Прогностическое обслуживание оборудования: ИИ для предотвращения неисправностей на автозаводах
УГП 0 Участников: 10
Создать систему, которая использует машинное обучение для анализа данных с датчиков, установленных на оборудовании автозавода. Используя алгоритмы машинного обучения, разработайте модель, которая предсказывает вероятность отказов оборудования на основе исторических и текущих данных. Ваша команда должна представить рабочий прототип системы, который демонстрирует прогнозирование отказов, предоставляет своевременные предупреждения операторам и анализирует потенциальную экономию от предотвращения простоев оборудования.
Цель проекта
Разработать систему искусственного интеллекта для предсказания отказов оборудования на автозаводе, минимизируя простои и повышая эффективность производства. Ваша команда будет собирать данные с датчиков, установленных на оборудовании (температура, вибрация, нагрузка), и применять алгоритмы машинного обучения для выявления аномалий и прогнозирования потенциальных поломок. Система должна предоставлять своевременные оповещения операторам с рекомендациями по предотвращению неисправностей. Возможным результатом станет значительное сокращение простоев, оптимизация затрат на обслуживание и повышение общей надежности производства.
Участники:
Иван З.
Frontend разработчик
Екатерина Я.
Frontend разработчик
Александр Р.
Руководитель проекта
Юрий Ш.
Data Scientist
Дмитрий К.
Data Scientist