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 и кейс | Что изменили | Результат | Источники |
|---|---|---|---|
| Газпром: Машинное зрение для диагностики газопроводов и контроля сварных соединений | Данные магнитных и ультразвуковых комплексов при внутритрубной диагностике магистральных газопроводов обрабатываются с применением машинного зрения; нейросетевые технологии также используются для неразрушающего контроля сварных соединений. | Первые данные о результатах диагностики доступны через считаные часы вместо нескольких дней. Точный срок и база сравнения не указаны; отдельный эффект для контроля сварных соединений не раскрыт. | |
| Норникель: Видеоаналитика выявляет рудозасоряющие тела и дефекты конвейерной ленты | На рудниках «Маяк» и «Комсомольский» и Норильской обогатительной фабрике внедрена видеоаналитика, которая в реальном времени выявляет инородные тела в потоке руды и дефекты конвейерной ленты. | По заявлению представителя Рексофта, интегральная метрика F1 по разным объектам составила от 0,96 до 0,98. F1 — техническая метрика качества видеоаналитики; методика и выборка для расчёта не раскрыты. | |
| Россети: Предиктивное обслуживание снижает нарушения в электросетях | ИИ применяется для предиктивного технического обслуживания электросетей в пилотных регионах. | В пилотных зонах технологические нарушения снижены на 18%, время восстановления энергоснабжения — на 23%. Результат подтверждён только для пилотных зон. | |
| РЖД: 3D-контроль вагонов масштабирован на 33 пункта сети | 3D-система контролирует состояние вагонов на пунктах сети. | При масштабировании на 33 пункта сети система, по формулировке источника, «окупилась вдвое». Источник не раскрывает методику формулировки «окупился вдвое». |
Предприятия получили доступ к ИИ-сервису самодиагностики, который анализирует описанную проблему и данные, рассчитывает индекс потерь, выявляет критичные зоны и формирует план действий.
Количественный эффект не раскрыт.
Данные магнитных и ультразвуковых комплексов при внутритрубной диагностике магистральных газопроводов обрабатываются с применением машинного зрения; нейросетевые технологии также используются для неразрушающего контроля сварных соединений.
Первые данные о результатах диагностики доступны через считаные часы вместо нескольких дней.
Внедрена система машинного зрения ML Sense для круглосуточного контроля конвейерной ленты, выявления повреждений, определения координат дефектов и отслеживания их изменений.
Данные системы используются для планирования ремонта и замены ленты с учётом её фактического состояния; это снижает риск аварийных разрывов и внеплановых простоев.
На рудниках «Маяк» и «Комсомольский» и Норильской обогатительной фабрике внедрена видеоаналитика, которая в реальном времени выявляет инородные тела в потоке руды и дефекты конвейерной ленты.
По заявлению представителя Рексофта, интегральная метрика F1 по разным объектам составила от 0,96 до 0,98.
ИИ применяется для предиктивного технического обслуживания электросетей в пилотных регионах.
В пилотных зонах технологические нарушения снижены на 18%, время восстановления энергоснабжения — на 23%.
3D-система контролирует состояние вагонов на пунктах сети.
При масштабировании на 33 пункта сети система, по формулировке источника, «окупилась вдвое».
ИИ применяется для предиктивного обслуживания промышленного оборудования.
Незапланированные простои сокращены на 31%.
Ситуационный центр круглосуточно отслеживает более 100 единиц оборудования.
не раскрыто
Языковые модели предлагают классификацию исторических сервисных операций, а профильные эксперты проверяют привязку работ к узлам автомобиля.
Из 474712 исходных записей получено 247600 уникальных работ. Для 238000 работ подтверждена привязка к узлам автомобиля.
Мобильный голосовой обходчик ЦРТ переводит речь в текст и помогает оформлять результаты осмотра вагонов. Решение применяется в четырёх регионах присутствия компании.
Время передачи данных о технических осмотрах сократилось более чем в пять раз.
ИИ интегрирован в систему мониторинга состояния электролизного оборудования и прогнозирует возможные отклонения.
Количественный эффект не раскрыт.
Данные датчиков и прогнозные алгоритмы используются для заблаговременного выявления возможных неисправностей оборудования.
Заявлена оптимизация планирования технического обслуживания и снижение расходов без раскрытия численных показателей.
Цифровая модель станции использует ИИ для обработки результатов диагностики дефектов пути и управления грузопотоком. Основные модули проходят завершающий этап внедрения на станции Челябинск-Главный.
