ИИ в техническом обслуживании: предиктивные алгоритмы предугадывают поломку за 72 часа.

12 декабря 2025 • 9 минут чтения

«Мы провели плановый ремонт, а через неделю двигатель вышел из строя, остановив линию на 3 дня». Каждый из нас в реальном производстве слышал подобную фразу.

Традиционные подходы к ТОиР — по регламенту или по факту поломки — в 2025 году являются скрытым налогом на неэффективность.

Для масштабных изменений нужен подход «Корпоративного танка» — решительное внедрение прорывных технологий, преодолевая сопротивление.

Именно такой подход в управлении многопрофильными активами помог мне подготовить компанию к следующему шагу - предиктивному ИИ.

В крупном агрохолдинге я создал для него инфраструктуру на 22 активах через микросервисный подход — критически важный фундамент.

Предиктивный ИИ сегодня — это не эксперимент, а следующий обязательный этап эволюции технической службы.

Сегодня я расскажу, как правильно подготовить этот фундамент за 6 месяцев, чтобы затем за 3 месяца «обучить» алгоритмы и получить систему, которая не «предсказывает», а точно рассчитывает остаточный ресурс узлов за 3 дня до критического износа.

• Что: «Мозг» системы. Здесь живут алгоритмы машинного обучения.

• Важно: Не обязательно строить свои нейросети. Для 80% задач хватает готовых библиотек анализа временных рядов и классических методов (например, спектральный анализ вибрации).

• Ключевой результат: Система не просто говорит «аномалия», а выдаёт диагностическое заключение вида:

«Обнаружено увеличение амплитуды вибрации на 2-й гармонике вращающейся частоты подшипника №3 агрегата А-205.

Вероятность выхода из строя в ближайшие 72 часа — 87%.

Рекомендуемая операция — замена.

Необходимые запчасти: подшипник 6312 C3 (складской номер 045-77)».

Что: Интерфейсы для разных пользователей.

✅ Инженеру: Детальная диагностическая карта, история параметров.

✅ Начальнику цеха: Сводка по состоянию всех вверенных активов, реестр внеплановых работ.

✅ Директору: KPI в деньгах: предотвращённый ущерб за месяц, динамика неплановых простоев.

⛔ Исходная ситуация (до начала программы):

• Разрозненные данные, «информационные острова» на каждом активе.

• Отсутствие единых стандартов сбора и анализа.

• Решения о ТОиР принимались на основе отчётов и опыта, а не данных в реальном времени.

➡️ Наша философия и выполненные действия (поэтапный, модульный подход):

Мы отказались от идеи «одного большого взрыва» — внедрения монолитной дорогой системы «всё и сразу».

Вместо этого я выбрал стратегию микросервисной архитектуры: создание отдельных, самодостаточных модулей (мини-платформ) под конкретные задачи с последующей интеграцией.

✅ 1. Центр удаленного управления (ЦУУ): Базовый модуль.
Единый «пульт» для мониторинга ключевых параметров с 22 активов. Позволил видеть картину в реальном времени.

✅ 2. Платформа А1: Критически важный модуль.
Для оборудования, не имеющего автоматических выходов данных, мы развернули отдельную платформу, куда данные вносятся вручную или считываются с портативных приборов. Это позволило начать накопление структурированной информации там, где её раньше не было вообще.

✅ 3. Пилот по автоматическому расчёту OEE на 10 линиях: Модуль глубинной аналитики.
На выбранных линиях мы развернули систему автоматического сбора данных о производительности, причинах простоев и качестве продукции.

Результат: Получен автоматический расчёт Overall Equipment Effectiveness (OEE), визуализация в дашборды и точный расчёт коэффициента готовности (Ктг) без участия человека.

✅ 4. Service Desk и регламент реагирования: Модуль управления процессами.
Внедрена система управления заявками, обучен персонал. Никаких мессенджеров, единый источник правды.

Это дало мгновенный измеримый результат: среднее время реакции на инциденты сократилось с 3,5 до 0,4 часа.

Автоматические пороговые уведомления — следующий запланированный шаг в развитии этого модуля.

💡 Суть подхода и достигнутый рубеж:

Мы не построили «искусственный интеллект». Мы построили и интегрировали «цифровую нервную систему» из нескольких взаимодополняющих модулей.

✅ ЦУУ и А1 обеспечили сбор данных (автоматический + ручной).

✅ Пилот OEE показал возможность глубокой автоматической аналитики и стал прототипом для масштабирования.

✅ Service Desk операционализировал процессы на основе этих данных.


Теперь в компании есть главное:

1. Инфраструктура для сбора любых данных.
2. Опыт автоматизации сложных метрик (OEE).
3. Отлаженный процесс реагирования.
4. Накопленный массив чистых, структурированных исторических данных с ключевого оборудования.

💡 Это — готовый фундамент.

Следующий логический шаг — «надстройка» в виде модуля предиктивной аналитики, который будет потреблять эти данные, обучаться на них и выдавать прогнозы.

Все технические и процессные предпосылки для этого выполнены.