пн-пт 09.00 - 18.00 (МСК)
Главная › Продукты › Видеоконтроль и учет ж/д транспорта › АРДИС
Идентификация и осмотр вагонов, автоматизация технологических операций с вагонами
АРДИС – это семейство решений по идентификации вагонов, управлению отгрузкой продукции ж/д транспортом, коммерческому осмотру вагонов, контролю передвижения и местонахождения вагонов, построенное на платформе системы распознавания номеров вагонов и решающее задачи служб метрологии, логистики и безопасности.
Для служб товарного производства и метрологии
Для служб безопасности
Для служб логистики

В зависимости от решаемой задачи система АРДИС может комплектоваться АРМ осмотра вагонов для служб логистики и безопасности или АРМ оператора ж/д весов.
Основные функции:
Правообладатель исключительных прав на ПО: ООО «Малленом Системс».
Свидетельство о гос. регистрации: № 2022667753 от 26 сентября 2022 г.
Запись в реестре российского ПО: № 18084 от 20.06.2023 г.
Стоимость ПО «АРДИС» - от 200 000 руб.
Приобретение прав на использование программного обеспечения оформляется лицензионным договором. Предоставляется простая (неисключительная) лицензия.
Дополнительный функционал можно приобрести как вместе с основной лицензией, так и отдельно в любой момент.
Вам требуется коммерческое предложение?
Хотели бы узнать подробности?
Звоните, мы всегда рады помочь!
Павел Морозов, Елена Коровкина
тел.: 8-800-700-35-17 (доб. 209, 204)
эл. почта:pmorozov@mallenom.ru, korovkina@mallenom.ru
Эти принципы делают компанию «Малленом Системс» надёжным партнёром, способным обеспечить долгосрочное и взаимовыгодное сотрудничество.
Иные документы предоставляются по запросу.
Первая версия системы «АРДИС» была разработана в 2004-2006 гг. и впервые была внедрена в 2006 г. на двух предприятиях компании «ЛУКОЙЛ». Мы гордимся тем, что наши первые системы успешно эксплуатируются и по настоящий день. С тех пор система «АРДИС» была установлена на более чем 100 объектах РФ и стран СНГ. Некоторые из объектов внедрения представлены ниже.
Журнал Control Engineering о внедрениях АРДИС.
| Объект внедрения | Функционал | Год сдачи в промэксплуатацию |
| г.Ухта ОАО «ЛУКОЙЛ-Ухтанефтепереработка» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» |
2007-2008 гг. |
| г.Волгоград ООО «ЛУКОЙЛ-Волгограднефтепереработка» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, учет влияния архимедовой силы при взвешивании, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» Подробнее |
2007-2008 гг. 2013-2014 гг. |
| г.Омск ОАО «Газпромнефть-ОНПЗ» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» |
2008-2009 г. |
| г.Уфа НПЗ группы «Башнефть»: ОАО «Уфанефтехим» ОАО «Новоуфимский нефтеперерабатывающий завод» ОАО «Уфимский нефтеперерабатывающий завод» ОАО «Уфаоргсинтез» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо», Schenk, «Измерительная Техника», АСУ ТП, KEMEK Подробнее |
2011 г. |
| г.Красносельск Республика Беларусь ОАО «Красносельскстройматериалы» |
Автоматизация отгрузки стройматериалов через ж/д весы, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2012 г. |
| г.Тобольск ООО «Тобольск-Нефтехим» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2013 г. |
| г.Мозырь Республика Беларусь ОАО «Мозырский НПЗ» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2015 г. и 2021 г. |
| г. Краснодар ООО «Ильский НПЗ» |
Коммерческий учет нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2015 г. |
|
Московская обл. |
Контроль отгрузки продукции ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2015 г. |
|
г. Павлодар, Казахстан |
Контроль отгрузки продукции ж/д транспортом, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2015-2016 гг. |
|
г. Буденновск |
Контроль отгрузки продукции ж/д транспортом | 2015-2016 гг. |
|
г. Сызрань |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности | 2016 г. |
|
г. Новороссийск |
Контроль уровня налива с помощью тепловизионных камер, наружный осмотр и учет вагонов в интересах службы безопасности | 2017 г. |
|
Республика Беларусь, г. Мозырь-11 |
