Предсказательное техническое обслуживание на базе аналитики больших данных в современных промышленных приложениях

Предсказательное техническое обслуживание является мощной стратегией, позволяющей сократить расходы на эксплуатацию и техническое обслуживание в современных промышленных приложениях. Это комплексный процесс управления данными, который пытается прогнозировать будущие состояния активов компании. С одной стороны, данное обслуживание включает в себя предварительные условия для контроля состояния компонентов на уровне машин. С другой стороны, оно требует интеграции собранных данных с другими информационными системами управления. Оцифровка и, в особенности, появление науки о Больших Данных приносят многообещающие возможности для создания эффективного предсказательного обслуживания. Целью данной магистерской работы является изучение возможностей системы предсказательного технического обслуживания, основанного на принципах проектирования четвёртой промышленной революции. В работе представлены многочисленные связанные технологии, такие как промышленный интернет вещей, стандартизированные протоколы связи или даже краевые и облачные вычисления. Кроме того, подробно рассматриваются аналитические методы и структуры данных, и анализируются возможности хорошо известных алгоритмов машинного обучения. В заключении, в работе предложена архитектура структуры предсказательного технического обслуживания с использованием существующих программных решений.