г. Ростов-на-Дону
28 августа 2025 01:51:23
80.53
93.37

Южный агрохолдинг начал делать датчики для комбайнов с использованием 3D-печати

Агрохолдинг «СТЕПЬ» сообщил об успешной реализации первого этапа проекта по созданию деталей для сельхозтехники с применением аддитивных технологий (3D-печати). Компания запустила собственное производство датчиков уровня зерна в уборочных машинах.

В Агрохолдинге «СТЕПЬ» начали производить датчики уровня зерна в бункере зерноуборочного комбайна, сообщает пресс-служба компании. На 3D-принтере печатается пластиковый каркас, а электроника монтируется вручную. Изготовленные таким образом приборы определяют и транслируют уровень заполнения резервуара в процентах. Прибор успешно прошел испытания и будет внедрен к этому уборочному сезону, говорится в сообщении. По оценке специалистов агрохолдинга, датчики собственного производства обходятся компании почти в 4 раза дешевле приобретаемых на стороне.

В компании заявили о планах масштабировать проект и начать выпускать также и другие приборы с помощью аддитивных технологий, в том числе аналоги импортных деталей, ушедших с российского рынка. Все это вписывается в стратегию импортозамещения агрохолдинга.

Генеральный директор агрохолдинга «СТЕПЬ» Андрей Недужко, комментируя эту инновацию, заявил: «Благодаря этому мы развиваем не только компанию, но и сельхозотрасль в целом». Он также отметил большой потенциал аддитивного производства.

— Мы рассчитываем, что в долгосрочной перспективе компания сможет минимизировать закупки запчастей для сельхозтехники, применяя эти технологии, — сказал г-н Недужко.

Аддитивное производство — это создание изделий с помощью 3D-принтеров путем послойного наращивания материала. Технология отличается высокой производительностью, низким потреблением электроэнергии и позволяет создавать конструкции практически любой сложности. Напомним, в 2021 году Правительство РФ утвердило «Стратегию развития аддитивных технологий» на период до 2030 года.

Просмотров: 812

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Инновации
Южный агрохолдинг начал делать датчики для комбайнов с использованием 3D-печати
Егор Столбовой выиграл 1 млн рублей в конкурсе «Студенческий стартап» от Фонда содействия инновациям. Вместе с командой они создают систему автоматического обнаружения и устранения дефектов в процессе 3D-печати. Цель — сделать ее более доступной, надежной и простой для пользователя. Система обучена с помощью нейросетей и работает в реальном времени, анализируя видео с камеры и корректируя параметры печати без участия человека.
Инновации
Южный агрохолдинг начал делать датчики для комбайнов с использованием 3D-печати
Иван Новожилов создал и развивает стартап, который касается искусственного осеменения животных. Технология запатентована, а интерес к ней уже проявили крупные компании. Также договор на внедрение и использование инновационного решения заключен с министерствами сельского хозяйства Курской и Тверской областей. По словам Ивана, аналогов его разработки на рынке сейчас нет.
Инновации
Южный агрохолдинг начал делать датчики для комбайнов с использованием 3D-печати
В ростовской детской поликлинике успешно прошли испытания системы, которая распознает слова врача, превращает их в текст и заполняет документы, необходимые для наблюдения и лечения пациента. Материалы хранятся в электронном виде, а значит, при необходимости будут доступны вне поликлиники. Решение может сэкономить более 20% рабочего времени специалиста.
Инновации
Южный агрохолдинг начал делать датчики для комбайнов с использованием 3D-печати
Данил Анофриев вместе с командой работает над проектом эмоционального цветочного горшка, который помогает в уходе за растениями. У предпринимателей уже есть победа в «Студенческом стартапе» от Фонда содействия инновациям и 1 млн рублей на реализацию прибора. Программное обеспечение с помощью встроенных датчиков будет считывать параметры окружающей среды, соотносить их с базой данных, и на основе этого выдавать через монитор, встроенный в горшок, эмоцию.

Для удобства работы с сайтом мы используем Cookies, оставаясь на сайте, вы соглашаетесь с политикой их применения.