Автоматический расчет массы нетто и повышение скорости отгрузки, интеграция с вагонными весами «Меттлер Толедо» | 2017 г. |
|
г. Владивосток |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. Распознавание номеров контейнеров с привязкой к вагону. |
2018-2019 гг. |
|
г. Череповец |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. Интеграция с АСУ УЖДТ. |
2018 г. |
|
г. Пересвет (Московская обл.) |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. |
2018 г. |
|
г. Сызрань |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. |
2018 г. |
|
п. Актау (Казахстан) |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. |
2018-2019г. |
|
г. Комсомольск-на-Амуре |
Коммерческий узел учета нефтепродуктов, отгружаемых ж/д транспортом. Автоматизация взвешивания в динамике. |
2018 г. |
|
г. Павлодар (Казахстан) |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в интересах службы безопасности. |
2018 г. |
|
г. Находка |
Контроль приемки продукции ж/д транспортом. Интеграция с весами Mettler Toledo. |
2019 г. |
|
г. Находка |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в рамках системы контроля дислокации вагонов. | 2020 г. |
|
г. Буденновск |
Контроль отгрузки продукции ж/д транспортом. Интеграция с весами Mettler Toledo. |
2020 г. |
|
г. Новороссийск |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов в рамках системы контроля дислокации вагонов. |
2020 г. |
|
г. Ярославль |
Автоматизация ж/д КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов. |
2021-2022 гг. |
|
г. Кстово |
Автоматизация ж/д весов предприятия в части автоматизации расчета поправки на выталкивающую силу воздуха (модуль «Архимедова Сила»). |
2023 г. |
|
п. Саган-Нур, Бурятия |
Автоматизация идентификации, осмотра и контроля перемещения вагонов с функцией повагонного учета расхода профилактической жидкости на этапах погрузки и омасливания для предотвращения примерзания угля, 11 систем. |
2023-2024 гг. |
|
г. Омск |
Автоматизация КПП предприятия, учет входящих/выходящих вагонов, формирование данных для контроля дислокации, 3 системы. |
2024 г. |
|
рп. Чегдомын |
Коммерческий учет ж/д транспорта, автоматизация учета расхода профилактической жидкости для омасливания вагонов, 11 систем. Интеграция с информационно-логистической системой ILSAR. |
2025 г. |




АРДИС — это промышленная система идентификации и контроля движения железнодорожных вагонов на территории предприятия.
В отличие от обычных систем распознавания номеров, АРДИС решает не только задачу идентификации вагона, но и задачу понимания его движения. Система позволяет определять, какие вагоны, когда и куда фактически переместились, а также связывать эти данные с технологическими операциями предприятия.
АРДИС применяется для автоматизации железнодорожных КПП, весовых, участков погрузки и разгрузки, систем осмотра вагонов и других объектов промышленной инфраструктуры.
Система эксплуатируется с 2006 года и имеет более 100 внедрений на предприятиях различных отраслей промышленности.
Кажется, что все системы распознавания вагонов отличаются точностью распознавания номеров. Но на практике распознавание как таковое — это лишь небольшая часть задачи.
Предприятию обычно мало пользы в том, чтобы узнать, что такой-то номер попал в кадр. В конечном счете система нужна для контроля передвижения вагонов, поэтому важно понимать, что в действительности происходило с вагонами. Например, вагон мог остановиться перед точкой контроля, сдать назад, снова поехать вперёд или несколько раз пройти один и тот же участок во время манёвров. Обычная система распознавания честно зафиксирует каждое появление номера в кадре. Но она не ответит на главный вопрос: что на самом деле произошло?
Именно здесь начинается отличие АРДИС.
Система не просто распознаёт номера, а анализирует события движения: учитывает направление, последовательность проездов, манёвры, повторные проходы и взаимосвязь между ними. В результате предприятие получает не поток отдельных событий распознавания, а целостную картину движения вагонов.
