Архитектура платформы

От сигнала и лабораторной пробы — к инженерному решению

Платформа связывает телеметрию, анализы масел, сервисную историю, компоненты и экономику в единую картину состояния машины и узлов.

Логика работы платформы

Сбор эксплуатационных данных

CAN J1939, моточасы, ошибки ECU, режимы работы, ремонты, ЗИП и история узлов.

Интерпретация масел и трендов

Выявление износа, загрязнения, старения масла и отклонений от baseline по агрегату.

Оценка риска отказа

AI и правила оценивают вероятность дефекта, приоритет и остаточный ресурс.

Планирование действий

ТО, инспекция, повторная проба, резервирование ЗИП, окно ремонта и оценка эффекта.

Единый инженерный контур

Машина → узел → симптом → анализ → решение
Регламент ТО + фактическое состояние + сервисная история
Компоненты + наработка + межремонтный ресурс
Склад ЗИП + ближайшие сервисные потребности
KPI надежности + затраты + стоимость часа эксплуатации

Data Fusion Preview

Реальные product mockups

Так может выглядеть рабочий интерфейс платформы

Ниже — рабочие mockup-блоки enterprise-продукта: командный центр, анализ масла, ресурс узла, ЗИП и executive-аналитика.

Mining Ops

Command Workspace

Обзор парка

Риски

ТО и ремонты

Анализы масел

Компоненты и ЗИП

TCO / KPI

Критическое событие

CAT 777D — риск перегрева трансмиссии

Осмотр охлаждения и уточнение сценария ремонта

Готовность парка

94.2%

+1.8% к прошлой неделе

Критические риски

2 требуют вмешательства сегодня

ТО на неделе

6 с резервом ЗИП

Стоимость 1 мч

₽ 18 420

-4.1% к базовому периоду

Приоритеты по технике

18 единиц

Машина

Узел

Событие

Риск

CAT 777D

Самосвал

Трансмиссия

Температура ↑

Высокий

БелАЗ 7513

Самосвал

Редуктор

Fe / Cu ↑

Средний

PC1250

Экскаватор

Гидросистема

Стабильно

Низкий

CAT 772G

Самосвал

ТО-500

87 мч

План

Тренды парка

7 дней

Ближайшие сервисные действия

Приоритет

ТО-500 — CAT 772G

Подготовить окно ремонта и комплект ЗИП

План

Повторная проба — БелАЗ 7513

Подтвердить характер износа редуктора

Срочно

Остаточный ресурс узлов

Model View

Анализ масла / Sample #OA-24031

БелАЗ 7513 · редуктор · 10.03.2026

Требует внимания

118 ppm

42 ppm

31 ppm

Вязкость

TBN

Стабильно

Тренд

Рост

Инженерный вывод: растут продукты износа и загрязнения. Нужны повторная проба, осмотр узла и сверка с телеметрией по температуре и нагрузке.

Состояние компонента / Трансмиссия CAT 777D

Модель остаточного ресурса

Высокий риск

38% ресурса

Вероятность отказа 0.72

Прогноз до вмешательства 120 мч

Температурный тренд Негативный

Рекомендуемое действие Осмотр / сервисное окно

Прогноз ЗИП / Ближайшая потребность

На основе ТО, рисков узлов и истории замен

7 дней

Позиция

Остаток

Спрос

Статус

Фильтр CAT 1R-1808

ТО-500 / ТО-1000

Недостаточно

Комплект уплотнений

Гидросистема

Достаточно

Подшипник редуктора

БелАЗ 7513

Заказать

Executive KPI / Reliability & Economics

Уровень руководителя эксплуатации

Month View

Готовность парка

94.2%

Аварийные простои

-18%

Затраты на ТОиР

-11%

Стоимость 1 мч

₽ 18 420

Операционный контур

Что видит инженер и диспетчер в ежедневной работе

Не набор разрозненных графиков, а единая картина по рискам, ТО, компонентам, сервисным окнам и очередности вмешательств.

Ключевые сценарии

Раннее выявление деградации узлов
Анализ температур, нагрузок, ошибок ECU, металлов износа и трендов по агрегату.

Планирование ТО по фактическому состоянию
Сочетание регламентной наработки, диагностики, сервисной истории и оценки риска отказа.

Прогноз потребности в ЗИП
Прогноз спроса на запасные части по ТО, ремонтам и ожидаемым заменам компонентов.

Контроль стоимости владения
Анализ затрат по машинам, узлам, причинам простоев и типам ремонтных воздействий.

