Оракул

Описание

Программное обеспечение «Оракул» предназначено для предиктивной аналитики состояния промышленного оборудования с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Основные функции включают:1. Обработку и анализ данных, включая работу с неполными и разрозненными данными.2. Обучение нейронных сетей на архивных данных для предсказания вероятных сбоев и аварийных ситуаций.3. Визуализацию данных и результатов анализа для экспертной оценки их качества и пригодности.4. Управление задачами в рамках адаптивной системы, позволяющей гибко настраивать параметры нейронных сетей и конфигурации производственных процессов.5. Интеграцию с существующими производственными системами, включая отображение результатов на мнемосхемах и отправку уведомлений через популярные платформы (Telegram, email и др.).ПО «Оракул» обеспечивает высокий уровень автоматизации, снижение простоев оборудования и повышение эффективности процессов за счет применения интеллектуальных предсказательных моделей. Система разработана с учетом модульной архитектуры, что делает её легко масштабируемой и адаптируемой к различным задачам и платформам.

1) Предиктивная аналитика:Обучение нейронных сетей для предсказания вероятных сбоев, поломок оборудования и аварийных ситуаций. Оценка вероятности, даты и возможных причин возникновения аварий.

2) Работа с данными:Анализ и обработка архивных и текущих данных, включая данные с пропусками и разрывами. Визуализация исходных данных для экспертной оценки их пригодности к машинному обучению. Автоматическое протоколирование событий и инцидентов, включая поломки, аварийные остановки и сбои датчиков.

3) Гибкая настройка нейронных сетей:Возможность конфигурирования параметров обучения в процессе. Использование предварительно обученных нейронных сетей и шаблонов настройки. Быстрое подключение новых датчиков и сенсоров, а также перестройка структуры нейронной сети под новые задачи.

4) Управление задачами:Постановка задач в очередь и их выполнение в отдельном процессе. Реализация специализированных задач с помощью базового класса задач и дочерних реализаций.

5) Интеграция с производственными системами:Отображение результатов работы ПО на мнемосхемах оборудования. Возможность отправки уведомлений и экстренных сообщений через Telegram, email и другие каналы.

6) Удобство визуализации:Построение графиков для анализа данных. Использование интуитивно понятного интерфейса для загрузки данных, настройки задач и анализа результатов.

7) Автоматизация процессов:Мониторинг и оценка стабильности оборудования в режиме онлайн. Значительное сокращение простоев оборудования благодаря своевременным предсказаниям и оптимизации процессов.

8) Логирование:Ведение полного журнала событий, включая параметры обучения и эксплуатационные данные. Настройка логгеров и колбэков для отслеживания и анализа экспериментов.

9) Машинное обучение:Генерация датасетов из специфических файлов (например, STL, STP). Подготовка данных для моделей и их тренировка на основе заданной конфигурации.