Поэтому обычная система отвечает на вопрос:
«Какой вагон мы сейчас увидели?»
АРДИС отвечает на другой вопрос:
«Что происходило с этим вагоном?»
Именно поэтому АРДИС применяется не только для идентификации вагонов, но и для автоматизации производственных процессов: контроля движения, взвешивания, коммерческого осмотра, управления технологическими операциями и других задач, где важно понимать контекст происходящего, а не только распознавать номера.
АРДИС особенно востребован в случаях, когда предприятию важно не только распознавать номера вагонов, но и понимать их фактическое движение и состояние технологических процессов.
Как правило, это объекты, где присутствуют манёвры, реверс, повторные проходы через точки контроля, несколько участков наблюдения или необходимость связывать данные из разных систем и технологических операций.
Если задача сводится к фиксации номеров вагонов в одной точке контроля при простых условиях движения, обычно достаточно базовой (упрощенной) конфигурации системы. Полный потенциал АРДИС раскрывается там, где требуется контроль движения, операций и связанных с ними событий.
Поэтому выбор конфигурации всегда зависит от задач предприятия. На одних объектах достаточно автоматизировать отдельный участок контроля, на других требуется комплексная система, формирующая единую картину движения вагонов по всей территории.
На первый взгляд контроль на КПП, взвешивание, коммерческий осмотр или автоматизация погрузки — это совершенно разные задачи. На практике их объединяет базовая подзадача понимать, какие вагоны находятся на объекте, где они расположены, как перемещаются и какие операции с ними выполняются.
Именно поэтому АРДИС применяется для автоматизации самых разных производственных процессов, связанных с движением вагонов.
Наиболее распространённые сценарии применения:
АРДИС может работать как на отдельном участке, например, на КПП, весовой или пункте осмотра, так и объединять несколько точек контроля в единую систему управления железнодорожной логистикой предприятия.
Поэтому правильнее рассматривать АРДИС не как решение для какой-то одной задачи, а как платформу, на базе которой можно постепенно автоматизировать различные процессы работы с вагонами.
Да. Такие сценарии являются типичными для промышленных предприятий и учитывались при разработке системы изначально.
На практике вагоны редко движутся по территории предприятия линейно. В процессе работы они могут останавливаться, менять направление движения, участвовать в манёврах и несколько раз проходить через одни и те же точки контроля.
Для обычных систем распознавания это часто приводит к появлению набора разрозненных событий, которые требуют дополнительной интерпретации со стороны операторов или внешних информационных систем.
АРДИС анализирует события в контексте движения вагонов и позволяет формировать связанную картину происходящего. Благодаря этому система способна корректно учитывать повторные проходы, реверсивное движение и другие сложные сценарии, характерные для промышленной железнодорожной логистики.
Именно поэтому АРДИС применяется не только для распознавания номеров вагонов, но и для задач контроля движения и автоматизации технологических процессов.
Это один из самых частых вопросов. Однако на практике он редко является главным.
Если номер вагона находится в хорошем состоянии и различим для человека, АРДИС его, как правило, успешно его прочитает. Поэтому на начальном этапе гораздо важнее ответить на другой вопрос: в каком состоянии находится парк вагонов, с которым предстоит работать?
Опыт эксплуатации показывает, что доля вагонов с плохо читаемыми номерами существенно различается в зависимости от типа предприятия. Например, в морских портах такие вагоны встречаются крайне редко (1-2 из 100 шт), тогда как на угольных предприятиях из-за загрязнений и тяжёлых условий эксплуатации их обычно заметно больше (3-4 из 100 шт).
Но даже это не главный критерий выбора системы.
Предприятию важно не то, сколько номеров удалось распознать, а насколько достоверно система определяет фактическое движение вагонов. Если один вагон распознан несколько раз, потерян в потоке событий или неверно интерпретирован, высокий процент распознавания сам по себе не решает задачу.
