Алексей Геннадьевич Придорожный

   

Руководитель проектов
Continental Conveying Solutions

Алексей Придорожный является руководителем проектов компании Continental, Business Area ContiTech, Сегмент Сервис. Алексей имеет два высших образования: Московский инженерно-физический институт (МИФИ), факультет теоретическая и экспериментальная физика (1993) и ГУ ВШЭ, специальность "Финансы и кредит" (2005). Свободно владеет английским языком. С 2017 года Алексей успешно работает в Continental, дивизион «Конвейерные Решения» (CS) в должности руководителя проектов. В зоне ответственности- развитие сервисного направления в России и странах СНГ.


Мастер-класс Continental

Conveyor Inspect – новая услуга Continental для точного и экономичного мониторинга конвейерных систем с воздуха.

05 October 2021 / 16:15 - 17:30 | Зал «Толстой»

Continental – одна из крупнейших в мире технологических компаний - разработала и успешно протестировала сервисное решение на базе беспилотных летательных аппаратов (дронов) для мониторинга конвейерных систем, позволяющее на ранней стадии выявлять слабые места в системе ленточных конвейеров до того, как произойдет повреждение, приводящее к незапланированным и дорогостоящим простоям. Мониторинг конвейера осуществляется с воздуха с помощью дрона, оснащенного системой с двойной камерой. Сразу после пролета над проверяемой секцией конвейера дрон возвращается на автономную зарядную станцию и во время процесса зарядки загружает собранные данные в соответствующее облако через модуль IoT (Интернет вещей). Загруженные изображения обрабатываются с помощью алгоритма искусственного интеллекта (ИИ) и анализируются, в том числе, с учетом обнаруженных дефектов роликов. Новый технологический подход обеспечивает визуальный осмотр, а также позволяет эффективно планировать интервалы технического обслуживания с помощью полученных данных; он заменяет традиционный и, как правило, очень трудоемкий ручной процесс на сенсорные технологии, которые обеспечивают более точный процесс инспекции, уменьшают затраты на проверку и позволяют прогнозировать техническое обслуживание.