Мы уже рассказывали вам о том, что предиктивная аналитика используется в различных сферах нефтегазовой отрасли — от добычи до конечного производства. Например, одним из ценнейших преимуществ этой технологии является возможность оптимизировать работу и обслуживание оборудования. По данным Forbes, ремонтные работы во время внепланового простоя обходятся в четыре раза дороже, по сравнению с эффективным плановым обслуживанием. Сегодня подробнее расскажем о каждом из этапов работы системы предиктивной аналитики.
Сбор данных.
Это первый и один из ключевых шагов, поскольку хорошие данные являются основой для надежной прогностической модели. Источником для них выступают как само оборудование, так и различные датчики. Ценной информацией могут быть уровень вибрации и шума, инфракрасное излучение, любые данные, которые показывают изменения в работе оборудования.
Обработка информации.
Сырые данные мало что способны сказать сами по себе, поэтому необходимо их обработать и выяснить, какие из них пригодны для последующего анализа. Например, их нормализуют и сравнивают с каким-то пороговым значением, а иногда требуется объединить данные из нескольких источников. Также не все данные отправляются на обработку в облако, центр обработки данных или на централизованную IoT-платформу. Некоторую информацию обрабатывают локально с помощью периферийного вычислительного оборудования, а затем только нужные данные уходят в облако. Это позволяет снизить нагрузку сети и затраты на ее пропускную способность. Особенно ценно это для данных, которые передаются в реальном времени.
Хранение.
Всю важную информацию сохраняют для анализа в будущем. Возможность проследить изменения в показателях в долгосрочной перспективе или проанализировать информацию сразу по нескольким объектам позволяет улучшить алгоритмы и прогностические модели, а также отследить ключевые тенденции и обнаружить системные проблемы.
Визуализация данных.
Она помогает сразу увидеть критичные изменения и подсветить необходимую информацию в огромном ежедневном потоке данных. Качественный визуальный интерфейс упрощает работу и принятие решения по дальнейшим действиям. Это могут быть как простые графики и диаграммы, так и более сложные системы, которые объединяют данные датчиков с базой знаний и позволяют получить подробное объяснение или список рекомендаций.
Принятие решения.
Последний этап в цепочке. Если система аналитики простая, то оператор сам формирует дальнейшие шаги на основе своих знаний, опыта и ключевых показателей. Продвинутые системы, использующие ИИ, могут сформировать рекомендации и даже некоторую необходимую документацию. Оператор должен только их проверить и разрешить проведение тех или иных действий.
____________________________________________________________________
📍 Подписывайтесь на канал НИПИГАЗа — ведущего российского центра по управлению проектированием, поставками, логистикой и строительством.
VK | Telegram | RuTube | Официальный сайт
📌 Популярно о проектировании. Технико-экономическое обоснование