Поэтому при оценке проекта мы обычно рекомендуем начинать не с обсуждения «99 % распознавания», а с анализа условий эксплуатации и состояния вагонного парка. На основании опыта более чем 100 внедрений мы можем достаточно точно оценить ожидаемые результаты для конкретного объекта и при необходимости предложить технические решения или дополнительное обучение моделей распознавания.
Да, во многих сценариях АРДИС может работать полностью автоматически, без постоянного участия оператора.
Система самостоятельно идентифицирует вагоны, фиксирует события движения, контролирует выполнение заданных условий и передаёт данные во внешние информационные системы. При наличии плановых данных (натурных листов, заданий на подачу, информации из ERP и других систем) контроль может выполняться автоматически, а участие оператора требуется только при возникновении отклонений и нештатных ситуаций.
При этом необходимый уровень участия человека зависит от конкретной задачи. Например, при контроле движения через КПП система может работать практически автономно, тогда как при коммерческих операциях (отгрузка, взвешивание, приёмка груза) оператор обычно дополнительно контролирует результаты и подтверждает выполнение операций («принимает» состав).
Для упрощения работы персонала АРДИС позволяет автоматически выделять ситуации, требующие внимания. Например, номера вагонов, распознанные только одной камерой или имеющие признаки пониженной достоверности распознавания, могут автоматически помечаться цветом и специальным значком («номер требует проверки») для дополнительной проверки оператором.
Таким образом, задача АРДИС — не заменить человека любой ценой, а максимально сократить объём рутинных операций и сосредоточить внимание персонала только на событиях, которые действительно требуют контроля.
Да, АРДИС может работать как самостоятельно, так и в составе существующей ИТ-инфраструктуры предприятия.
На практике система часто интегрируется с 1С, системами управления терминалами (TOS), системами управления промышленной ж/д логистикой (ИЛС ILSAR RW, ПромЖелДорТранс, Ctrl+Вагон и др.), а также другими корпоративными информационными системами. В различных проектах выполнялись интеграции с SAP, Oracle, Axapta, корпоративными шинами данных и отраслевыми решениями заказчиков.
Интеграция позволяет автоматически получать и передавать данные о вагонах, грузах, заданиях, маршрутах и выполненных операциях. Например, АРДИС может получать плановые данные о подходящих вагонах, автоматически выполнять сверку план/факт, передавать результаты взвешивания или предоставлять информацию о фактическом движении вагонов другим системам предприятия.
Для интеграции могут использоваться различные механизмы: прямой доступ к базе данных АРДИС, обмен данными через HTTP-сервисы или разработка специализированных интерфейсов под требования конкретного объекта.
За годы эксплуатации АРДИС применялся как на отдельных локальных участках, так и в составе комплексных решений, объединяющих железнодорожную логистику, складской учёт, производственные процессы и корпоративные информационные системы предприятия, где требуются достоверные данные о фактическом движении вагонов.
Да, АРДИС позволяет объединять несколько точек контроля в единую систему с общей базой данных, единым рабочим местом оператора и централизованным хранением информации.
В зависимости от задач проекта несколько постов контроля могут использовать общий сервер, общий видеоархив, единые средства мониторинга и диагностики оборудования. Оператор при этом получает целостную картину движения вагонов по территории предприятия независимо от того, через какую точку контроля были получены данные.
Такой подход особенно востребован на крупных промышленных площадках, где необходимо контролировать перемещение вагонов между различными участками: КПП, весовыми, пунктами осмотра, зонами погрузки и выгрузки.
При этом архитектура системы подбирается с учётом требований к надёжности и особенностей объекта. Например, на практике для удалённых или ответственных участков (весовые, технологические точки контроля) часть оборудования и вычислительных ресурсов может размещаться локально, непосредственно на месте эксплуатации, чтобы сохранить работоспособность даже при проблемах со связью с центральным сервером.
Поэтому вопрос объединения нескольких точек обычно решается индивидуально: в одних проектах целесообразна полностью централизованная система, в других — распределённая архитектура с локальной обработкой данных на отдельных объектах.
