Даже небольшая поломка оборудования на предприятии может приводить к многомиллионным убыткам, поскольку для устранения неполадки зачастую необходимо экстренно останавливать всю линию производства. По данным Monq Digital Lab на 2025 год, в результате каждого подобного инцидента отечественный металлургический или химический завод несет убытки в размере 100–150 млн рублей, а компании из других отраслей промышленности — в размере около 37 млн рублей.

Специалисты Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ придумали, как защитить отечественные организации от выхода техники из строя и связанных с этим финансовых потерь. Ученые создают ИИ-программу для автоматической оценки состояния промышленного оборудования. Она сможет выявлять мельчайшие изменения в работе техники и на основе этих данных определять, через какое время устройства сломаются.

«Благодаря этому сотрудники предприятий будут заблаговременно узнавать о возможных проблемах и спокойно готовиться к выводу оборудования в ремонт. Например, планировать на этот период включение резервных устройств для обеспечения непрерывности производства», — объясняет Дмитрий Андреевич Алфеев, один из разработчиков, руководитель продуктовой группы Центра ИИ СПбГУ.

Данные для обучающей выборки исследователи собирают на реальных производствах. «В настоящее время у нас оборудован опытный стенд в котельном цехе теплоэлектроцентрали одной из крупнейших энергетических компаний России. Там мы измеряем вибрацию подшипников у вспомогательного оборудования: например, у питательных, циркуляционных и конденсационных насосов, а также у тягодутьевых устройств и шаровых мельниц для измельчения угля. Фиксируем показатели и при правильной работе техники, и при ее выходе из строя. Таким образом накапливаем данные, с помощью которых наш искусственный интеллект научится различать нормальные и опасные состояния оборудования», — рассказывает Дмитрий Алфеев.

Он добавляет, что вскоре опытные стенды откроются в цехах еще двух крупных энергетических предприятий страны. Благодаря этому авторы проекта сформируют еще более обширный и разнообразный набор обучающих данных, что обеспечит повышенную точность и надежность работы программы.

После обучения и пилотного тестирования разработка СПбГУ станет доступной для заказа. Ей смогут воспользоваться все промышленные предприятия страны, которых, согласно промышленной карте России на 2026 год, насчитывается более 22 тысяч. Потребуется лишь адаптировать искусственный интеллект под специфику и нужды конкретного производства, с чем помогут авторы проекта.

Далее предприятию понадобится загрузить программу на свои серверы и впоследствии снабжать ее актуальными данными о состоянии подшипников разных устройств, установленных на объекте. Это можно будет делать автоматически, если оборудование оснащено датчиками измерения вибрации и температуры. Искусственный интеллект примет информацию от них по беспроводной сети. Также заносить сведения можно будет вручную. Такая опция особенно пригодится на тех предприятиях, где контрольные замеры делают специалисты-обходчики.

«Для того чтобы точно оценивать состояние оборудования, искусственному интеллекту будет достаточно данных одного измерения за день. Это выгодно отличает разработку СПбГУ от аналогов, которые требуют более частого внесения информации или вообще предполагают круглосуточный мониторинг. Соответственно, наша программа сделает контроль состояния оборудования более простым и удобным», — подчеркивает Дмитрий Алфеев.

По его словам, разработка Университета также будет отличаться более низкой стоимостью по сравнению с аналогами, имеющимися сегодня на отечественном рынке.