Кейсы предиктивной аналитики и обслуживания оборудования с искусственным интеллектом. Как компании диагностируют состояние техники, прогнозируют неисправности и организуют ремонт; опубликованные результаты эксплуатации.
Кейсов внедрения: 74.
Компания разработала инструмент мониторинга и прогнозирования состояния трубопроводов на основе машинного обучения и ретроспективных данных для перехода к предиктивному обслуживанию.
Инструмент позволяет прогнозировать место и время появления очага коррозии, способного привести к утечке.
Ресурсоснабжающие организации Новосибирска начали использовать роботов с модулями визуально-измерительного и магнитного контроля для обследования трубопроводов изнутри.
Система выявляет дефекты, коррозию и трещины без вскрытия сетей и прекращения подачи ресурса; это повышает точность обследований и скорость ремонтных работ и снижает аварийность.
Алгоритм анализирует загрузку трёх станков, прогнозирует формирование пачки проката и автоматически выбирает маршрут перемещения проката 25-метровым манипулятором.
Манипулятор переведён в полностью автоматический режим; добавлены функции самодиагностики и самокалибровки.
Система анализирует видеоряд в реальном времени, определяет дефекты конвейерной ленты и подсвечивает риск её порыва.
Проект стартовал в 2025 году.
На платформе СберМобайла в московском проекте применяются алгоритмы машинного обучения для технического обслуживания и ремонта.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ анализирует видео и результаты дефектоскопии рельсов, выделяя опасные участки для сотрудников.
Заявлено выявление до 97% дефектов рельсов.
ИИ анализирует данные о потреблении энергии, прогнозирует пиковые нагрузки и адаптирует работу энергетических сетей в реальном времени.
Снижение энергозатрат и простоев инфраструктуры; количественный эффект не раскрыт.
Система предиктивного обслуживания на базе ИИ-агентов анализирует данные более чем 15 000 датчиков критически важного производственного оборудования.
Заявлено сокращение незапланированных простоев на 52% и затрат на техническое обслуживание на 28%.
Многофункциональная система видеоаналитики с генеративным ИИ обрабатывает данные торговых залов и выявляет загромождение проходов, повреждения покрытия и другие проблемы.
Заявлены повышение скорости обработки данных и более оперативное обнаружение проблем.
Дроны, камеры и системы компьютерного зрения контролируют линии электропередачи и подстанции, выявляя дефекты, перегревы, коррозию и опасное приближение растительности.
Заявлены раннее выявление дефектов, сокращение затрат на осмотры и ускорение ремонта за счёт автоматического формирования дефектных ведомостей.
Система с элементами ИИ диагностирует работу насосных агрегатов.
В таблице заявлено, что за четыре месяца эксплуатации выявлены три потенциальные аварийные ситуации до критической стадии и предотвращено отключение теплоснабжения более чем у 5 000 потребителей.
ИИ и аналитика больших данных контролируют состояние локомотивов, прогнозируют неисправности и помогают заранее планировать техническое обслуживание и загрузку подвижного состава.
Количественный эффект не раскрыт.
Сбер использует AIIoT для мониторинга промышленного оборудования и энергопотребления в реальном времени; применяются методы предиктивного анализа для прогнозирования сбоев.
Оптимизация затрат на обслуживание и электроэнергию; количественный эффект не раскрыт.
Запущена система мониторинга аварий в ЖКХ; в пилоте участвуют несколько городов и регионов.
Система находится на стадии пилота.