List of publications on a keyword: «предиктивная аналитика»


Технические науки

Publication date: 12.03.2026
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Timofei V. Serebrenov
Vladislav V. Turenko
Filial FGKVOU VO "Voennaia akademiia Raketnykh voisk strategicheskogo naznacheniia im. Petra Velikogo" Minoborony Rossii v g. Serpukhove , Московская обл

«Цифровой двойник энергоинфраструктуры университета как стратегический инструмент развития науки и образования»

Download an article

В статье рассматривается тема создания и внедрения цифрового двойника энергоинфраструктуры университетского кампуса как элемента цифровой трансформации вуза. Авторы обосновывают актуальность проекта необходимостью замещения устаревших информационных систем и повышения энергоэффективности. Описывается архитектура решения: от сбора данных с датчиков и приборов учета до построения гибридной модели и организации замкнутого контура управления. Приводится пример пилотного внедрения в учебном корпусе с оценкой экономического эффекта. Подчеркивается дополнительная ценность проекта как базы для практико-ориентированного обучения студентов инженерным компетенциям.

Publication date: 29.12.2025
Evaluate the material Average score: 0 (Всего: 0)
Kirill V. Tsapko
Aleksandr V. Bukhantsev
Artem P. Drogachiov
Ul'iana N. Mikhaleva
FSBEI of HE "Don State Technical University" , Ростовская обл

«Razrabotka i issledovanie servisa prediktivnoi analitiki promyshlennogo oborudovaniia na osnove konvergentsii tekhnologii iskusstvennogo intellekta i promyshlennogo interneta veshchei»

Download an article

В статье исследуется архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность облачного сервиса для предиктивного обслуживания (Predictive Maintenance, PdM) промышленного оборудования, основанного на конвергенции Industrial Internet of Things (IIoT) и методов искусственного интеллекта (AI). Рассмотрены ключевые технологические компоненты: сенсорные сети для сбора данных, облачные платформы для их обработки и хранения, а также машинное обучение (ML) для построения предиктивных моделей остаточного ресурса (Remaining Useful Life, RUL) и классификации аномалий. Анализируются преимущества подхода по сравнению с реактивным и планово-предупредительным обслуживанием, включая сокращение незапланированных простоев, оптимизацию запасов запчастей и повышение общей эффективности оборудования (OEE). Работа основана на систематизации данных из рецензируемых научных публикаций, отчетов Gartner и McKinsey, а также на анализе успешных кейсов внедрения в таких отраслях, как энергетика, авиация и обрабатывающая промышленность.