ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ ПРОГНОЗА ВОССТАНОВЛЕНИЯ КРУПНОГАБАРИТНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Статья представляет результаты исследования в области применения предиктивной аналитики для ремонта крупногабаритного оборудования в индустрии строительных материалов. Новые методы обработки данных и использование искусственного интеллекта, особенно машинного обучения, могут улучшить прогнозирование будущего состояния оборудования. Представлены этапы применения предиктивной аналитики, описана возможность прогнозирования остаточного ресурса и продемонстрировано эффективное применение предиктивной аналитики на примере восстановления цапфы шаровой мельницы. Проанализированы полученные данные, на основе которых делается вывод о необходимости ремонтных работ для увеличения межремонтного ресурса оборудования и снижения экономических потерь. В заключении подчеркивается обоснованность использования предиктивной аналитики для ремонта крупногабаритного оборудования и принятия оптимальных решений. Применение предиктивной аналитики позволяет повысить эффективность ремонта крупногабаритного оборудования за счет увеличения межремонтного ресурса, снижения числа простоев и предотвращения внеплановых поломок. Данный подход является перспективным и практичным решением для предприятий промышленности строительных материалов.
Бондаренко Ю.А., Явурик О.В., Ломакин В.В. Применение инструментов предиктивной аналитики для прогноза восстановления крупногабаритного оборудования // Научный результат. Информационные технологии. – Т.9, №3, 2024. – С. 10-18. DOI: 10.18413/2518-1092-2024-9-3-0-2
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Веревкин А.П. Предиктивная аналитика. Уфа: УГНТУ, 2021. 86 с.
2. Камаева Ю. В. Перспективы использования предиктивной аналитики в строительстве / Ю.В. Камаева, Л. А. Адамцевич // Строительство и архитектура, 2023. №. 2. С. 12-22.
3. Бестужева О.В. Снижение временных затрат на капитальный ремонт мельницы в условиях эксплуатации // Вестник Иркутского государственного технологического университета, 2018. № 12. С. 14-20.
4. Станок для обработки цапф помольных мельниц: пат. 166615 Российская Федерация, МПК В23B 5/00 / О.В. Бестужева, Ю.А. Бондаренко, М.А. Федоренко, Ю.Г. Липчанская; заявитель и патентообладатель – Бестужева Ольга Васильевна. № 2016104065/02; заявл. 09.02.2016; опубл. 10.12.2016, Бюл. № 30. 1 с.: ил.
5. ГОСТ 27.003–2016. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требования по надежности. М.: Стандартинформ, 2017. 23 с.
6. Несвижский, О.А. Долговечность быстроизнашивающихся деталей цементного оборудования. М.: Машиностроение, 1968. 223 с.
7. Проников А.С. Надежность и долговечность машин и оборудования. Опыт и теоретические исследования. М: Издательство стандартов, 1972. 314 с.
8. РД 50–690–89. Надежность в технике. Методы оценки показателей надежности по экспериментальным данным. М., 1989. 35 с.
9. РД 26.260.004–91. Прогнозирование остаточного ресурса оборудования по изменению параметров его технического состояния при эксплуатации. М., 1992. 28 с.
10. Гржибовский А. М. Выбор статистического критерия для проверки гипотез // Экология человека, 2008. №11. С. 48-57.
11. Равин А.А. Инженерные методы прогнозирования остаточного ресурса оборудования / А.А. Равин, О.В. Хруцкий // Вестник АГТУ. Серия: Морская техника и технология,2018. №1. С. 33-47.
12. Identification of Critical States of Technological Processes Based on Predictive Analytics Methods / S.M. Kovalev, I. A. Olgeizer, A. V. Sukhanov, K. I. Kornienko // Automation and Remote Control. 2023. Vol. 84, No. 4. P. 424-433.