Мы создали устройства, которые анализируют вибрации станков и показывают, какие поломки произошли, а какие будут в скором времени. Благодаря этому промышленные компании могут заранее заказывать детали на замену.

Стартап появился из моей кандидатской диссертации: я готовил исследование о вибродиагностике механизмов в Южно-Уральском госуниверситете. Параллельно мы с другом зарабатывали тем, что делали станки, автоматические линии и другое оборудование для небольших производств: друг отвечал за механику, а я — за системы управления и диагностики.

Наработки по диссертации я начал представлять в 2016 году, и их хорошо приняли в научной среде: на конференциях в Милане, Будапеште, Санкт-Петербурге подходили специалисты от промышленных компаний и предлагали сотрудничество. Тогда-то и появилась мысль, что можно применить эти идеи в технологии для реального производства.

Ещё собирая станки, мы сталкивались с такой проблемой: когда в сборке что-то шло неправильно, механизм издавал дополнительные вибрации. Стало интересно их замерить, понять, от чего они зависят. Умея анализировать эти вибрации, мы можем устанавливать их источник — причину поломок.

Представьте: если у машины с колесами всё в порядке, она едет тихо, а если помят диск, появляются какие-то шумы, дополнительные вибрации. Виброакустика позволяет их фиксировать — чем быстрее мы начинаем чувствовать дефекты, тем раньше определяем источник повреждения.

Вообще виброакустику уже используют для диагностики станков, но мы усовершенствовали существующие методы. Обычно датчики, считывающие колебания, устанавливаются на корпусе механизма: мы же научились закреплять их внутри.

Это как слушать происходящее в комнате не через стенку, а непосредственно из самой комнаты — так мы получаем более подробные и точные данные.

Наш датчик похож на небольшой компакт-диск. Его нужно закрепить в патроне диагностируемого станка (куда обычно крепится обрабатываемая деталь), а затем запустить станок.

Сделать это может каждый токарь, для этого не нужно ничего переоборудовать и никого обучать, что сильно экономит производству время и деньги на обслуживание оборудования. Сейчас мы как раз разрабатываем максимально удобный для работников интерфейс.

Сегодня на рынке нет похожих приборов, диагностикой обычно занимаются мастера. На предприятие приезжает специальный человек, останавливает станок и устанавливает на его корпусе акселерометр, который измеряет вибрации; после этого уже мастер анализирует полученную информацию.

Работа диагноста стоит около 20–25 тысяч рублей за смену (на один станок уходит не меньше двух смен), к тому же занимает несколько дней, которые мастер тратит на дорогу до предприятия, настройку и синхронизацию своего оборудования, обработку данных.

Среднее время работы датчиков WAS — 20 минут. И даже если на производстве вдруг понадобится более точный анализ данных, чем дал наш прибор, можно просто отправить данные тому же профессионалу-вибродиагносту — это всё равно будет быстрее и выгоднее.

Определяя цену WAS, мы ориентировались на стоимость классических переносных устройств, которыми пользуются мастера — это около $2000–3000 за прибор. Наше преимущество в том, что пользоваться этими датчиками может любой работник, а не только специалист.

Наши косвенные конкуренты — фирмы, занятые традиционными методами диагностики. Как правило, это крупные компании, например Siemens или General Electric. Что касается именно оборудования, то его производят некоторые отечественные компании вроде ZetLab.

Наши клиенты — предприятия крупного машиностроения, где станки работают с большими нагрузками и подвержены большому износу. Мы разработали критерии, которые помогают быстро оценить, какая поломка произошла: сейчас мы двигаемся к автоматической диагностике. То есть наше устройство не просто собирает данные о вибрациях и анализирует их, а выдает отчёт о конкретных дефектах.

Из-за того, что наши датчики чувствительнее традиционных систем, дефекты в станках можно обнаружить заблаговременно, ещё до того, как произойдет поломка, а значит и начать ремонт заранее.

Мы помогаем предсказать остаточный ресурс установки, узнать, когда при тех же темпах использования она выйдет из строя. Благодаря этому можно заранее планировать ремонт — например, заказать детали на замену.

Для крупных компаний, особенно государственных, это важное преимущество. Закупки нужных деталей часто происходят через систему торгов, а для этого нужно сформировать документацию, просмотреть коммерческие предложения, выбрать поставщика — из-за этого установки могут простаивать по три месяца, даже если у компании есть деньги на нужные детали.

Сама технология универсальна. Критерии обнаружения дефектов требуют небольших уточнений и адаптаций под конкретного клиента, но процедура такой настройки происходит довольно быстро. Наша цель — получение качественно нового уровня диагностики, не меняя при этом процессы внутри цеха.

Сначала мы вкладывали в работу собственные средства, но в начале года решили завернуть идею в «стартаперскую форму». Например, весной WAS прошёл в акселерационную программу «Кировского завода» и венчурного фонда Pulsar Venture Capital.

В рамках акселерации разрабатываем пилотный проект для завода «Киров-Энергомаш» и будем внедрять там датчики, анализировать их работу на крупном производстве.

Также в этом году мы написали заявку на совместный российско-бельгийский грант, на нас вышел бельгиец, который предложил сотрудничество. Мы планируем использовать датчики для диагностирования планетарных передач (это механические передачи, которые есть, например, в ветрогенераторах или вертолётах).

Если обычно наши датчики можно использовать по многу раз на разных станках, то здесь их нужно поместить внутрь механизма, откуда они будут постоянно передавать информацию. Для этого технологию ещё нужно доработать, подготовить её к возможному износу, долгому использованию.

Кроме того, в начале года мы проверяли возможности датчиков на промышленных объектах, которые есть у нас в регионе, и получили от компаний приятную обратную связь, но пока не успеваем с ней работать — сосредоточены на акселерации.

После неё мы планируем сотрудничать с другими компаниями, масштабировать технологию для промышленного производства.