RU
EN

Предиктивная диагностика

может иметь значительный экономический эффект на промышленном предприятии.
Этот подход позволяет предсказать возможные сбои в работе оборудования и машин, прежде чем они произойдут, что может сократить время простоя оборудования и увеличить его производительность.

Вот некоторые из примеров экономических выгод предиктивной диагностики:

  • Сокращение времени простоя оборудования.
  • Сокращение затрат на ремонт.
  • Улучшение качества продукции.
  • Оптимизация процессов производства.
  • Снижение стоимости обслуживания;

Все это может привести к значительному экономическому эффекту на промышленном предприятии. Это подтверждается исследованиями и отчетами, которые показывают, что использование предиктивной диагностики может снизить затраты на обслуживание оборудования на 10-40%, а время простоя оборудования на 50%. Также это позволяет увеличить производительность оборудования на 3-5%, сократить затраты на ремонт на 12-15%, а также сократить затраты на запасные части и материалы на 3-5%.
Исследование компании "McKinsey & Company"
Масютин Алексей Александрович
руководитель Центра искусственного интеллекта, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Определенно, за аналитическими системами, применяющими машинное обучение, будущее развитие тяжелой промышленности.

Технологии ИИ показывают высокую эффективность в задачах диагностики и предсказания поломок и, одновременно, являются более гибкими по отношению к исходным условиям, чем «классические» методы анализа диагностических сигналов.

Считаю, что применение российских решений интеллектуальной обработки данных в производстве весьма перспективно и соответствует приоритетам развития народного хозяйства.
Оценка остаточного ресурса на основе прогноза параметров
Остаточный ресурс – это суммарная наработка объекта от момента контроля его технического состояния до перехода в предельное состояние.
Оценка остаточного ресурса основана на прогнозе роста измеряемых и расчетных диагностических параметров. На основе исторических данных измерений на графиках трендов параметров строится линия прогнозируемого состояния параметра (модель деградации).
Прогнозируемое время отказа – точка на графике, в которой линия прогнозируемого состояния пересекает контрольный предел для данного параметра.

Для модели деградации может быть выбран один из двух законов:

Линейная деградация: прогноз представляет собой прямую, угол наклона которой определяется историческими данными. Как правило, применяется, если система не накапливает повреждения (деградацию).
Экспоненциальная деградация: прогноз представляет собой экспоненту. Как правило, применяется, если система может накапливать повреждения.
Стратегии технического обслуживания

НАМ ДОВЕРЯЮТ