Инновация в рамках «Приоритета 2030»
Программа для прогнозирования неисправностей получила официальное свидетельство. Разработка, реализованная при поддержке стратегической инициативы «Приоритет 2030», уже успешно внедрена в ПИШ ВШАД ПНИПУ. Проект стал победителем конкурса в аэрокосмической сфере, доказав соответствие строгим требованиям к программным решениям.
Большие данные — новые вызовы
Современные предприятия генерируют до 100 ТБ данных ежемесячно — эквивалент 310 000 снимков или 1000 часов видео! Датчики на оборудовании фиксируют температуру, вибрации, износ, но определить ключевые параметры для профилактики сложно. Это приводит к простоям и снижению эффективности.
Технология для непрограммистов
Ученые Пермского Политеха создали решение, ломающее стереотипы. Теперь даже новички без навыков кодинга могут анализировать данные! Программа на Visual Basic работает в привычных Excel, LibreOffice и других офисных пакетах. Её «сердце» — дихотомическая классификация, которая автоматически ранжирует параметры по степени влияния на поломки.
Обучение через практику
Электронная книга-тренажер делает Big Data доступными для студентов и специалистов. Больше не нужны глубокие знания математики — интерфейс интуитивно понятен. Проект Юлии Большаковой и команды ПНИПУ открывает эру персонализированного обучения, где теория сразу подкрепляется реальными кейсами из промышленности.
Как программа определяет ключевые факторы аварийных ситуаций
Представьте множество датчиков на производстве, которые функционируют в двух режимах: штатном и аварийном. Чтобы выяснить, какие параметры влияют на поломки, пользователь вносит данные в специальные таблицы. В одну — показатели при нормальной работе (например, температура 25°C, давление 1 атм), в другую — критические значения (например, температура 100°C, давление 5 атм). Программа анализирует оба набора, выявляя закономерности: если при температуре выше 90°C аварии происходят чаще, система запоминает этот порог. Так определяется важность каждого параметра: например, резкий рост температуры становится более значимым маркером, чем изменение влажности.
Обучение системы для точного прогнозирования
Перед запуском программа проходит этап обучения. Пользователь классифицирует данные на «допустимый» и «предельный» износ, чтобы система построила модель взаимосвязей между параметрами и режимами работы. «После обучения ПО автоматически оценивает новые данные, прогнозируя работоспособность датчиков, — поясняет Юлия Большакова, учебный мастер факультета прикладной математики и механики ПНИПУ. — Это позволяет предотвращать аварии, оптимизировать техническое обслуживание и снижать риски простоев».
Кому принесет пользу инновационное решение?
Программа станет незаменимым инструментом для инженеров, специалистов по ТОиР и data-аналитиков. Она поможет диагностировать состояние оборудования, планировать ремонты и сокращать затраты на обслуживание. Молодые специалисты научатся прогнозировать отказы техники, а студенты — глубже понимать методы статистики и машинного обучения. Для преподавателей это — готовый пример живой демонстрации алгоритмов классификации: изменяя параметры, можно сразу наблюдать, как система адаптирует прогнозы.
Теория в действии: от обучения до внедрения
Программа не только выявляет скрытые зависимости, но и превращает теорию в практику. Она наглядно показывает, как малейшие изменения параметров влияют на результат, делая сложные концепции простыми и доступными. С её помощью можно тестировать гипотезы, моделировать сценарии и мгновенно получать обратную связь — идеальный мост между академическими знаниями и реальными производственными задачами!
Инновационный подход к обучению будущих инженеров
Созданная учеными Пермского Политеха разработка раскрывает потенциал машинного обучения не только в теории, но и на практике, становясь настоящим прорывом для образования и профессионального роста. Уже сегодня программа активно применяется в учебном процессе студентов Передовой инженерной школы «Высшая школа авиационного двигателестроения». Удивительно, но всего за два академических часа учащиеся осваивают базовые методы ИИ: от статистического анализа до классификации данных! Для сравнения, раньше на изучение этих тем требовалось в три раза больше времени — лекция и две практики. Технология позволила интегрировать сложный материал в учебные планы без потери качества, делая образование ещё доступнее.
Цифровая грамотность для всех направлений
Простота и эффективность разработки открывают возможности для её использования не только в инженерных специальностях, но и в других областях знаний. Программа стала идеальным инструментом для реализации проекта «Цифровая кафедра», помогая студентам любых направлений уверенно осваивать цифровые навыки. Гибкость решения позволяет масштабировать его в вузах страны, превращая сложные алгоритмы в понятные и увлекательные уроки. Это не просто образовательный продукт — это шаг в будущее, где технологии служат катализатором профессионального развития каждого учащегося.
Источник: naked-science.ru
