Предиктивная (прогнозная) диагностика оборудования позволяет предсказать наступление аварийной ситуации на основе анализа и мониторинга его текущего состояния. В результате предприятие может заблаговременно предпринять действия для устранения проблемы или смягчения неблагоприятного эффекта и перейти с реактивного и календарного подходов ремонта оборудования к проактивному, т.е. распознавание отказов и их предотвращение.
В основе систем предиктивной диагностики лежит совокупность сквозных технологий цифровизации, таких как промышленный интернет вещей, большие данные, цифровые двойники, искусственный интеллект, машинное обучение и т.д.
По данным международной консалтинговой компании McKinsey, специализирующейся на решении задач, связанных со стратегическим управлением, предиктивная модель обслуживания дополнительно сокращает время простоя оборудования на 30–50% и увеличивает срок его службы на 20–40%.
Мы занимаемся внедрением современных систем предиктивной диагностики российского производства на промышленные предприятия.