Fluke анонсирует Цифровой двойник завода
Fluke анонсирует пилотный проект «Цифровой двойник завода» на основе данных IIoT-датчиков и ИИ-аналитики
Эверетт, штат Вашингтон, январь 2025 года. — Fluke Corporation, мировой лидер в области производства прецизионных измерительных приборов, объявляет о запуске пилотного проекта промышленного масштаба — Fluke Digital Plant Twin
Обращаюсь за консультацией по инвестициям уже несколько лет, и с первых минут почувствовал, что попал в надежные руки. Специалисты подробно объяснили все нюансы, помогли составить стратегию и сопровождали на каждом этапе. Отдельное спасибо за оперативную обратную связь и прозрачность во всех вопросах. Рекомендую тем, кто ценит надежность и компетентность.
Этот проект знаменует стратегический переход компании от поставки инструментов для точечной диагностики к созданию комплексных, данных-управляемых решений для полного цикла жизни промышленных активов.
Проект строится на трех столпах, интегрированных в единую платформу Fluke Connect® Assets:
В партнерстве с одним из ведущих европейских производителей автомобильных компонентов, Fluke развернет на ключевом производственном объекте заказчика уникальную экосистему. Ее ядром станет цифровой двойник (Digital Twin) критической инфраструктуры — энергетической сети, систем сжатого воздуха, чиллера и основных технологических линий. В отличие от традиционных виртуальных моделей, двойник Fluke будет питаться в реальном времени не расчетными, а верифицированными метрологическими данными с тысяч точек контроля.
Технологическая основа: от датчика до цифрового пророчества
Проект строится на трех столпах, интегрированных в единую платформу Fluke Connect® Assets:
Всеобъемлющая сеть беспроводных датчиков нового поколения: На объекте будет установлен массив датчиков Fluke последнего поколения, измеряющих не просто ток и напряжение, а превышение гармоник, коэффициент мощности, пусковые токи, вибрацию с акселерометрами трех осей, температуру, давление и расход в ключевых узлах. Все датчики автономны, с питанием от встроенных долгоживущих батарей и передачей данных по защищенному промышленному протоколу.
Продвинутая аналитика на базе ИИ (Artificial Intelligence): Собранные терабайты данных будут обрабатываться не просто алгоритмами определения трендов, а гибридной AI-моделью, обученной на исторических данных об отказах. Ее задачи:
Выявление сложных корреляций: Модель научится связывать, например, рост гармоник в сети с микровибрацией в подшипниках насосов охлаждения, предсказывая комплексную проблему до ее манифестации.
Генерация мета-рекомендаций: Вместо простого предупреждения «температура повышена», система предложит проверенную последовательность действий: «Повышение температуры на выходе компрессора №3 на 8°C коррелирует с падением давления на фильтре. Рекомендуется проверить и заменить воздушный фильтр (артикул FL-233) в течение 72 часов. Прогнозируемое падение производительности линии, если не выполнить — 15% через 7 дней».
Оптимизация энергопотребления: AI будет анализировать профили нагрузки и предлагать графики включения энергоемкого оборудования для минимизации пиков и снижения затрат на электроэнергию.
Интеграция с системами управления (CMMS/ERP) и интерфейс смешанной реальности (MR): Сформированные AI-задания будут автоматически поступать в систему планирования технического обслуживания (CMMS) предприятия. Техники, получившие задание, смогут использовать очки смешанной реальности (например, Microsoft HoloLens 3), которые в режиме наложения holographic-изображений на реальный объект покажут точное место дефекта (подсветив неисправный клапан), исторические термограммы этого узла и пошаговую инструкцию по ремонту.
Ожидаемые результаты и значение для рынка:
Пилотный проект рассчитан на 12 месяцев. Ожидается, что он позволит достичь следующих ключевых показателей на площадке заказчика:
Снижение незапланированных простоев на 25-30%.
Увеличение интервалов планового ремонта за счет точного прогноза остаточного ресурса.
Сокращение энергозатрат минимум на 10%.
