Прогнозирование поломок

Технологическое решение
DATALYTICA

Почему важно прогнозировать поломки?

Прогнозирование неисправностей и поломок позволяет провести своевременное техническое обслуживание и ремонт оборудования, а также избежать полного отказа и нежелательных затрат на ремонт и замену оборудования. Последующие финансовые потери могут быть не только прямыми, но и косвенными - утрата доверия клиентов и ухудшение имиджа могут вызывать долгосрочное снижение прибыли и отток клиентов. Использование предиктивной аналитики для предсказания поломок позволяет избежать подобных проблем.

Предиктивная модель отвечает на два вопроса: что сломается и когда сломается. Прогнозирование отказов оборудования осуществляется как на основе накопленных данных, так и данных, поступающих в режиме реального времени.

Этапы построения предиктивной модели

Сбор данных

Очистка от шума
(PCA, autoencolder)

Создание признаков

Балансировка модели
(upsampling, SMOTE)

Обучение модели

Валидация модели

Формирование прогнозов

Исходные данные для прогноза

Чем больше источников данных используется для поиска зависимостей, тем выше качество прогноза сбоев. «Полезный сигнал» может оказаться в самых неожиданных источниках.