Предиктивная аналитика

Решения для производства, предлагаемые экспертами ITPS, – это не только техническое обслуживание и ремонт промышленного оборудования, но и работа с системами промышленного мониторинга, помогающими снизить затраты клиента на производственные простои и ремонты. Такие системы подразумевают наличие целого арсенала аналитических программ, призванных отслеживать большой объем данных, генерируемых предприятием, прогнозировать дальнейшее развитие событий и влиять на управленческие решения. В совокупности эти сервисы называются предиктивной или прогнозной аналитикой.

Типовой процесс внедрения системы предиктивной аналитики на предприятии состоит из трех этапов:

  1. Подготовительные работы:
    • Оценка имеющихся данных
    • Определение требований, метрик качества, критериев успеха
    • Передача данных и подготовка датасета
    • Прогноз экономического эффекта
  2. Пилотный проект:
    • Разработка и обучение модели
    • Разработка системы со встраиваемой моделью
    • Тестирование модели и системы
    • Проверка критериев успеха, оценка эффективности работы модели
  3. Промышленная эксплуатация сервиса:
    • Запуск системы со встроенной моделью в периметре заказчика или облачным сервисом
    • Валидирование сервиса (A/B тестирование метрик), включая валидацию экономического эффекта
    • Поддержка сервиса, включая регулярное дообучение

Конечная цель предиктивной аналитики – не анализ деятельности предприятия и его производственных процессов, а выработка стратегии для учета возможных рисков, поиск потенциала для роста, определение новых возможностей и прогнозирование будущих событий. Для этого используются статистические методы экономического анализа, математические модели, методы интеллектуального анализа данных, теории игр, устойчивые шаблоны поведения (паттерны) и многое другое.

Использование предиктивной аналитики необходимо в первую очередь для:

  • Анализа и прогнозирования влияния воздействий факторов на параметры продукции
  • Прогнозирования отказов оборудования – переход от обслуживания по регламенту к обслуживанию по состоянию
  • Прогнозирования производства продукции и потребления энергии и ресурсов
  • Онлайн упреждающего оповещения о будущих внештатных ситуациях

Как работает предиктивная аналитика?

Анализом огромного количества имеющихся данных занимается интеллектуальная система (предиктивная математическая модель). Она изучает бизнес- и производственные процессы в реальном времени, интегрируется с АСУ ТП, MES и ERP-системами предприятия, систематизирует полученный объем информации и прогнозирует дальнейший исход событий. На основании полученных данных система определяет уровень оптимальности текущей деятельности (технологических процессов) и предлагает шаги по усовершенствованию.

В вопросах технического обслуживания и ремонта оборудования применяются средства машинного обучения и искусственного интеллекта. В отличие от базовых механизмов контроля, установленных производителями оборудования, они имеют более широкий потенциал, позволяющий анализировать и визуализировать дополнительные факторы, влияющие на состояние оборудования. Все это дает возможность прогнозировать сценарии возникновения отказов оборудования, предупредить фатальные ошибки и, как следствие, дополнительные расходы.

Аналитические возможности современных интеллектуальных систем настолько велики, что позволяют делать прогнозы с высокой точностью и применять данные о технологических процессах для повышения технико-экономических показателей производства. Использование предиктивной аналитики – лучший способ выявить скрытые возможности предприятия, управлять рисками, влиять на стратегию развития бизнеса и принимать оптимальные бизнес-решения.