Экономический эффект от внедрения АРДИС обычно связан с такими факторами как:
На практике сотрудники предприятия тратят значительное время на ручной учёт вагонов, сверку документов, поиск информации, передачу данных между подразделениями и разбор спорных ситуаций. Кроме того, часть решений принимается на основе неполной или устаревшей информации о фактическом местоположении вагонов.
АРДИС автоматически формирует достоверную картину движения вагонов и предоставляет эту информацию заинтересованным службам предприятия. Это позволяет сократить объём ручных операций, ускорить выполнение технологических процессов, снизить количество ошибок и быстрее выявлять отклонения от планов работы.
В зависимости от задач объекта эффект может проявляться по-разному: в ускорении приёмки и обработки составов, повышении пропускной способности отдельных участков, сокращении времени на поиск информации, уменьшении числа спорных ситуаций и повышении эффективности использования вагонов и инфраструктуры.
Поэтому экономический эффект всегда зависит от особенностей конкретного предприятия и обычно складывается из совокупности множества небольших улучшений, которые в итоге повышают эффективность всей системы работы с вагонами.
Обращайтесь к специалистам нашей компании за Excel-калькулятором экономической эффективности АРДИС.
Самая типичная ошибка - начинать с вопроса: «Какой процент распознавания обеспечивают системы на рынке?». Во-первых, на практике это редко является главным фактором успеха проекта. Во-вторых, если номера вагонов находятся в удовлетворительном состоянии, то качественная система распознавания его считает (тут скорее вопрос в том, каков парк вагонов и состояние номеров на них на моём предприятии, а также в умении системы трактовать маневры вагонов перед камерой).
На самом деле гораздо разумнее начать с того, какие данные необходимы предприятию и как они будут использоваться в работе.
Для этого достаточно выяснить:
Именно такие процессы чаще всего становятся источником потерь времени, ошибок и задержек в принятии решений.
Также важно обратить внимание на то, где возникает разрыв между фактическим движением вагонов и информацией в учётных системах. Многие предприятия даже не замечают, что проблема не в отсутствии информации, а в задержке её получения («пока мне прислали номера, локомотив уже уехал»).
При этом не обязательно сразу внедрять комплексное решение на всё предприятие или просто локальную точку распознавания. Иногда разумно начать с одного участка или сценария применения, а затем развивать систему по мере появления новых задач. Для предварительной оценки может использоваться пилотный проект на базе одной из легких и компактных модификаций АРДИС, позволяющий проверить работу системы на реальных данных объекта до внедрения полноценного промышленного решения.
Главный фактор, влияющий на сроки внедрения, — обычно не сама система.
На большинстве промышленных объектов основное время занимает подготовка проекта: обследование объекта, разработка и согласование проектной документации, закупочные процедуры, организация строительно-монтажных работ. Монтаж оборудования и пусконаладка, как правило, составляют лишь небольшую часть общего срока проекта.
Для крупного промышленного предприятия типичный график может выглядеть так: около 2-х месяцев на проектирование и согласование, около 2-х месяцев на поставку оборудования, около 1-го месяца на строительно-монтажные работы и примерно 1-а неделя на пусконаладку. На практике сроки нередко увеличиваются из-за пересогласований, отпусков, остановочных ремонтов, сезонных ограничений и других организационных факторов.
Свою роль играет и специфика объекта. Большое количество точек контроля, сложные схемы движения вагонов, стрелочные переводы, ограниченное пространство для размещения оборудования, интеграция с существующими информационными системами или разработка нестандартной логики автоматизации могут потребовать дополнительных проектных работ.
Во многих случаях внедрение можно выполнять поэтапно. Это позволяет начать использовать систему и получать практический эффект уже после запуска первого участка, не дожидаясь завершения всего проекта.
Не обязательно. Более того, крупные проекты далеко не всегда начинаются с автоматизации всего предприятия (всех въездов, всех весовых и пр.) сразу.
На нашей практике многие предприятия сначала автоматизируют одну точку: например, ж/д КПП или весовую. После того как система подтверждает свою эффективность в реальной эксплуатации, её постепенно распространяют на другие точки контроля. Именно так сегодня развиваются многие крупные внедрения АРДИС.
