В Томском государственном университете (ТГУ) разрабатывается технология, позволяющая в автоматическом режиме выявлять аномалии в технологических процессах.
Речь идёт об анализе информации, которая поступает от различных измерительных датчиков. Такие сенсоры могут быть установлены на промышленном оборудовании.
«Сейчас технологические сигналы в большинстве случаев анализируется человеком-оператором, но, во-первых, не у каждого сотрудника хватит квалификации для того, чтобы выявить аномалии, во-вторых, объем поступающих данных настолько высок, что для их обработки потребуются десятки специалистов. Гораздо быстрее и качественнее эту задачу выполнят компьютерные модели», — говорят учёные.
Российские исследователи разрабатывают модель предиктивного анализа технологических сигналов. Такая система тренируется распознавать моменты, когда оборудование работает в штатном режиме, затем учится выявлять аномальные фрагменты в сигнале и анализировать риски.
«Аномалии в технологических сигналах могут носить как позитивный, так и негативный характер, но, как правило, они являются свидетельством сбоев в работе оборудования либо предвестником отказа техники», — говорят исследователи.
Работу над созданием нового инструмента для «Индустрии 4.0» планируется завершить в конце 2021 года. Эта концепция предполагает массовое внедрение киберфизических систем в производство и обслуживание человеческих потребностей.