Операционный список приоритетов

Объект

Событие

Действие

Приоритет

CAT 777D Трансмиссия

Температура ↑, аномалия по нагрузке, ухудшение по маслу

Осмотр, проверка охлаждения, контроль повторной пробы

Высокий

БелАЗ 7513 Редуктор

Превышение Fe / Cu, риск прогрессирующего износа

Повторный анализ, инспекция, уточнение сценария ремонта

Средний

CAT 772G ТО-500

87 мч до регламента

Подготовить сервисное окно и комплект ЗИП

План

БелАЗ 7555 TPMS

Снижение давления на колесе №4

Проверка шины, оценка риска повреждения и простоев

Контроль

Интеграции

Платформа встраивается в существующий цифровой контур предприятия

Важна не только аналитика, но и связь данных разных систем в единый процесс решений.

Telemetry / IIoT

Телеметрия и машинные сигналы

Данные по наработке, нагрузке, температурам, ошибкам ECU, режимам работы и местоположению.

CAN J1939
GPS / трекеры / шлюзы
Потоки и исторические выборки

Lab / Maintenance

Лаборатории и сервисные данные

Импорт проб масел, дефектов, ремонтов, регламентов и истории вмешательств.

Анализы масел
ТОиР и сервисная история
Карточки узлов и агрегатов

ERP / Inventory

ERP, склад и корпоративные системы

Связь со складом, закупками, нормативами, 1С, API и корпоративной отчётностью.

1С / ERP / Excel / CSV
Склад и потребность в ЗИП
API / webhook / batch-обмен

Роли пользователей

Каждая роль видит свой контур управления

Платформа работает как инструмент ежедневной работы для инженеров, диспетчеров и руководителей.

Главный механик

Контролирует техническую готовность, критические узлы, эффективность ТО и структуру простоев.

Фокус: надежность парка

Инженер по надежности

Анализирует деградацию агрегатов, причины дефектов, тренды масла и остаточный ресурс компонентов.

Фокус: риск отказа

Диспетчер

Контролирует оперативные тревоги, ближайшие сервисные действия и приоритеты вмешательства.

Фокус: операционный контроль

Руководитель эксплуатации

Видит KPI по парку, структуре затрат, стоимости часа и эффекту от внедрения.

Фокус: экономика и KPI

Типы техники

Платформа адаптируется под разные классы карьерного оборудования

Мониторинг учитывает специфику машины, узлов, режимов работы и структуры затрат.

Haul Trucks

Карьерные самосвалы

Двигатель, трансмиссия, редукторы, шины, топливная эффективность, наработка и стоимость 1 мч.

Excavators

Экскаваторы

Гидросистема, насосы, цилиндры, ДВС, режимы копания и фактическая эффективность смены.

Dozers

Бульдозеры

Ходовая часть, трансмиссия, гидравлика, тяжёлые режимы работы и сервисные риски.

Drill Rigs

Буровые станки

Циклы бурения, гидросистема, компрессоры, сервисная нагрузка и влияние на производственный контур.

Для кого решение

Платформа подходит для разных типов горных и сервисных организаций

Решение подходит для эксплуатации, подрядчиков, сервиса и инженерных центров.

Mining Companies

Горнодобывающие компании

Контроль парка, простоев, готовности техники и затрат по узлам и машинам.

Подходит для централизованного управления надежностью и ТОиР.

Contractors

Подрядные организации

Управление доступностью техники и себестоимостью часа эксплуатации в контрактных режимах.

Фокус на SLA, простои, ресурс и загрузку техники.

Service Teams

Сервисные компании

Планирование ремонтов, привязка диагностики к складу ЗИП и прозрачная история действий по узлам.

Фокус на качество диагностики и скорость подготовки вмешательств.

Engineering Centers

Инженерные и аналитические центры

Причинно-следственный анализ, baseline-модели и сценарии predictive maintenance.

Фокус на масштабирование аналитики и корпоративные KPI.

Модули платформы

Основные функциональные контуры

Максимальный эффект появляется, когда модули работают как единый контур данных и решений.

Oil Intelligence

Анализ масел

Лабораторные пробы, тренды износа, загрязнение и связь с состоянием узлов.

Fe, Cu, Si, Al, Pb, вязкость, TBN
История проб и baseline
Автоматические выводы

Запросить демонстрацию

Fleet Telemetry

Телеметрия и CAN

Онлайн-мониторинг моточасов, режимов, температур, нагрузок, ошибок ECU и геопозиции.

CAN J1939
Наработка и тревоги
Сигналы для AI

Запросить демонстрацию

Maintenance Control

Управление ТОиР

Регламенты, сервисные окна, плановые и аварийные ремонты, трудозатраты и исполнение.

