Предсказывая будущее: что такое предиктивная аналитика и как она поможет избежать аварий и техногенных катастроф
Любой инцидент легче предотвратить, чем бороться с его последствиями. Особенно, если речь идет о сложной технике: авария на производстве может привести к значительным потерям, а порой нанесенный ущерб просто трудно исчислим. Возможно ли спрогнозировать поломку оборудования? Что такое предиктивная аналитика? В чем заключаются трудности предсказания будущего в котором окажется та или иная машина?
Что такое предиктивная аналитика
Представим, что вы собираетесь отправиться на автомобиле в дальнюю дорогу, но слышите посторонний шум в районе трансмиссионного узла и думаете – не отложить ли путешествие, чтобы разобраться с проблемой. Любой водитель понимает, в каком состоянии находится его транспортное средство. Прежде чем сделать вывод о возможной неисправности машины, он анализирует интенсивность, динамику нарастания шума, исходя из своих знаний и ощущений. Кроме того, водитель помнит, присутствовал ли шум, который он слышал, всегда или появлялся только при полном ускорении. На основе целостной картины человек может принять решение: обратиться в сервисный центр или отправиться в путь. Конечно, он может ошибиться, и вдруг окажется, что узел трансмиссии в полном порядке, и во всем виновата холодная погода.
Так или иначе, мы все сталкиваемся с необходимостью давать прогнозы развитию событий на основании имеющихся у нас данных. У предиктивной аналитики тот же принцип: данные о прошлом и настоящем состоянии объекта анализируются для того, чтобы спрогнозировать его поведение в будущем и принять оптимальное решение.
Толчок развитию прогностики дало появление вычислительных мощностей, способных обрабатывать огромные массивы информации о состоянии машин, собираемые на различных и систем управления, хотя первоначально они предназначались для управления и удаленной коммуникации. В первую очередь системы управления внедрили на стационарных объектах, причем чем более сложное оборудование использовалось, тем раньше они туда пришли. Как только электроника стала компактной и более доступной, цифровые системы начали появляться практически везде. Этому способствовало распространение в конце 1980-х годов однокристальных ЭВМ и цифровых шин для обмена информацией. Машина собирает, оцифровывает данные о работе какого-либо механизма, чтобы передать их дальше по шинам цифрового обмена, записать и сохранить. В дальнейшем на основе полученной информации можно посмотреть, как себя объект вел при разных нагрузках в различных условиях. То есть происходит систематизация накопленных данных, построение архива для последующего анализа.
Новый уровень автоматизации
В начале 1970-х годов были предприняты многочисленные усилия по разработке интерактивной диагностики для выявления проблем — в частности, для обнаружения и идентификации аномалий, а также для обеспечения альтернативного способа измерения определенных рабочих и технологических параметров на атомных электростанциях. В начале 1980-х годов после аварии на Три-Майл-Айленде использование методов проверки сигнала нашло свое применение в атомной энергетике, в конкретных приложениях, таких как система отображения параметров безопасности (SPDS). Эта работа продолжалась в 1990-е годы, что привело к применению методов эмпирического и физического моделирования на основе данных для мониторинга производительности датчиков и процессов.