В рамках реализации проекта предполагается создание цифровой системы на основе искусственного интеллекта для прогнозирования отказа технологического оборудования (насосы, компрессоры, станки, производственные линии) на предприятиях.
Конечный продукт будет включать: первую нейронную сеть (для обработки временных рядов – информации с датчиков на оборудовании); вторую нейронную сеть – автокодировщик (Autoencoder) для детекции неисправностей на оборудовании; систему, объединяющую эти две нейронные сети; консоль для вывода предсказаний (в качестве консоли – Telegram-бот).
Для реализации проекта будет собрана база данных с информацией, полученной от датчиков на оборудовании. Затем будут написаны и обучены две нейронные сети на собранных данных. После этого будет реализована система подачи данных в две нейронные сети, а также консоль для вывода результата.
Уникальность: отсутствие человеческого фактора при работе (контроль полностью осуществляется автономно, с помощью компьютерных технологий).
Главное преимущество и отличие от конкурентов: прогнозирование отказов при помощи искусственного интеллекта.
Преимущества: 1) Современность, так как использованы технологии искусственного интеллекта (безошибочная работа); 2) Отсутствие человеческого фактора (контроль полностью осуществляется автономно, с помощью компьютерных технологий); 3) Дешевизна конечного продукта, так как для внедрения системы необходимо наличие небольшого количества датчиков, всё остальное - разработка решения командой; 4) Простота внедрения продукта на предприятие, так как интеграция системы не мешает производственному процессу; 5) Надежность решения, которая обеспечивается обученной нейронной сетью на созданной базе данных. 6) дешевизна конечного продукта.
Планируемая себестоимость продукта подразделяется на две части: издержки, связанные с внедрением продукта на предприятии (например, оплата труда специалистов, участвующих в этом процессе) и издержки на создание цифрового решения (например, оплата труда IT специалистов).

На страницу проекта