Новый тренажер поможет уменьшить количество аварий на предприятиях

"Во время перемещения грузов крайне важны профессиональные навыки и опыт оператора. Получить их возможно с помощью специального тренажерного комплекса, который имитирует работу реального оборудования. Существующие сейчас «тренажеры» позволяют физически управлять рычагами, при этом оператор применяет свои знания и навыки. Мы разработали «интеллектуальный помощник», который сможет подсказывать человеку, какие действия будут наиболее эффективны", – рассказывает один из разработчиков, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем Пермского Политеха, кандидат технических наук Иван Полевщиков.

Ученые разработали модели и алгоритмы, на основе которых тренажерный комплекс «советует» необходимые действия. Рекомендации выводятся на экран оператора и обновляются в режиме реального времени. Чтобы рассчитать оптимальные параметры процессов, «тренажер» учитывает специфику технологического процесса, характеристики оборудования и другие важные факторы. Эти данные можно регулировать. Применение «интеллектуального помощника» позволит выполнять операции быстрее, использовать меньше электроэнергии. Система сможет сократить количество аварий на предприятиях. По словам ученых, применение разработки в процессе обучения будущих операторов позволит повысить их сенсомоторные навыки, которые помогут эффективно и безопасно выполнять работу. 

Ученые провели более 1000 экспериментов, чтобы добиться высокого качества работы модели. Сейчас они реализуют алгоритм в виде  программы на языке C# в среде Unity, чтобы внедрить его в компьютерный тренажерный комплекс. 

"Применение «тренажера» позволит сократить расходы на обучение операторов и создать при этом обстановку, близкую к игровой. Чтобы применить разработку на производстве, нужно интегрировать «интеллектуальный помощник» в систему управления краном и дополнить ее информационно-измерительной подсистемой для оценки  текущего состояния груза, троса и компонентов крана. Тогда разработка сможет давать советующие решения для наиболее эффективного выполнения технологических процессов", – отмечает исследователь.

Разработку можно будет внедрить в отраслях промышленности, где используют краны для перемещения грузов.