Прогнозирование отказов промышленного оборудования
Модели машинного обучения анализируют данные промышленных датчиков, выявляют признаки приближающегося отказа и оценивают время до его наступления. Система помогает планировать обслуживание до аварийной остановки.
Задача
Прогнозировать отказы промышленного оборудования по данным датчиков и оценивать время до их наступления, чтобы обслуживание можно было планировать до аварийной остановки.
Телеметрия и модели
Система обрабатывает временные ряды вибрации, температуры, тока и акустики насосов, центрифуг, электродвигателей и другого вращающегося оборудования.
Мы разработали модели нормального режима, обнаружения отклонений и прогнозирования отказов. Анализ учитывает динамику показателей и сочетание нескольких сигналов, а подготовка данных включает контроль их качества.
Работа инженера
Система показывает, какой агрегат требует внимания, какие сигналы изменились и каков прогноз развития отклонения. Оценка времени до возможного отказа используется при планировании диагностики и обслуживания.
Поток телеметрии превращается в информацию о состоянии конкретного оборудования и ожидаемых изменениях его работы.
Демонстрация интерфейса
Три экрана показывают путь от мониторинга парка к диагностике агрегата и планированию обслуживания. Публичная реконструкция использует синтетические данные и не раскрывает оборудование или показатели заказчика.