Сервис предиктивной аналитики

Основные статьи:

• Предикативная аналитика (предиктивная, прогнозная, прогностическая) Predictive analytics
• Машинное обучение (Machine Learning)
• EAM-cистема

Сервис предиктивной аналитики предназначен для обнаружения аномалий (отклонений) в показаниях датчиков на оборудовании с помощью искусственного интеллекта (AI) с применением методов машинного обучения (Machine Learning).

2021: Описание сервиса

По информации на ноябрь 2021 года 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.

Интеграции: сервис предиктивной аналитики интегрируется с системами класса RCM (например, «1С:RCM Управление надежностью»).TrafficSoft ADC: балансировщик нагрузки с высокой скоростью работы и минимальными аппаратными требованиями

Целевые пользователи: специалисты отдела надежности.

Возможности 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.