Предиктивная аналитика

Теория

Предиктивная, или предсказательная, аналитика (predictive analytics) – совокупность методов анализа данных, применяющихся для прогнозирования поведения объектов и субъектов, течения процессов.

Современная предиктивная аналитика невозможна без мониторинга производства и инфраструктуры. Он включает в себя сбор данных о параметрах работы оборудования, об аварийных сигналах, расчет ключевых показателей эффективности (KPI), поиск аномалий. Данные в режиме реального времени поступают со специальных датчиков. Для повышения эффективности прогноза применяются цифровые двойники и BIM-модели.

Практика

Методы предиктивной аналитики уже стали обязательными для анализа состояния подвижного состава и путевой инфраструктуры. Современные технологии на базе искусственного интеллекта позволяют максимально повысить точность прогнозов и создать эффективную систему управления жизненным циклом.

Проекты

Цифровой маневровый диспетчер

Проект «Цифровой диспетчер» позволяет построить специализированную модель данных, учитывающую множество факторов. Среди них – затраты времени на проведение тех или иных технологических мероприятий на сортировочной станции, инфраструктурные ограничения, очередность подвода поездов и распределение подвижного состава по путям станции.

«Доверенная среда локомотивного комплекса»

Единое пространство всего локомотивного комплекса, которое обеспечивает онлайн-мониторинг технического состояния каждой единицы тяги и всесторонний анализ данных, поступающих как с борта локомотивов, так и из внешних систем.

«Умный локомотив»

Комплекс систем предиктивной аналитики с применением технологий искусственного интеллекта, нейронных сетей, интернета вещей, анализа больших данных, цифровых двойников. Дает возможность оценивать и прогнозировать состояние узлов и агрегатов локомотива, отслеживать аномалии и автоматически выводить информацию о состоянии оборудования.