Как мы учились предсказывать отказы

Идея создания цифрового двойника оборудования для обучения системы диагностики жизнеспособна не только на сложном уникальном оборудовании, но и на относительно простом и распространённом. В отсутствии достаточного количества качественных данных, тем более с привязкой к технологическому процессу, для нас выходом стала разработка модели изделия в Matlab с последующей симуляцией возможных дефектов. Сеть, обученная на искусственных данных, в опытной эксплуатации выявила ожидаемые дефекты. Очевидно, что качество диагностики будет зависеть от качества исходной модели, но все же на старте проекта это оказалось проще, чем собирать данные в эксплуатирующих организациях.