vector.uz/ИИ для промышленности/Предиктивное обслуживание
VECTOR AI · Predictive Maintenance Assistant · пилот

Предиктивное обслуживание
с объяснением
и порядком работ

Модель по данным датчиков и истории ремонтов предупреждает об отказе заранее. Ассистент объясняет механику, находит похожие случаи и собирает из регламентов ТОиР готовый порядок работ, запчасти и допуски. Прогноз без объяснения ремонтники не примут — поэтому мы делаем оба слоя.

Заранеепредупреждение до отказа
Объяснениепричина, похожие случаи, порядок работ
12 недельпилот на одной группе оборудования

Отказ узнают по остановке

Ремонт по факту — это внеплановый простой мельницы или насоса и срочный поиск запчасти. Плановые ТО по календарю не видят реального износа.

Прогноз без объяснения не работает

Модель говорит «отказ через 9 дней», а механик спрашивает: почему, где посмотреть, что готовить. Без ответа на эти вопросы прогнозы игнорируют.

Данные оборудования — внутри

Телеметрия, история ремонтов, наработка — производственная информация. Модели и ассистент должны работать на серверах предприятия.

Как это работает

Два слоя: прогноз и объяснение

01Телеметрия

Вибрация, температура, ток, давление — из историана или датчиков. Плюс наработка и история ремонтов из ТОиР.

02Прогноз

Модели аномалий и остаточного ресурса по группе оборудования. Обучаются на вашей истории, работают в контуре.

03Объяснение

Ассистент связывает сигнал с механикой узла, похожими случаями и пунктами регламента ТОиР.

04Порядок работ

Готовая заявка: осмотр, контрольные замеры, запчасти, окно останова. Механик подтверждает или корректирует.

Честная граница: качество прогноза определяется данными. Если датчиков на оборудовании нет или история ремонтов не велась, пилот начинается с ассистента по ТОиР (регламенты, паспорта, история) и аудита данных, а модели прогноза добавляются по мере накопления телеметрии.

Границы пилота

Что делаем мы и что нужно от предприятия

Делает VECTOR AI

  • Аудит данных: какие датчики и история есть, чего не хватает
  • Модели аномалий и прогноза по одной группе оборудования (мельницы, насосы, конвейеры, дробилки)
  • Индексация регламентов ТОиР, паспортов, актов расследований отказов
  • Ассистент механика: объяснение, похожие случаи, порядок работ, RU/UZ
  • Интеграция с ТОиР/ERP на создание заявок (по согласованию)
  • Отчёт по пилоту: предупреждённые отказы, ложные тревоги, экономия простоев

Нужно от предприятия

  • Группа однотипного оборудования с датчиками и 12+ месяцами истории
  • Доступ к историану или выгрузки телеметрии
  • История ремонтов и актов отказов за тот же период
  • Сервер в контуре: x86-64 Linux, одна GPU NVIDIA
  • Механик-эксперт на 2–4 часа в неделю для разметки

Безопасность

Документы не покидают периметр предприятия

Платформа и языковые модели разворачиваются на серверах предприятия. Регламенты, паспорта оборудования, история диалогов остаются внутри. Внешние API не нужны — система работает полностью офлайн. Собственная разработка VECTOR AI, ПО зарегистрировано в Республике Узбекистан.

  • Роли и права доступа: каждый видит только документы своего подразделения
  • Kill switch, реестр моделей и журнал действий для службы ИБ
  • Защита от prompt-инъекций, контроль персональных данных
On-premзакрытый контур
RU / UZдва языка из коробки
Офлайнбез внешних сервисов

Пилот

12 недель на одной группе оборудования

Недели 1–3Аудит и данные

Инвентаризация датчиков, выгрузка телеметрии и истории ремонтов, индексация регламентов ТОиР.

Недели 4–7Модели

Обучение на истории отказов, проверка на прошлых инцидентах: сколько из них модель увидела бы заранее.

Недели 8–11Работа с механиками

Прогнозы и объяснения идут ремонтной службе. Каждое предупреждение размечается: подтверждено, ложное, поздно.

Неделя 12Отчёт

Доля предупреждённых отказов, ложные тревоги, средний горизонт предупреждения, оценка экономии простоев.

Частые вопросы

Вопросы и ответы

У нас мало датчиков. Есть ли смысл?

Есть, но начинать нужно с другого. Сначала ассистент по ТОиР: регламенты, паспорта, история ремонтов, похожие случаи — он полезен сразу. Параллельно аудит показывает, какие датчики дадут наибольший эффект. Прогнозные модели добавляются, когда есть данные.

Чем это отличается от готовых систем предиктивной аналитики?

Многие системы дают прогноз и график. Мы добавляем слой объяснения и порядка работ из ваших регламентов — то, без чего механик прогнозу не верит. Если у вас уже есть такая система, ассистент может работать поверх её сигналов.

Модель будет обучаться на наших данных вне предприятия?

Нет. Обучение и работа моделей — на вашем сервере в контуре. Данные не покидают предприятие.

Пилот на вашем оборудовании

Обсудим с вашей ремонтной службой

Расскажите, какое оборудование останавливается чаще всего и какие данные по нему есть — предложим схему пилота.