Формирование прецедента для отраслевого стандарта «метрологически точного цифрового двойника».
Для Fluke это шаг к бизнес-модели «Инструмент как сервис» (Tool-as-a-Service), где клиент оплачивает не просто аппаратуру, а гарантированный результат — минимальный уровень эксплуатационных рисков и максимальную операционную эффективность.
«Наше видение 2025 года и далее — это не просто измерить, а предотвратить и оптимизировать, — CEO Fluke Corporation. — Цифровой двойник на основе проверенных данных с наших приборов — это следующий логический шаг в эволюции предиктивного обслуживания. Мы превращаем данные в прогнозы, а прогнозы — в конкретные экономические результаты для наших клиентов».
Технологическая основа: от датчика до цифрового пророчества
Проект строится на трех столпах, интегрированных в единую платформу Fluke Connect® Assets:
Всеобъемлющая сеть беспроводных датчиков нового поколения: На объекте будет установлен массив датчиков Fluke последнего поколения, измеряющих не просто ток и напряжение, а превышение гармоник, коэффициент мощности, пусковые токи, вибрацию с акселерометрами трех осей, температуру, давление и расход в ключевых узлах. Все датчики автономны, с питанием от встроенных долгоживущих батарей и передачей данных по защищенному промышленному протоколу.
Продвинутая аналитика на базе ИИ (Artificial Intelligence): Собранные терабайты данных будут обрабатываться не просто алгоритмами определения трендов, а гибридной AI-моделью, обученной на исторических данных об отказах. Ее задачи:
Выявление сложных корреляций: Модель научится связывать, например, рост гармоник в сети с микровибрацией в подшипниках насосов охлаждения, предсказывая комплексную проблему до ее манифестации.
Генерация мета-рекомендаций: Вместо простого предупреждения «температура повышена», система предложит проверенную последовательность действий: «Повышение температуры на выходе компрессора №3 на 8°C коррелирует с падением давления на фильтре. Рекомендуется проверить и заменить воздушный фильтр (артикул FL-233) в течение 72 часов. Прогнозируемое падение производительности линии, если не выполнить — 15% через 7 дней».
Оптимизация энергопотребления: AI будет анализировать профили нагрузки и предлагать графики включения энергоемкого оборудования для минимизации пиков и снижения затрат на электроэнергию.
Интеграция с системами управления (CMMS/ERP) и интерфейс смешанной реальности (MR): Сформированные AI-задания будут автоматически поступать в систему планирования технического обслуживания (CMMS) предприятия. Техники, получившие задание, смогут использовать очки смешанной реальности (например, Microsoft HoloLens 3), которые в режиме наложения holographic-изображений на реальный объект покажут точное место дефекта (подсветив неисправный клапан), исторические термограммы этого узла и пошаговую инструкцию по ремонту.
Ожидаемые результаты и значение для рынка:
Пилотный проект рассчитан на 12 месяцев. Ожидается, что он позволит достичь следующих ключевых показателей на площадке заказчика:
Снижение незапланированных простоев на 25-30%.
Увеличение интервалов планового ремонта за счет точного прогноза остаточного ресурса.
Сокращение энергозатрат минимум на 10%.
Формирование прецедента для отраслевого стандарта «метрологически точного цифрового двойника».
Для Fluke это шаг к бизнес-модели «Инструмент как сервис» (Tool-as-a-Service), где клиент оплачивает не просто аппаратуру, а гарантированный результат — минимальный уровень эксплуатационных рисков и максимальную операционную эффективность.
«Наше видение 2025 года и далее — это не просто измерить, а предотвратить и оптимизировать, — CEO Fluke Corporation. — Цифровой двойник на основе проверенных данных с наших приборов — это следующий логический шаг в эволюции предиктивного обслуживания. Мы превращаем данные в прогнозы, а прогнозы — в конкретные экономические результаты для наших клиентов».
Успешная реализация пилотного проекта откроет возможность тиражирования решения «Fluke Digital Plant Twin» на глобальном рынке, начиная со второго квартала 2026 года.
