Інтелектуальна система моніторингу та прогнозування технічного стану обладнання на основі IoT і машинного навчання

Abstract

Надійність та безперервність роботи технологічного обладнання є одним із ключових факторів ефективності виробництва. Відмови технічних систем призводять до зупинок виробничих процесів, зниження продуктивності підприємства та збільшення витрат на ремонт і обслуговування обладнання. Традиційні підходи до технічного обслуговування, які базуються на регламентних перевірках або періодичних оглядах обладнання, не забезпечують своєчасного виявлення потенційних несправностей і не дозволяють оперативно реагувати на зміну технічного стану машин та механізмів. Розвиток технологій Інтернету речей (IoT) дозволяє реалізувати безперервний моніторинг параметрів роботи обладнання за допомогою мережі промислових датчиків. Такі датчики забезпечують збір телеметричних даних про ключові експлуатаційні параметри обладнання, зокрема температуру, вібрацію, навантаження, швидкість обертання та інші характеристики функціонування технічних систем. Отримані дані передаються через промислові комунікаційні мережі до інформаційної системи, де виконуються їх обробка, зберігання та подальший аналіз. Застосування методів машинного навчання у системах моніторингу дозволяє автоматизувати процес аналізу великих обсягів телеметричних даних та виявляти закономірності у роботі обладнання. Алгоритми аналізу даних забезпечують виявлення аномальних режимів роботи технічних систем, оцінювання технічного стану обладнання та прогнозування ймовірності виникнення відмов. Використання таких підходів формує основу систем прогнозного технічного обслуговування (predictive maintenance), що дозволяє своєчасно планувати ремонтні роботи та зменшувати ризик аварійних зупинок виробництва. Актуальність теми зумовлена необхідністю створення інтелектуальної інформаційної системи, яка забезпечуватиме автоматизований моніторинг технічного стану обладнання, аналіз телеметричних даних та прогнозування можливих відмов на основі методів машинного навчання. Використання такої системи дозволить підвищити надійність роботи виробничого обладнання, зменшити кількість аварійних зупинок, оптимізувати витрати на технічне обслуговування та підвищити ефективність управління виробничими процесами.