Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Лебедев, я руковожу группой разработки департамента горнодобывающих решений компании «Рексофт». В предыдущей статье я рассказывал о задачах в области использования машинного зрения для контроля горной техники, которые решает наша команда.
Сегодня расскажу про ещё одно перспективное направление нашей работы для автоматизации добывающих предприятий, да и вообще промышленности. А именно — как машинное обучение может помочь предсказать момент выхода из строя двигателя на примере карьерного самосвала.
На Хабре уже есть материалы о системах предиктивной диагностики и прогнозирования отказов оборудования в промышленности. В своем материале я в деталях расскажу о бизнес‑контексте их использования в горной отрасли, о подходах к сбору данных и их анализу. И постараюсь ответить на вопрос «как именно инструменты искусственного интеллекта могут предсказать выход из строя двигателя?»
Те, кто знаком со спецификой горнодобывающей отрасли, знают, что в карьере используется множество самосвалов. Условия их эксплуатации достаточно тяжёлые. Техника эта дорогая, поэтому, когда самосвал стоит в ремонте, предприятие несет убытки. Особенно большие убытки возникают, если внезапно в процессе работы отказала силовая установка.
