БелЖД

Предиктивное обслуживание на базе IoT и AI

Срок: 16 недель

Predict AIIoTSCADAПредиктивный МОТ

−30%

аварийных простоев

−45%

стоимость ТО за год

7 дней

горизонт предсказания

120+

параметров мониторинга

С чем пришёл клиент

Парк локомотивов БелЖД проходил плановое ТО по регламенту, а не по реальному состоянию. Аварийные остановки в пути обходились в десятки тысяч долларов за инцидент и дестабилизировали расписание.

Аварийные остановки локомотивов — до 40 инцидентов в месяц

ТО по регламенту — без учёта реального состояния узлов

Данные SCADA не анализировались в реальном времени

Каждый инцидент в пути — срыв расписания и аварийные бригады

Что сделал Bevalex

Bevalex интегрировал IoT-сенсоры с данными SCADA и обучил Predict AI на телеметрии тяговых агрегатов. Система предсказывает отказы за 3–7 дней и автоматически формирует наряды на ТО.

Установка IoT-сенсоров на 120+ параметров тяговых агрегатов

Интеграция с SCADA по протоколу OPC-UA в реальном времени

Обучение модели на 4-летней истории телеметрии и инцидентов

Предсказание отказов за 3–7 дней до возникновения

Автоматическое формирование нарядов на ТО в ЕАМ-системе

Результаты

Измеримый эффект после внедрения