Лысенков Антон Ильич

В эпоху цифровизации производственных процессов ключевым условием выпуска конкурентоспособной продукции становится не просто контроль качества готовых изделий, а предупреждение возникновения дефектов, что напрямую зависит от возможности прогнозирования технического состояния оборудования. В этой связи развитие подходов к оценке влияния прогнозируемых отказов оборудования на ключевые показатели качества продукции видится как важная научная и практическая задача для современных промышленных предприятий. В статье исследуются методы регрессионного анализа, машинного обучения и байесовского оценивания для преобразования разнородных диагностических данных в прогноз остаточного ресурса и вероятности отказа оборудования для установления статистической зависимости с риском возникновения брака. Предложен порядок процедуры предупреждения брака на основе зависимости между износом оборудования и качеством изделия на примере производства блока цилиндров из алюминия для двигателей внутреннего сгорания, имеющий контур цикла «диагностика - прогноз - обслуживание - контроль». Практической реализацией предложенного подхода является установление зависимости овальности отверстия блока цилиндра от уровня вибрации подшипника по зонам развития дефекта на основе обучения модели регрессии предсказывать остаточный ресурс времени до критического порога изделия с браком.