Такой подход позволяет не только распределить инвестиции во времени, но и снизить риски проекта. Первый участок становится источником практического опыта: уточняются сценарии работы, накапливается статистика, персонал осваивает систему, а последующие этапы внедряются быстрее и с меньшими организационными затратами.
Особенно полезен поэтапный подход при нестандартных задачах. Например, если предприятие использует внутренний парк вагонов с собственной маркировкой или требуется реализовать нетиповые алгоритмы контроля движения. В таких случаях разумно сначала выполнить пилотный проект, собрать необходимые данные, при необходимости адаптировать ПО к нестандартным условиям и только затем масштабировать решение.
В отдельных случаях для такой проверки может использоваться версия «АРДИС.Лайт» в роли либо пилота либо «пробного шара». При этом благодаря модульной архитектуре АРДИС развитие системы не требует начинать всё заново. Новые точки контроля, функции и интеграции добавляются по мере развития задач предприятия, сохраняя единую базу данных, общие средства мониторинга и общую архитектуру системы.
Главная ошибка — начинать с выбора оборудования или количества камер. На практике успех проекта определяется не этим.
Гораздо важнее понять на самом начальном этапе понять, в каких условиях системе предстоит работать, например:
Именно такие детали чаще всего определяют будущую архитектуру системы.
Поэтому проектирование АРДИС начинается не с подбора оборудования, а с анализа объекта и сценариев работы. За годы эксплуатации на более чем 100 объектах сформировался перечень типовых факторов, которые заранее позволяют выявить большинство потенциальных «подводных камней» и выбрать оптимальное техническое решение.
В результате заказчик получает не максимальную конфигурацию «на всякий случай» и не минимальный комплект оборудования, а систему, которая решает именно его задачи и при этом остаётся открытой для дальнейшего развития.
На практике бывают проекты, где АРДИС замещает какое-то ранее установленное неработающее решение. Во многих случаях действительно можно сохранить существующее оборудование, максимально использовать уже сделанные инвестиции.
Чаще всего удаётся использовать серверы, рабочие места операторов, сети передачи данных, камеры, датчики или осветители, если их характеристики соответствуют задачам проекта.
При этом важно понимать, что совместимость сама по себе не является целью. Гораздо важнее, чтобы существующее оборудование позволяло надёжно решать поставленную задачу. Иногда сохранение неподходящих камер или датчиков обходится дороже, чем их своевременная замена, поскольку снижает качество работы всей системы.
Именно поэтому решение принимается не по принципу «заменить всё» или «оставить всё», а исходя из обследования конкретного объекта. Такой подход позволяет избежать лишних затрат и использовать уже имеющуюся инфраструктуру там, где это действительно оправдано.
Прежде всего, стоит разделять два этапа жизни системы: внедрение и последующую эксплуатацию.
Во время внедрения специалисты заказчика участвуют в проекте в части согласований, оргвопросов и пр. Если проект включает нестандартную логику, интеграцию с АСУ предприятия или другие особенности объекта, этот этап может потребовать заметных совместных усилий, как и любая практика внедрения систем автоматизации.
После ввода системы в эксплуатацию участие персонала обычно минимально. Может показаться, что система распознавания и счета вагонов — сложная конструкция, которая требует постоянного внимания специалистов. Но на практике же эксплуатация АРДИС гораздо ближе к привычной системе видеонаблюдения.
Архитектура АРДИС открыта, в ней используются стандартные промышленные компоненты: IP-камеры, серверы, сеть передачи данных, датчики, средства освещения. Поэтому большинство задач эксплуатации хорошо знакомы обычным ИТ- и АСУ-службам предприятия: периодически проверить состояние оборудования, при необходимости очистить камеры, заменить вышедший из строя компонент или выполнить плановое резервирование.
На практике за годы эксплуатации нам крайне редко приходится консультировать заказчиков по вопросам обслуживания оборудования — например, по замене камер или настройке серверов. Такие работы обычно выполняются силами специалистов самого предприятия без каких-либо сложностей. Например, замена камеры может быть произведена, опираясь на перечни рекомендуемых моделей или просто на технические требования системы к оборудованию.
При этом АРДИС изначально проектировался для круглосуточной эксплуатации на промышленных объектах. Поэтому большое внимание уделено не только функциям распознавания, но и вопросам дальнейшей эксплуатации: система ведёт журнал событий, модуль самодиагностики контролирует состояние компонентов системы и помогает своевременно выявлять неисправности и сообщать о них.
На практике на многих предприятиях системы АРДИС работают годами без каких-либо вмешательств. Тем не менее, как и для любой промышленной системы, мы рекомендуем периодически устанавливать обновления и использовать сервисное сопровождение, особенно если система задействована в ответственных технологических процессах.
Таким образом, эксплуатация АРДИС после внедрения, как правило, не требует постоянного внимания персонала. Основная задача специалистов — не "нянчиться" с АРДИС, а периодически контролировать его состояние так же, как и любой другой элемент промышленной ИТ-инфраструктуры.
Любая промышленная система, скажем откровенно, рано или поздно сталкивается с отказами отдельных компонентов. Поэтому главный вопрос не в том, может ли выйти из строя камера, датчик или сервер, а в том, насколько быстро предприятие может узнать о проблеме или даже предотвратить её.
На крупных промышленных объектах (да и не только) даже устранение небольшой неисправности редко происходит мгновенно, потому что необходимо оформить заявку, согласовать работы, организовать доступ на объект, привлечь нужных специалистов, приобрести или привезти со склада из ЗИП новый компонент, найти «окна» для ремонта и т.д. При этом момент поломки может быть не очень благоприятным, например, в пик сезонной загрузки предприятия. Поэтому раннее обнаружение проблемы может сберечь много сил и нервов.
По этой причине в состав АРДИС входит модуль самодиагностики и мониторинга состояния системы, который непрерывно контролирует работоспособность серверов, камер, датчиков, каналов связи и других компонентов, позволяя оперативно выявлять возникающие проблемы.
Если один из элементов выходит из строя или начинает работать нестабильно, это сразу отражается в системе мониторинга. На практике часто удаётся заметить не только сам отказ, но и признаки его приближения — например, периодические обрывы связи с камерой или другими устройствами, или падение процента распознавания. Это позволяет устранить проблему ещё до того, как она повлияет бизнес-процесс.
Кроме того, архитектура АРДИС предусматривает различные варианты резервирования и повышения отказоустойчивости. Их состав определяется задачами объекта: для одних предприятий достаточно быстро обнаружить неисправность и восстановить работу, для других критически важно обеспечить непрерывную работу даже при отказе отдельных компонентов.
Таким образом, на практике оператору или сисадмину не требуется постоянно проверять, «всё ли работает». В штатном режиме система практически не требует внимания. Если же возникает неисправность, задача АРДИС — просигнализировать, чтобы предприятие как можно раньше узнало о проблеме и смогло принять необходимые меры.
При выборе системы легко сосредоточиться на брендах, моделях и стоимости камер, серверов или другого оборудования. Однако, исходя из 20-летнего опыта клиентов АРДИС, на практике этот вопрос становится по-настоящему важным не в момент покупки, а через несколько лет эксплуатации.
Рано или поздно предприятие может столкнуться с ситуацией, когда оборудование снято с производства, бренд прекратил существование или ушел с рынка, появились новые корпоративные требования «к железу» и т.д. В этот момент становится понятно, насколько свободно можно обеспечивать работу системы или расширять ее.
При проектировании АРДИС мы исходим из того, что промышленная система должна жить десятилетиями. Поэтому в системе используются стандартные промышленные компоненты и открытые интерфейсы. Камеры, серверы, сетевое оборудование и многие другие элементы могут подбираться исходя из требований проекта, бюджета предприятия или корпоративных стандартов. При необходимости оборудование можно заменять современными аналогами без необходимости перестраивать всю систему.
