Искусственный интеллект, разработанный в Томске, способен выявлять аномальное поведение промышленного оборудования

Как сообщает пресс-служба Томского госуниверситета, прототип системы анализа технологических данных разработан специалистами Института прикладной математики и компьютерных наук (ИПМКН) ТГУ.

– На крупных производствах используются десятки и сотни единиц технологического оборудования. Для каждой из них отслеживаются технологические показатели, которые свидетельствуют о состоянии оборудования – это давление, температура, вибрация и другие, – рассказал один из авторов проекта, аспирант ИПМКН ТГУ Дамир Мурзагулов. – Дефекты и отказы проявляются в этих технологических параметрах различным образом, и не всегда стандартная автоматика или человек могут обратить на это внимание. Переход промышленности на «цифру» позволяет накапливать эти данные, а их анализ – выявлять аномалии, которые свидетельствуют о начале сбоев в системе и могут быть предвестниками ее выхода из строя.

Фото автора Karolina Grabowska: Pexels

Отмечается, что своевременная фиксация таких аномалий и превентивные меры в виде профилактики или планового ремонта оборудования помогут предотвратить его поломку и избежать простоя и серьезных экономических потерь. В настоящее время над конструированием подобных систем работают ведущие компании мира, в частности, Siemens, Yokogawa, Schneider Electric.

Одной из задач проекта, реализованного при поддержке РФФИ и Научного фонда ТГУ, было создание наборов реальных и модельных данных, включающих образцы технологических сигналов – примеров нормы и аномалии. Информация для формирования набора была предоставлена предприятиями – индустриальными партнерами ТГУ.