Наука и техника

В России разработана система управления жизненным циклом дронов

0 930

Компании «РТ-проектные технологии» и «Цифропорт» представили первую в России систему управления жизненным циклом беспилотных летательных аппаратов под названием «Стар БАС», как сообщили в Ростехе.

Подобные системы в сфере пилотируемой авиации применяются давно, однако для дронов на отечественном рынке такие решения отсутствовали. Согласно сообщению, новая система позволит изучать и контролировать жизненный цикл беспилотников, а также предугадывать возможные отказы с использованием элементов искусственного интеллекта.

До конца года планируется интеграция в систему нескольких десятков беспилотников через партнерство с «Летающими машинами Тюринга». Эта платформа способна управлять флотом, состоящим из сотен беспилотных аппаратов, создавая цифровой паспорт для каждого дрона. Данный паспорт будет содержать всю информацию о полетах, поломках, ремонтах и заменах узлов.

В рамках партнерского соглашения с компанией «Летающие машины Тюринга», заказчикам дронов будет предложена пробная подписка на использование «Стар БАС». В данный момент идет подготовка первых беспилотников, и к 2026 году планируется охватить около 50 аппаратов, используя возможности новой платформы.

Генеральный директор «РТ-проектные технологии» Василий Зуйков отметил, что несмотря на наличие более 145 тысяч зарегистрированных беспилотников в России, почти 99% их владельцев все еще фиксируют жизненные циклы аппаратов при помощи Excel и бумажных носителей, а многие и вовсе игнорируют такие действия. Это несет риски простоя, поломок и потерь аппаратов.

В ходе пилотной эксплуатации платформа «Стар БАС» применялась на парке из 50 дронов, представленных пятью различными типами. Благодаря системе, удалось сократить время простоя на 60% и повысить готовность парка до 95-98%, а также окупить затраты в течение 6-12 месяцев.

Решение автоматически определяет сроки техобслуживания на основе реального налета и инструкций. Используемые алгоритмы предиктивной аналитики, основанные на ИИ, способны предсказывать отказы компонентов заранее. Также платформа собирает статистику по парку дронов, что позволяет выявлять наиболее надежные модели и предсказывать потребности в запчастях и ремонте, автоматизируя процессы закупок.