ООО ИМЦ "Микро"

Чтобы измерения в разных лабораториях и на разных предприятиях были сопоставимыми и заслуживали доверия, в стране действует государственная система обеспечения единства измерений — ГСЕИ. Именно она превращает результат измерения из «просто цифры» в технически и юридически подтверждённый факт. ГСЕИ представляет собой единую инфраструктуру, в которую входят: Все эти элементы работают только в комплексе: отсутствие хотя бы одного звена делает систему несостоятельной. Метрологические лаборатории — ключевые рабочие точки ГСЕИ...

Чтобы измерения в промышленности, науке и торговле были сопоставимыми и достоверными, они должны опираться на единые правила. В России эту задачу решает Государственная система обеспечения единства измерений (ГСИ) — базовая инфраструктура всей метрологической деятельности. ГСИ — это совокупность эталонов, нормативных документов, методик и организаций, обеспечивающих единство измерений на территории страны. Правовую основу системы составляет Федеральный закон № 102-ФЗ «Об обеспечении единства измерений»...

Метрологический надзор — это система контроля, которая обеспечивает исправность и точность средств измерений на предприятии. Его цель — гарантировать, что все измерения, влияющие на качество продукции и безопасность процессов, выполняются корректно и в установленных пределах. На производстве используются десятки и сотни измерительных приборов. Со временем их точность может снижаться из-за износа, условий эксплуатации и механических воздействий. Без регулярного контроля это приводит к скрытым ошибкам и управленческим рискам...

Метрологическое обеспечение приносит реальную пользу тогда, когда оно встроено в производственные процессы. Не в виде формальных регламентов, а через конкретные эталонные приборы, поверку рабочих средств измерений и регулярный контроль точности. Рассмотрим типовые примеры, как это работает на практике. Индикаторы и нутромеры ежедневно используются при настройке оборудования и операционном контроле. Чтобы их показания оставались достоверными, предприятия применяют плоскопараллельные меры и поверочные приборы, такие как ППИ-50...

Метрологическое обеспечение часто воспринимают как формальность или часть системы качества. Но на практике именно оно определяет стабильность производства, уровень брака и затраты предприятия. Разберём ключевые задачи МО и то, как они напрямую влияют на качество продукции и экономику. Главная задача метрологического обеспечения — обеспечить необходимую и достаточную точность измерений. Недостаточная точность повышает риск брака, избыточная — усложняет контроль и увеличивает расходы. Грамотно выстроенное...

Измерения есть на любом производстве. Но наличие приборов и протоколов ещё не означает, что метрологическое обеспечение действительно работает. Настоящее метрологическое обеспечение — это система, которая делает измерения стабильными, сопоставимыми и полезными для управления технологией. Разберёмся, как выстраивается такая система, зачем предприятию собственная метрологическая база и почему цифровые измерения становятся её основой. Метрологическое обеспечение начинается не в лаборатории, а на уровне всей структуры предприятия...

На любом производстве всё держится на измерениях — размеров, массы, температуры, силы и десятков других параметров. Если измерения неточные, производство теряет стабильность, а качество продукции начинает «плавать». Поэтому в основе любого контроля лежит метрологическое обеспечение. Что такое метрологическое обеспечение Метрологическое обеспечение (МО) — это система, которая отвечает за то, чтобы все измерения на производстве были точными, едиными и достоверными. Фактически оно отвечает на три простых вопроса: чем измеряем; насколько точно; можно ли доверять результатам...

Цифровизация метрологии развивается быстрее, чем формируется общее пространство для работы с измерительными данными. Без единых стандартов, форматов и правил цифровые измерения остаются разрозненными и плохо совместимыми. Чтобы цифровая метрология стала частью национальной и отраслевой инфраструктуры качества, необходим единый «язык» приборов и данных — стандартизация цифровых измерений. Почему без стандартов цифровая метрология не работает На практике предприятия часто сталкиваются с одинаковыми...

Когда измерения переходят в цифровой формат, вместе с ними в группу риска попадают и данные. Они становятся ценным активом — подтверждением качества, основой сертификации и частью технологических процессов. Поэтому защита измерительной информации сегодня так же важна, как и точность самих приборов. Раньше метрологические устройства работали изолированно, и вероятность утечки была минимальной. Сейчас же цифровые головки, уровни, компараторы и другое оборудование подключаются к сетям, ERP и MES-системам...

Ещё недавно метрология зависела от человека — инженер проверял приборы, проводил калибровку и следил за стабильностью показаний. Сегодня эта роль постепенно переходит к самим приборам. Smart Metrology — это «умная» метрология, в которой устройства способны анализировать собственную работу, выявлять отклонения и даже корректировать себя без участия оператора. Современные цифровые приборы уже умеют: Результат — точнее измерения, меньше человеческого фактора и больше автономности в производстве. Smart Metrology — это не просто новые приборы, а переход к системам, которые учатся на своих данных...

Современным производством нельзя управлять «вслепую». Качество — это уже не финальная проверка, а часть сквозного цифрового процесса, который объединяет проектирование, производство и контроль. Именно поэтому предприятия интегрируют метрологические данные в ERP, MES и PLM-системы: измерения становятся не отчётом «по факту», а основой оперативных решений. ERP управляет ресурсами, MES — производственными операциями, PLM — жизненным циклом изделия. Но без данных от измерительных приборов они видят только план, а не реальные параметры деталей и оборудования...

Контроль качества на производстве больше не зависит только от человека. Сегодня за стабильность процессов отвечает искусственный интеллект (AI) — системы, которые анализируют тысячи параметров, замечают малейшие отклонения и реагируют быстрее любого инженера. Машинное обучение меняет саму философию контроля: вместо «нашли и исправили» предприятия переходят к модели «предсказали и предотвратили». Алгоритмы анализируют потоки измерений, ищут закономерности и реагируют на аномалии в реальном времени...