Анализ процессов, происходящих в бизнесе или на производстве, позволяет успешно предвидеть возможные ошибки в будущем и предотвратить их заранее, тем самым избегая потерь и повышая эффективность – с помощью технологий предиктивной аналитики.

Как предиктивные технологии могут повысить эффективность крупных компаний

Предприятия, которые используют предиктивные инструменты, в 1,8 раз чаще перевыполняют целевые показатели и сообщают о повышенных темпах роста прибыли примерно в 3 раза больше, чем в среднем по отрасли (Forbes). 

По данным компании ЛАНИТ, директора центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта Дениса Афанасьева, благодаря использованию предиктивной аналитики возможно значительно уменьшить затраты на обслуживание оборудования – в среднем на 20-30%. 

По оценкам экспертов, прогноз оптимизации затрат при использовании технологий предиктивной аналитики составляет 15-20% численности штата ремонтных бригад и уменьшения времени простоя оборудования во время ремонтов (Strategy Partners). 

Прогноз работоспособности оборудования Сухого 

«Сухой» – крупнейший российский экспортер авиационной техники – во втором квартале 2020-го года внедрил платформу по предиктивной аналитике в производство совместно с Mail.ru. Благодаря ей у компании появилась возможность централизованно собирать, обрабатывать и анализировать данные о процессах, происходящих на производстве, а после, с помощью накопленной информации и параметров, составлять прогноз по работоспособности оборудования. И уже с помощью «предсказания» осуществлять необходимое обслуживание. 

«Предсказательный» анализ техоборудования на основе исторических данных Лукойл-Пермнефтеоргсинтеза

На «Лукойл-Пермнефтеоргсинтез» быстрыми темпами внедряется система «предсказательного» анализа техоборудования. С помощью алгоритмов машинного обучения предприятие может анализировать огромные объемы информации, чтобы на их основе прогнозировать состояние технологического оборудования.

Аналитическая система изучает исторические данные, взятые с работы техники, и далее начинает мониторинг в режиме реального времени, с каждым днем совершенствуясь все больше, чтобы успешнее выстраивать новые и новые взаимосвязи, на основе которых позднее будет произведено «предсказание».

Главным преимуществом системы является повышение производительности и эффективности. С помощью аналитики получается свести незапланированные остановки к минимуму: сегодня система предсказывает выводы из строя как минимум за 50 дней. 

Цифровой контроль промышленной безопасности Газпром нефти 

Газпром нефть ввела новую систему для цифрового контроля, которая позволяет в реальном времени передавать информацию о производственном объекте: про его состояние и возможные отклонения, чтобы следом быстро предотвратить теоретические ошибки. Внедрение систем по дистанционному контролю промышленной безопасности открывает для отрасли различные методы автоматического прогнозирования, оценки рисков возникновения внештатных ситуаций и принятия превентивных мер для их предотвращения. 

Помимо прочего, Газпром нефть первая в России смогла объединить в одну интеллектуальную систему множество единиц оборудования автозаправочных станций. Система получила лаконичное название МЦИ (Мониторинговый центр инфраструктуры). 

МЦИ включает в себя не только автоматизацию, но и инструменты предиктивной аналитики. Ядро мониторингового центра отличается особой мощностью: оно способно обработать до 100 тысяч сигналов в секунду и произвести более 50-ти тысяч исчислений.

С помощью модулей машинного обучения и предиктивного анализа возможно считывать информацию со станционных устройств, которые подключены к системе; алгоритмы своевременно оповещают о том, что необходимо сервисное обслуживание. 

МЦИ, благодаря предиктивной аналитике, сокращает количество простоев на производстве на 30%, сроки выполнения работ по ремонту и сервису на 21%, а также поддерживает бесперебойную работу оборудования автозаправочных станций (99% времени). 

Пять решений в пользу предиктивной аналитики

Мир развивается, информационные потоки и тенденции становятся сложнее и запутаннее. Сегодня предприятиям необходима предиктивная аналитика, ведь в ином случае скорость производства и расчетов будет неудовлетворительной для современных темпов. 

Говоря о функционале подобных систем, можно подвести итог, что предиктивная аналитика для профилактического обслуживания позволяет: 

1. Повышать оперативность принятия решений с помощью всестороннего анализа данных;
2. Обеспечивать лучшую автоматизацию компаний, сегментируя коммуникации, объединяя данные;
3. Обеспечивать бесперебойную работу техники, приводя к повышению показателей до 30%;
4. Сокращать риски внештатных и опасных ситуаций, гарантируя промышленную безопасность;
5. Повышать конкурентоспособность за счет увеличения темпов роста прибыли в своем сегменте до 3-х раз.

Хотите узнать больше о потенциале использования предиктивной аналитики? И о том, как оценивать простои оборудования и повышать показатели эффективности предприятий, забронируйте место на IOT ECOSYSTEMS & TECHNOLOGIES Online conf .