СОВРЕМЕННЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ ПРЕДСКАЗАТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ИСТОРИЧЕСКОГО ОПЫТА ЭКСПЛУАТАЦИИ ПРОМЫШЛЕННОГО ОБОРУДОВАНИЯ

Чесалов Александр Юрьевич

Цифровая трансформация промышленности, переход к экономике данных и императив технологического суверенитета обуславливают необходимость разработки и внедрения интеллектуальных систем прогнозируемого и предписывающего обслуживания. Ключевым элементом таких систем становятся предсказательные модели, основанные на анализе накопленного исторического опыта эксплуатации промышленного оборудования. В статье исследуется современный подход, обеспечивающий создание, обучение и эксплуатацию таких моделей. Рассматривается конвергентная архитектура, объединяющая технологии промышленного Интернета вещей, периферийного искусственного интеллекта, облачных вычислений и когнитивных систем. Особое внимание уделяется методологическим подходам к работе с неопределенными и противоречивыми историческими данными на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера, а также к перспективам интеграции больших языковых моделей. Делается вывод о том, что синергия перечисленных технологий формирует основу для создания самообучающихся промышленных экосистем, способных к непрерывному накоплению и использованию операционного опыта.

Ключевые слова:прогнозируемое обслуживание, предсказательные модели, теория Демпстера - Шафера