Компании «РТ-Проектные технологии» Госкорпорации Ростех и «Цифропорт» разработали первую в России систему управления жизненным циклом беспилотных летательных аппаратов «СТАР БАС».
Сегодня подобные комплексы сопровождения эксплуатации широко применяются в пилотируемой авиации, но для дронов таких решений на российском рынке пока не было. Система позволяет анализировать жизненный цикл беспилотников и прогнозировать возможные отказы с помощью элементов искусственного интеллекта. До конца года планируется подключение к системе нескольких десятков дронов в рамках партнерства с «Летающими машинами Тюринга».
Цифровые паспорта и аналитика парка Цифровая платформа может одновременно вести авиапарк из сотен дронов — от небольших мультикоптеров до дорогостоящих тяжелых беспилотных систем самолетного типа. Она формирует цифровой паспорт дрона, в который попадает вся история полетов, поломки, ремонты и замены узлов. В системе настраивается анализ отказов по конкретному производителю деталей, агрегатов и самих беспилотников, а также ведется эксплуатационная статистика по пилотам-операторам.
Партнерство и форматы доступа В настоящее время заключено партнерское соглашение с производителем беспилотников «Летающие машины Тюринга». С их аппаратами будет предлагаться пробная подписка на «СТАР БАС». Сейчас идет подготовка первых БПЛА, всего в 2026 году запланировано порядка 50 аппаратов, которые будут обслуживаться с помощью платформы. Система имеет исполнение в виде десктопного и веб-приложения. Также разработана основа для мобильного приложения, которая может быть адаптирована под пожелания конкретного заказчика.
Отказ от Excel и пилотное тестирование Генеральный директор «РТ-Проектные технологии» Василий Зуйков отмечает, что в России быстро растет рынок БПЛА, но 99% эксплуатантов до сих пор управляют жизненным циклом через Excel и бумажные журналы, что приводит к простоям и поломкам. Платформа «СТАР БАС» в рамках пилотной эксплуатации была опробована на парке из 50 дронов пяти разных типов. Система сокращает простои на 60%, повышает готовность парка до 95–98% и окупается за 6–12 месяцев.
Предиктивная аналитика и интеграция Новое решение автоматически рассчитывает сроки обслуживания БПЛА на основе реального налета и регламентов. Блок предиктивной аналитики на базе ИИ предсказывает отказы компонентов за две-три недели до их возникновения. Платформа накапливает статистику по парку, выявляет наиболее надежные и проблемные модели дронов и узлы, а также прогнозирует спрос на запчасти, автоматизируя закупки. Система может снимать данные с установленных на дроны датчиков. Для учебных центров предусмотрен учет выдачи техники с персональной статистикой по пилотам, а склад запчастей находится под автоматическим контролем. Платформа интегрируется с 1С и позволяет сервисным центрам принимать заявки на ремонт от сторонних владельцев, не смешивая их с обслуживанием собственного парка.
