Комплексная отечественная система предиктивной аналитики AtomMind помогает значительно снизить долю брака на Чепецком механическом заводе – с 23 % до менее чем 1 % путём прогнозирования отказов и настройки технологических параметров в реальном времени.

Что такое AtomMind

AtomMind — это система предиктивной аналитики на основе искусственного интеллекта, предназначенная для контроля и улучшения качества продукции — в первую очередь трубчатых оболочек из циркония для топлива реакторов (ТВЭЛ). Проект стартовал в 2022 году, прошёл пилотный этап и в 2023 году перешёл в промышленную эксплуатацию. Система собирает и анализирует более 600 параметров технологического процесса, что позволяет использовать рекомендации в режиме реального времени для корректировки оборудования и технологических настроек.

Причины внедрения

• 25 % трубок не соответствовали заявленным параметрам качества;
• обработка ~3000 заказов в месяц и ~2 млн параметров требовала оперативного контроля;
• неэффективные ремонты и техобслуживание приводили к потере прибыли.

Эффект от системы

 

AtomMind

По заявлению проекта, AtomMind прогнозирует уровень дефектов и предлагает рекомендации для технологической перенастройки, благодаря чему конечный процент брака упал с 23 % до менее 1 %. Система позволяет перейти от планового обслуживания к предиктивному, предотвращая заражения и отклонения до их появления.

 

Технические особенности и масштабирование

AtomMind построена на low‑code платформе с унифицированным интерфейсом и интеграционными инструментами, что упрощает её внедрение в ИТ‑ландшафт предприятия. Это обеспечивает быструю разработку и масштабирование на другие линии производства и предприятия.

Дополнительно: система соответствует требованиям информационной безопасности для ядерной отрасли, полностью разработана внутри России и поддерживается госкорпорацией «Росатом» – это делает проект перспективным для внедрения на других предприятиях металлургической и атомной промышленности, создавая общий AI‑стандарт отечественного производства.