Вы зашли на мобильную версию сайта
Перейти на версию для ПК

Пермяки придумали способ сократить число аварий на производствах

УЗТМ. Уралмашзавод. Екатеринбург, кран, уралмашзавод
Пермские и московские ученые разработали «умную» систему для тренировки крановщиков-операторов Фото:

Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) и Московского госуниверситета пищевых производств разработали «умную» систему для тренажеров, на которых обучают крановщиков-операторов. Интеллектуальный помощник поможет рабочему усовершенствовать навыки управления техникой и ускорить выполнение операций.

«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, характеристики оборудования и другие факторы. Применение разработки в процессе обучения операторов позволит повысить их сенсомоторные навыки, которые помогут эффективно и безопасно выполнять работу», — сообщается на сайте ПНИПУ.

По мнению разработчиков, это позволит сократить количество аварий на предприятиях. Чтобы добиться высокого качества работы программы, ученые провели более 1000 экспериментов. Сейчас разработка рекомендована для внедрения в отраслях промышленности, в которых используют краны для перемещения грузов.

Ранее URA.RU рассказывало, что пермские ученые придумали способ замедлить «старение» самолетов. Специалисты вуза усовершенствовали способ обработки металлических деталей спецсоставом, защищающим их от коррозии и ржавчины.

Содействие привлечению исследователей и разработчиков к решению важнейших задач развития общества и страны — одна из трех ключевых задач десятилетия науки и технологий, объявленного Владимиром Путиным. Устойчивое развитие регионов в условиях нарастающей потребности импортозамещения невозможно без масштабного использования научно-технических достижений и опоры на инновации.

Сохрани номер URA.RU - сообщи новость первым!

Telegram-канал «Большая Пермь» — у нас всегда свежие события Перми и Пермского края. Подписывайтесь!

Все главные новости России и мира - в одном письме: подписывайтесь на нашу рассылку!
На почту выслано письмо с ссылкой. Перейдите по ней, чтобы завершить процедуру подписки.
Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) и Московского госуниверситета пищевых производств разработали «умную» систему для тренажеров, на которых обучают крановщиков-операторов. Интеллектуальный помощник поможет рабочему усовершенствовать навыки управления техникой и ускорить выполнение операций. «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, характеристики оборудования и другие факторы. Применение разработки в процессе обучения операторов позволит повысить их сенсомоторные навыки, которые помогут эффективно и безопасно выполнять работу», — сообщается на сайте ПНИПУ. По мнению разработчиков, это позволит сократить количество аварий на предприятиях. Чтобы добиться высокого качества работы программы, ученые провели более 1000 экспериментов. Сейчас разработка рекомендована для внедрения в отраслях промышленности, в которых используют краны для перемещения грузов. Ранее URA.RU рассказывало, что пермские ученые придумали способ замедлить «старение» самолетов. Специалисты вуза усовершенствовали способ обработки металлических деталей спецсоставом, защищающим их от коррозии и ржавчины. Содействие привлечению исследователей и разработчиков к решению важнейших задач развития общества и страны — одна из трех ключевых задач десятилетия науки и технологий, объявленного Владимиром Путиным. Устойчивое развитие регионов в условиях нарастающей потребности импортозамещения невозможно без масштабного использования научно-технических достижений и опоры на инновации.
Комментарии ({{items[0].comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
{{item.comments_count}}

{{item.img_lg_alt}}
{{inside_publication.title}}
{{inside_publication.description}}
Предыдущий материал
Следующий материал
Комментарии ({{item.comments_count}})
Показать еще комментарии
оставить свой комментарий
Загрузка...