Планы ТО
Плановые и аварийные ремонты
KPI по простоям

Запросить демонстрацию

Component Lifecycle

Компоненты и ресурс

История замен, серийные номера, межремонтный ресурс и цифровой профиль узла.

ДВС, КПП, редукторы, гидравлика
Остаточный ресурс
Основа для digital twin

Запросить демонстрацию

Cost Analytics

TCO и экономика

Стоимость владения, расходы на ТОиР, топливо, простои и стоимость часа эксплуатации.

Разложение затрат
KPI по технике
Прогноз расходов

Запросить демонстрацию

AI Diagnostics

Диагностика и AI

Телеметрия, лабораторные данные и сервисная история в единой оценке риска отказа.

Оценка риска
LLM-интерпретация
Приоритизация действий

Запросить демонстрацию

Экономический эффект

Платформа должна давать измеримый результат

Цель — меньше простоев, выше готовность техники, точнее планирование ТОиР и ресурса узлов.

до 30%

меньше аварийных простоев

За счёт раннего выявления деградации и своевременных вмешательств.

до 25%

ниже расходы на ТОиР

Через контроль регламентов, снижение аварийности и лучшее планирование.

до 12%

экономия топлива

Через контроль режимов работы, шин, дорог и состояния техники.

до 40%

рост ресурса узлов

Через контроль масел, трендов и более раннее реагирование.

Потенциал эффекта зависит от зрелости процессов, качества данных, состава парка и сценария внедрения.

Внедрение

Путь внедрения за 4 этапа

Система должна быстро войти в ежедневную работу и поддержать решения по технике и ремонтам.

Аудит парка и данных

Определяем состав техники, источники телеметрии, лаборатории, регламенты и критические узлы.

Подключение контуров

Интегрируем телеметрию, масла, карточки техники, сервисные данные, компоненты и экономику.

Настройка логики и ролей

Формируем правила диагностики, KPI, сценарии тревог, уровни доступа и модели риска.

Запуск в ежедневную работу

Система начинает сопровождать решения по ТО, рискам отказов, запасам и стоимости эксплуатации.

Пилотный контур

Как может выглядеть пилот за 6–8 недель

Заказчик получает ограниченный контур, понятные KPI и основу для масштабирования.

Pilot Scope

Что входит в пилот

Подключение 10–20 единиц техники или одного критического контура
Интеграция 1–2 источников данных: телеметрия, анализы масел, ТОиР
Настройка тревог, KPI и приоритетов действий
Выделение критических узлов и сценариев риска
Executive-отчёт по результатам пилота

Expected Output

Что получает заказчик на выходе

Рабочий командный экран по технике и узлам
Реестр рисков и очередность вмешательств
Пилотные KPI по простоям, ресурсу, ЗИП и стоимости
Рекомендации по расширению на весь парк
Архитектура дальнейшего enterprise-внедрения

Почему мы

Инженерная экспертиза + продуктовый подход + enterprise-архитектура

Сильная сторона решения — понимание эксплуатации карьерной техники, диагностики и сервисных процессов.

Что отличает платформу

Единая модель состояния машины и узлов
Интерпретация данных языком, понятным инженеру
Связь между анализом, ремонтом, компонентом и экономикой
Готовность к развитию в predictive maintenance
Фокус на эффект: простои, ресурс, стоимость, готовность

Отраслевая база

Мы строим решение на стыке инженерной практики, диагностической логики, цифровых моделей оборудования и enterprise SaaS-подхода.

Данные телеметрия, масла, ТОиР, ЗИП

Модель машина, узел, риск, действие

Решения приоритеты, KPI, экономика

Переведите управление техникой из реактивного режима в управляемый

Покажем, как телеметрия, анализы масел, сервисная история, компоненты и экономика работают как единая система управления надёжностью, ТОиР и стоимостью парка.

Запросить демо под ваш парк Обсудить пилотный проект

Демонстрация платформы под ваш парк техники

Разбор сценариев: узлы, ТО, ЗИП, риски, экономика

Пилотный контур внедрения с KPI эффекта

Контакты

Обсудим задачи вашего парка техники

Оставьте заявку — поможем определить, какие данные подключить первыми и какой пилот даст проверяемый результат.

Связаться с нами

Телефон
+7 921 877-89-69

Email
info@mqtech.ru

Локация
Москва, Россия

Режим работы
Пн–Пт, 09:00–18:00

Запросить демонстрацию

Ваше имя *

Компания

Email *

Используем только для связи по вашему запросу.

Телефон

Удобно для быстрого согласования демонстрации.

Задача / комментарий

Мы свяжемся с вами и предложим формат: demo, пилот или архитектуру внедрения.