Примерно 18 лет я занимаюсь автоматизацией производств и, в частности, прогностическими системами. Авария в турбине обходится в среднем в десятки миллионов рублей и, как правило, затрагивает далеко не только турбину. Отрыв рабочих лопаток турбины может нанести прямого урона на миллиарды, а потом ещё остановить генерацию на срок поставки комплектующих.
Пример такой турбины для понимания масштаба. Источник.
Сейчас это решается регламентным ремонтом и обслуживанием: «раз в год останавливаем и разбираем», «раз в месяц меняем подшипник», «раз в неделю льём сюда масло». Может, некоторые операции излишни, а может, некоторые слишком редки. Но это лучше, чем ничего.
Второй уровень — это обвесить турбину датчиками и следить за их показаниями. Так можно остановить её за несколько часов или дней до предполагаемой аварии — это лучше, чем устранять последствия, но всё равно нужно же успеть к этому моменту заказать элементы под замену. И неожиданная остановка локомотива, например, вполне может означать перепланирование всего графика перевозок.
Третий уровень — это взять исторические данные, взять потоковые данные с датчиков и построить модель их изменения. Это даст точность в недели. Это уже предиктивная аналитика, которую могут позволить себе далеко не все.
К этому можно добавить ещё физическую модель взаимодействий на устройстве.
