Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.36871/26189976.2026.07.017
Ключевые слова: artificial intelligence, predictive maintenance, process industry, machine learning, искусственный интеллект, предиктивное обслуживание, перерабатывающая промышленность, машинное обучение
Аннотация: В статье рассматривается применение искусственного интеллекта в системе предиктивного обслуживания оборудования на предприятиях перерабатывающей промышленности. Обосновано, что интеллектуальная обработка вибрационных, температурных, энергетических и технологических параметров позволяет заблаговременно выявлять деградационные процесПоказать полностьюсы, прогнозировать остаточный ресурс узлов и снижать вероятность аварийных остановок. Особое внимание уделено машинному обучению, нейросетевой диагностике, цифровому профилю оборудования и интеграции предиктивной аналитики в контур автоматизированного управления производством. Актуальность темы подтверждается современными исследованиями, где предиктивное обслуживание связывается с сокращением незапланированных простоев и повышением эксплуатационной надёжности оборудования. This article examines the use of artificial intelligence in a predictive maintenance system for equipment in the process industry. It is demonstrated that intelligent processing of vibration, temperature, energy, and process parameters enables the early detection of degradation processes, predicting the remaining life of components, and reducing the likelihood of emergency shutdowns. Particular attention is paid to machine learning, neural network diagnostics, digital equipment profiling, and the integration of predictive analytics into automated production control systems. The relevance of this topic is confirmed by modern research linking predictive maintenance to a reduction in unplanned downtime and an increase in equipment operational reliability.
Журнал: Мягкие измерения и вычисления
Выпуск журнала: Т. 104, № 7
Номера страниц: 218-226
ISSN журнала: 26189976
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Издательский дом "Научная библиотека"