По словам руководителя проекта Бориса Малоземова, сложность современных промышленных и транспортных систем привела к тому, что традиционные методы профилактики неисправностей больше неэффективны, ведь поломки часто происходят случайно и зависят от многих факторов сразу. Новая платформа должна стать инструментом, способным адаптироваться к разным видам оборудования и учитывать уникальные особенности каждого объекта.
Главная задача платформы – перевести реальные эксплуатационные данные в формализованные модели, привязанные к виртуальным копиям реальных объектов (цифровым двойникам). Это позволяет точнее оценивать состояние конкретной машины или установки, а не полагаться на усредненные показатели. Платформа включает алгоритмы искусственного интеллекта, которые постоянно совершенствуются и учатся на поступающих данных.
Новая разработка обеспечит переход от устаревшего подхода профилактического ремонта по графику к современной стратегии предиктивного обслуживания, когда ремонт производится исходя из фактического состояния объекта, что снизит вероятность аварий и сократит затраты на обслуживание.
Основные заказчики будущей технологии – операторы городского и междугороднего электротранспорта, машиностроительные и энергетические предприятия, а также компании, занимающиеся мониторингом и автоматизацией. Полноценная версия платформы ожидается к 2027 году.
