Современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности

Палюх Борис Васильевич

д.т.н., профессор, заведующий кафедрой «Информационные системы» ТвГТУ, г. Тверь

Чесалов Александр Юрьевич

  к.т.н., генеральный директор ООО «Программные системы Атлансис», г. Тверь

В настоящей статье исследуются современные подходы к созданию автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. На сегодняшний день, данные системы играют важнейшую роль в процессах автоматизации промышленных предприятий различных отраслей экономики. В статье делается основной акцент на  необходимость применения технологий искусственного интеллекта для создания, эксплуатации и развития автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания. Указывается необходимость совместного применения методов нейронных сетей и теории свидетельств, в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к выходным данным для принятия решений. В результате исследования предложены два варианта архитектуры. Представлены данные эффективности применения автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания в промышленности.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: прогнозируемое обслуживание, промышленный Интернет вещей, периферийный искусственный интеллект, теория свидетельств, компьютеризированная система управления техническим обслуживанием.

Прогнозируемое обслуживание в промышленности (англ. Predictive Maintenance, PdM) – это стратегия проактивного обслуживания, которая использует современные инструменты и методы анализа данных для обнаружения аномалий в работе оборудования и потенциальных дефектов в производственных процессах, которая включает [1]: