Систему развернули в апреле 2026 года. На первом этапе к ней подключили два станка – вертикальный фрезерный центр и токарный станок с ЧПУ. В дальнейшем планируется расширить мониторинг до пяти единиц, а также установить систему на другое оборудование университета, которое управляется программируемыми контроллерами.
Внедренное программное обеспечение позволяет осуществлять мониторинг и анализ работы станков и условий процессов обработки, строить полную производственную картину. На основе этих данных можно оценить текущее состояние оборудования, анализировать режимы обработки и принимать решения по дальнейшей его настройке и повышению эффективности производства.
Для ученых ДГТУ накопленная информация становится основой для исследований. Анализ параметров резания поможет уточнять технологические режимы, диагностировать состояние оборудования и отслеживать износ режущего инструмента. Решение используется и в образовательной среде. Студенты получают доступ к реальным производственным данным, осваивают цифровые инструменты и формируют практические компетенции, востребованные в станкостроении и автоматизации производства.
Донской государственный технический университет – это вуз, который внедряет передовые технологии и ставит их на службу науке и подготовке кадров. Партнерство с ДГТУ – не просто установка ПО, мы ведем совместную работу по созданию новой учебной и исследовательской среды. Рады, что наше решение WINNUM, которое полностью базируется на отечественных технологиях, помогает университету решать амбициозные задачи в области станкостроения, а студенты получают доступ к реальным производственным данным, осваивая инструменты, которые уже сегодня определяют облик индустрии 4.0. Этот проект служит примером того, как бизнес и университет могут вместе укреплять технологический суверенитет страны.
Рынок промышленного интернета вещей (IIoT) в России перешел от восстановления к устойчивому росту. Ключевыми драйверами стали импортозамещение и цифровизация отраслей.
По данным на 2025 год, 55-60% российских промышленных предприятий уже используют IoT-технологии, а основным сценарием остается мониторинг оборудования. Это доказывает, что внедрение WINNUM – не единичный эксперимент, а общерыночный тренд.
В апреле делегация компании посетила ДГТУ. Стороны обсудили результаты внедрения системы и перспективы дальнейшей автоматизации производственных процессов. В рамках сотрудничества планируется обучение сотрудников Южного центра модернизации машиностроения и специалистов лаборатории, включая студентов кафедры «Автоматизация производственных процессов».
Проект реализуется в рамках государственного задания на тему «Разработка программно-аппаратных средств для мониторинга и анализа параметров резания и эксплуатационных характеристик станков с ЧПУ». Его цель – диагностика состояния оборудования и определение стадии износа режущего инструмента. Руководит исследованием кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматизация производственных процессов» Валерия Гвинджилия.
Специалисты WINNUM совместно с учеными ДГТУ провели полный цикл интеграции: обследовали оборудование, проанализировали его архитектуру и настроили программное обеспечение под задачи центра.
WINNUM собирает два типа данных: технологические параметры обработки и эксплуатационные характеристики оборудования. Система фиксирует подачу, обороты шпинделя, нагрузку, состояние инструмента, аварийные сигналы и режимы работы.
Общий объем финансирования проекта составляет около 200 млн рублей. В работе задействованы 25 человек, включая сотрудников и студентов университета.
