ЖУРНАЛ СТА №3/2026

Также необходимо пересмотреть си- стему мотивации. Если премия опера- тора зависит только от тонн продук- ции, он никогда не даст остановить установку по прогнозу. Необходимо вводить KPI надёжности: «Количество предотвращённых отказов» или «Вре- мя реакции на прогноз». При внедрении предиктивной диагно- стики наша команда всегда предусмат- ривает автоматический расчёт метрик эффективности работы персонала; в СППР Sdisol PAD для этого предусмотре- ны функции расчёта интегральных оце- нок (подробно о методах оценки эффек- тивности работы персонала рассказыва- лось в предыдущей статье, СТА 2’26). Не менее важно замкнуть «петлю об- ратной связи». Проблема отсутствия «петли обратной связи» всегда приво- дит к ложным прогнозам. Наш опыт по- казывает, что фиксация результатов прогнозов должна осуществляться на- значенным «владельцем прогноза». Ранее было указано, что наша коман- да в первый год после внедрения пре- диктивной диагностики принимает участие совместно с эксплуатацией в анализе прогнозов – это делается ещё и для того, чтобы сформировать у экс- плуатирующего персонала культуру за- мыкания «петли обратной связи». Схематичное изображение жизнен- ного цикла прогноза с петлёй обратной связи представлено на рис. 3. Вывод Предиктивная диагностика – это не просто очередной технологический тренд, а инструмент, способный прин- ципиально изменить подход к управ- лению промышленным оборудовани- ем: от реактивного устранения отказов к проактивному предотвращению ава- рий. Однако, как показывает наш опыт, сама по себе технология – даже самая совершенная – не гарантирует успеха. Ключевой вывод, который мы вынес- ли, звучит парадоксально: технические проблемы – самые лёгкие. Качество данных, интеграционные сложности, несовместимость протоколов – всё это решается, хотя порой и нетривиальны- ми способами. Настоящие барьеры ле- жат в другой плоскости. Организа- ционное сопротивление, дефицит ква- лифицированных кадров (особенно усугублённый «двойным разрывом компетенций») и, наконец, преслову- тая «последняя миля» до бизнес-про- цесса – вот где внедрения буксуют или терпят неудачу. Поэтому главный урок, который мы усвоили: внедрение пре- диктивной диагностики – это не IT-про- ект. Это проект организационной тран- сформации. Успех зависит не от выбо- ра лучшей ML-модели, а от способности предприятия: ● соединить интуитивный опыт стар- шего поколения с аналитическими навыками молодых специалистов; ● пересмотреть KPI персонала, чтобы проактивные действия стали выгод- нее «тушения пожаров»; ● замкнуть «петлю обратной связи», превратив прогнозы в часть ремонт- ного цикла; ● назначить «владельца прогноза», за- крепив ответственность за каждым прогнозом системы. «Узкое горлышко» сегодня – это люди, процессыи культура производства. Ипо- ка компании это не осознают и не на- чнут инвестировать в «человеческий фактор» с темже усердием, что и в «циф- ру», дилемма «внедрять нельзя игнори- ровать» так и останется нерешённой. ● ОБ ЗОРЫ СТА 3/2026 11 www.cta.ru ОФИЦИАЛЬНЫЙ ДИСТРИБЬЮТОР