Такой подход позволяет избежать ситуации, когда через несколько лет предприятие оказывается «привязано» к единственному поставщику оборудования или вынуждено искать давно снятые с производства модели для ремонта существующей системы.
Конечно, существуют проверенные конфигурации оборудования, которые мы рекомендуем исходя из накопленного опыта эксплуатации. Однако эти рекомендации направлены на повышение надёжности системы, а не на создание зависимости от конкретного производителя.
В результате предприятие получает не набор устройств, а долгоживущую платформу, которую можно постепенно модернизировать и развивать вместе с изменением задач и инфраструктуры объекта.
Практически каждый промышленный объект считает свои процессы нестандартными и, как показывает наша практика, зачастую это действительно так.
Одни предприятия работают с внутренним парком вагонов и нестандартной маркировкой, другие хотят учитывать сложные манёвры, у кого-то возникает необходимость в интеграции с производственной системой, в контроле габаритов, в осмотре днища и т.д.
На первый взгляд кажется, что такие требования означают необходимость создавать полностью индивидуальную систему, но на практике чаще всего это не так.
За почти 20 лет развития АРДИС большинство его возможностей появилось именно благодаря подобным проектам. То, что когда-то было нестандартной задачей для одного предприятия, сегодня нередко уже входит в состав типового функционала. Поэтому во многих случаях оказывается, что похожая задача уже когда-то решалась и для неё существуют готовые модули.
Если же действительно требуется новый функционал, архитектура АРДИС позволяет развивать систему постепенно, не начиная проект заново. Именно поэтому многие предприятия сначала автоматизируют одну задачу или один участок, а затем по мере необходимости расширяют систему, сохраняя уже сделанные инвестиции.
Поэтому нестандартная задача — это обычно не повод отказываться от автоматизации, а повод начать с обсуждения самого производственного процесса. Нередко именно на этом этапе становится понятно, что значительная часть решения уже существует, а действительно новой является лишь небольшая часть проекта.
Один из самых часто задаваемых вопросов — это будет ли система работать в проливной дождь, метель или туман. На нашей практике от предприятий, эксплуатирующих АРДИС, ни разу не приходили подобного рода вопросы. Современные камеры и алгоритмы компьютерного зрения рассчитаны на круглогодичную эксплуатацию под открытым небом. Если погодные условия настолько тяжёлые, что номер невозможно различить человеку, то это уже экстремальная ситуация и для самой эксплуатации железной дороги.
Из нашего опыта мы можем сказать, что основные сложности связаны совсем с другим: грязными камерами, сложными манёврами, стеснёнными условиями установки оборудования или особенностями движения на конкретном объекте.
Единственный погодный фактор, который действительно может создавать сложности для АРДИС, как и для любой уличной системы видеонаблюдения — это солнце. С этим сталкивался каждый, кто эксплуатировал уличные камеры: низкое солнце, блики, засветка объектива или резкие перепады освещённости могут ухудшать качество изображения. Главная защита от таких проблем заключается не в «волшебных алгоритмах» или дорогих камерах, а в грамотной проектировке системы, включающей правильный выбор мест установки камер, углов обзора, объективов и времени, когда солнце попадает в кадр. Именно поэтому при обследовании объекта мы всегда анализируем не только схему движения вагонов, но и условия освещённости. На практике это позволяет ещё на этапе проектирования избежать большинства подобных проблем.
Кроме того, промышленная система должна не просто «распознавать» в сложных условиях, а делать это предсказуемо. Если качество распознавания по каким-либо причинам снижается, например, из-за сильного загрязнения камер или нестандартной ситуации, то система позволяет быстро сигнализировать об этом через модуль самодиагностики. Таким образом, надёжность АРДИС определяется не отдельными погодными условиями, а тем, насколько уверенно система решает производственную задачу на протяжении многих лет эксплуатации.
Вам требуется коммерческое предложение?
Хотели бы узнать подробности?
Звоните, мы всегда рады помочь!
Павел Морозов, Елена Коровкина
тел.: 8-800-700-35-17 (доб. 209, 204)
эл. почта: pmorozov@mallenom.ru, korovkina@mallenom.ru