Использование алгоритмов машинного обучения для определения типа промышленного оборудования и режимов его работы

Abstract

В настоящее время огромную роль в промышленности играет автоматизация всех процессов производства. Так в промышленности пытаются свести к минимуму участие человека во всех процессах, поскольку это удешевляет процесс производства и сводит к минимуму возможность ошибок. К таким процессам также отнести и диагностику состояния обору- дования. На данный момент диагностика оборудования проводится человеком, однако если автоматизировать этот про- цесс, то можно снизить стоимость обслуживания оборудования и своевременно определить его неисправность. Для этого можно создать универсальную систему, в которой, в идеале, по входному сигналу с датчиков будет определятся тип обору- дование, а также режим его работы и насколько корректно работает это оборудование. Для этого, лучше всего использовать алгоритмы машинного обучения.