В современном производстве минимизация внеплановых простоев является ключевым фактором успеха. В докладе я расскажу об архитектурных особенностях и «фишках» нашего проекта и о том, что не все предиктивные задачи обязаны решаться математически сложными моделями, требующими обучения.

Используя линейную регрессию и язык программирования Python, мы создали инструмент, который на основе анализа данных по вибрации подшипников не только предсказывает потенциальные проблемы, но и интегрируется в повседневные процессы фабрики.