Пилот находится на завершающем этапе внедрения. Измеримый эффект не раскрыт.
ИИ-мониторинг следит за сетью уличного освещения, выявляет неисправности и формирует заявки на обслуживание до обращения жителей.
Под контролем более 306 тысяч светильников. С начала 2026 года отслежено и устранено более 1500 неисправностей.
IR-Test собирает данные датчиков буровых насосов и лебёдок и с помощью ML-моделей отслеживает вибрацию, температуру и давление в реальном времени.
За девять месяцев опытной эксплуатации непроизводительное время снизилось на 79%, средняя длительность инцидента — на 74,7%, простои свыше 10 часов — на 92%; каскадных отказов не зафиксировано.
На магистральных насосных станциях беспроводные датчики передают виброакустические параметры для предиктивного анализа состояния оборудования.
Заявлено снижение затрат на техническое обслуживание до 30% и исключение внеплановых остановок агрегатов.
Компания реализует проекты предиктивного анализа оборудования.
Количественный эффект не раскрыт.
Датчики вибрации и температуры передают данные платформам и ML-алгоритмам, выявляющим микроаномалии, дефекты и износ подшипников.
Заявлено снижение операционных затрат на ремонт на 20–30% и минимизация внеплановых простоев.
ИИ автоматизирует самоорганизацию сети, анализирует данные, прогнозирует нагрузку, предотвращает инциденты и автоматически устраняет неисправности; также используется при планировании и строительстве мобильных сетей.
Количественный эффект не раскрыт.
Telegram-бот находит ответы по кодам ошибок в технической документации и присылает инженерам инструкции и фрагменты обучающих видео.
Нагрузка на колл-центр снизилась на 80%, трудозатраты поддержки — в 4 раза.
Система интеллектуальной предиктивной аналитики применяется для управления ремонтами и контроля утечек.
По данным аналитиков Kept, затраты на ремонт снизились на 25%, а утечки — на 30%.
На обогатительных фабриках более 130 математических моделей анализируют тысячи параметров работы больших шаровых мельниц и заранее прогнозируют возможные неполадки.
Система позволяет заранее корректировать работу и заказывать расходные материалы, уменьшая незапланированные простои и предотвращая критический износ; количественный эффект не раскрыт.
На ключевых агрегатах линии экструзии установили датчики и систему предиктивного мониторинга, обученную на 18 месяцах исторических данных.
В первые шесть месяцев после запуска внеплановых остановок не было против пяти за аналогичный период ранее; прямая экономия на простоях составила около 4 млн рублей. Также снизились расходы на запчасти.
Система на базе ИИ и математических моделей анализирует вибрацию, температуру и давление в реальном времени. Она выявляет отклонения и расставляет приоритеты проблем для специалистов.
Диагностика помогает обнаруживать признаки сбоев до поломки. Сокращение простоев и затрат на ремонт не раскрыто.
Цифровая модель контролирует температуру в печах пиролиза, помогая предупреждать образование кокса и прогорание труб.
Температурный контроль поддерживает ИИ. Число предотвращённых повреждений и экономия не раскрыты.
ИИ анализирует данные оборудования для планирования профилактики и ремонта и предупреждения вероятных поломок.
Заявлено снижение затрат на эксплуатацию оборудования без размера эффекта.
Мониторинговый центр инфраструктуры на основе машинного обучения контролирует работоспособность оборудования АЗС.
Работоспособность оборудования заявлена на уровне 99%, простои сокращены на 30%, скорость ремонта выросла на 21%.
Платформа контролирует более 2 млн технологических параметров на предприятиях атомной отрасли и поддерживает обслуживание оборудования и контроль брака.
Расходы на обслуживание оборудования снижены на 30%, доля брака — с 2,3% до 0,9%; заявлена экономия свыше 10 тыс. человеко-часов в год.
На шести производственных линиях машинное зрение автоматически считает насосно-компрессорные трубы при ремонте скважин; предиктивная аналитика анализирует акустические сигналы и токовые параметры электродвигателей для раннего выявления неисправностей.
Межремонтный период наземного оборудования доведён до 123 суток; Татнефть почти два года не закупает новые НКТ и около года — новые приводы.
Технология анализирует данные датчиков и прогнозирует поломки большегрузов для предиктивного обслуживания.
Заявлено сокращение времени простоев транспорта на 15%.