并打开解决方案 APCS。第一类和第二类错误 。
考虑到过去一段时间积累的数据的相关性迅速丧失
一切都在流动，一切都在改变。
创建自定义的故障签名
我们的方法在操作上准确地将噪声与信号分离，揭示设备和过程故障的单独特征，而不需要设置虚构的边界值。
例如，专门提供 DSS（决策支持系统，DSS）来监控和优化高价值资产的 OSyS（优化系统和解决方案，劳斯莱斯子公司）报告了一个表明缺乏此类知识的问题：
“在分析性能参数时，OSyS 专家面临这样一个事实：要么将阈值设置得太窄，然后警报数量会急剧增加，要么将值设置得太宽，结果发现警报中的值没有达到所需的限制，但是技术工具、知识和分析技能帮助他们为来自设备的各种数据流创建了故障签名。 ”
世界维修类型分类分为以下几种：
- 反应性维护（故障时维修或更换，反应性维护）；
- 预防性定期维护（PPR、维护、预防性维护）；
- 基于故障迹象和退化开始的预测性维护；
- 维修注重经济可行性和安全性（合理结合以往各种维修类型，以可靠性为中心的维修）。
我们专注于第三类，即预测性维护，根据关键和高价值构筑物、构筑物和设备的实际情况进行，以提高其安全运行程度，延长其使用寿命，降低运行成本。
使用预测性维护的效果：
“独立报告*表明，启动预测性维护计划平均可带来以下经济效益：
降低维护成本：25% - 30%；
• 故障次数减少：70% - 75%；
• 减少停机时间：35% - 45%，包括通过提前订购备件；
• 生产力提高20-25%。
通过接收我们发送的关于是否存在使观察对象的功能过程脱离稳定状态的特殊原因的提示消息，一旦这种情况变得具有统计显着性，您就可以轻松识别这些原因并开始管理它们（消除或，如果可能的话，减少他们的影响）。有关受监控参数开始退化的信号将允许及时采取措施，甚至在部件或设备出现严重磨损之前消除或减缓退化。
感兴趣的公司类型
1. 从事昂贵设备、关键结构和构筑物的设计、生产、施工、保修和保修后维护的公司。
2、经营公司。
监控方式
监控可以按照客户要求的方式进行，从工作日每周更新一次到全天候每小时更新一次。一次更新可以包括一个数据点或自上次更新以来的整个时间段内的一系列新的历史数据点。
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