 |
Металлоинвест и JSA Group расширили возможности носимых устройств в системе технического обслуживания и ремонта
Металлоинвест расширил функционал «умных часов», применяемых на предприятиях компании с 2020 года для повышения эффективности системы технического обслуживания и ремонта. Обновленные совместно со специалистами JSA Group носимые устройства обеспечат передачу информации в режиме реального времени, более точное позиционирование, повысят качество определения типов проводимых работ.
«В общей сложности был произведён мониторинг более 8000 рабочих часов среди 160 сотрудников ремонтных служб на различных участках, – поясняет начальник управления по эффективности производственных активов Металлоинвеста Наталья Виноградова. – Благодаря новым возможностям мы повысим скорость обработки собираемых данных, обеспечим оперативный контроль за состоянием здоровья сотрудников и своевременное оказание помощи в случае необходимости даже на отдаленных участках».
«Система постоянно развивается. Мы дообучаем используемую для определения типов работ нейросетевую модель. Обеспечиваем параллельное усовершенствование технологии с её применением для реализации проектов программы трансформации направления технического обслуживания и ремонтов», — рассказывает руководитель направления мониторинга производительности JSA Group Роман Алдухов.
Пилотный проект по использованию носимых устройств как одного из инструментов в рамках комплексной программы трансформации системы технического обслуживания и ремонта (ТОиР) стартовал на Михайловском ГОКе им. А.В. Варичева в 2020 году. Затем «умные часы» поступили на другие комбинаты Металлоинвеста: Лебединский ГОК и ОЭМК им. А.А. Угарова. Разработчиком устройства является инновационная компания OptimalFlow Group (OFG) (входит в JSA Group), занимающаяся разработкой и внедрением передовых решений для крупного бизнеса.
Основные цели программы трансформации ТОиР – повышение технической готовности оборудования, оптимизация нормативов обслуживания, повышение производительности труда ремонтного персонала, оптимизация запасов.
Контактное лицо: Мария
Компания: JSA Group
Добавлен: 12:12, 27.07.2022
Количество просмотров: 234
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия600 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия679 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |