Наш новый продукт — сервис для обнаружения аномалий (отклонений) в показаниях датчиков на оборудовании с помощью искусственного интеллекта (AI) с применением методов машинного обучения (Machine Learning).
Сервис предиктивной аналитики позволяет определять аномалии в работе оборудования по показаниям датчиков и автоматически классифицировать их в развивающиеся виды отказа.
Работа сервиса основана на взаимном предсказании значений датчиков в каждый момент времени. Модель обучается, запоминает «нормальный» режим работы и потом способна «предсказать», когда какие-либо датчики ведут себя «не так, как от них ожидается».
Результат работы сервиса — отчет об аномалиях (отклонениях) в работе оборудования. Найденные аномалии классифицируются по пополняемой базе диагностик и указывают возможные развивающиеся виды отказа, которые можно учитывать в RCM-анализе.
В алгоритме определения аномалий сервис использует мультирегрессионную модель (модель предсказания непрерывных значений всех датчиков) на основе алгоритма машинного обучения — градиентный бустинг над решающими деревьями. Показания датчиков в каждый момент времени предсказываются на основании показаний других датчиков.
Сервис предиктивной аналитики интегрируется с системами класса RCM (например, «1С:RCM Управление надежностью»). Его целевые пользователи — специалисты отдела надежности.
Преимущества для пользователей
- Новый источник возможных видов отказов повышает полноту и достоверность процесса RCM-анализа.
- Возможность раннего обнаружения развивающихся скрытых отказов в оборудовании.
- Накопление экспертных знаний об оборудовании в системе в виде диагностик.
Если вы хотите подробнее узнать о нашем опыте разработки системы предиктивной аналитики, которая, анализируя показания датчиков, заблаговременно предупреждает о развивающейся аномалии в работе оборудования, сокращает время простоя производственной установки, а также снижает вероятность возникновения аварийной ситуации, смотрите это видео прямо сейчас!