ЖУРНАЛ СТА №4/2026

О Б З О Р Ы Первоначально « ПРАНА » создавалась для самых сложных агрегатов – газовых турбин , но впоследствии её гибкость позволила использовать систему для любого промышленного оборудования . Предиктивная диагностика от ООО « Смарт Цифровые Решения » ( СППР Sdisol PAD) построена по гибридной схеме и включает в себя уровни : Rule-Based , Trend-Based и Anomaly Detector . Отсутствие значительного объёма исто - рических данных деградации различных типов узлов не позволило реализовать в Sdisol PAD уровень расчёта остаточного ресурса (RUL); вместо этого в системе пред - усмотрендругойпрактическийподход – рас - чётинтегральногопоказателя суммарного негативного воздействияна узел . Этотмеха - низмособенноценендля однотипного обо - рудования , поскольку сравнение получен - ных оценок позволяет ранжировать узлы по степени износа , выявлять экземпляры , работающие внаиболее тяжёлых условиях , иоперативнопланировать ремонты , фоку - сируясь в первую очередь на критически нагруженном оборудовании даже без точ - ного прогноза времени до отказа . Помимо этого , в Sdisol PAD реализован механизм расчёта интегральных оценок эффективности сменного персонала – функция , которая традиционнонаходится запределами задачпредиктивнойдиагно - стики . Однакоименно этафункцияпозволя - ет системе не просто предсказывать отказ оборудования , но и оценивать , насколько качественноперсонал эксплуатирует обору - дование иоперативно реагируетна сформи - рованные системой сообщения , в томчисле ипрогнозные . Этонестандартный , но край - не востребованныйфункционал , который выводит систему за рамки « диагноста » и превращает её в инструмент управления эффективностьюидисциплинойперсонала . Подробно о численных и математиче - ских методах анализа данных , приме - няемых в Sdisol PAD, а также об анализе данных моделями машинного обучения интегральных оценках эффективности сменного персонала и суммарных оценках негативного воздействия на узел расска - зывалось в предыдущих статьях : ● СТА 4’25 « Численный и математиче - ский анализ при диагностике дина - мического оборудования »; ● СТА 1’26 « Использование машинного обучения при диагностике КИП и дина - мического оборудования »; ● СТА 2’26 « Методы оценки эффективно - сти сменного персонала на промыш - ленных предприятиях ». Спекулянты : когда предиктивная диагностика существует только в рекламных буклетах Спекулянты – это компании , которые продают не решение , а мечту о решении , не имея для этого необходимой экспер - тизы , данных и технологий . Их главные инструменты – громкий маркетинг и нео - боснованные обещания , а главная опас - ность для бизнеса – потерянные деньги и время , а также упущенная возможность реально повысить надёжность эксплуата - ции оборудования . В маркетинговых материалах спеку - лянтов акцент смещён в сторону модных терминов : « нейросети », « искусственный интеллект », « цифровые двойники », тог - да как проверенные временем методы численного и математического анализа , статистики остаются за кадром . Однако эти классические подходы не утратили своей актуальности : именно они лежат в основе уровней Rule-Based и Trend-Based в любой гибридной системе предиктивной диагностики , и игнориро - вать их могут лишь те , кому нечего пред - ложить взамен . Выбирая систему предиктивной диа - гностики , важно понимать , на каких принципах она построена и что именно она анализирует . Всё чаще под видом пре - диктивной диагностики продают продук - ты , которые оперируют лишь архивной статистикой ТОиР и статистикой отказов , игнорируя реальные параметры работы оборудования . Такие системы не анали - зируют фактическое состояние оборудова - ния , а лишь экстраполируют прошлые ста - тистические закономерности на будущее . Это не прогнозирование , а статистическое моделирование на основе усреднённых цифр – без учёта реальной динамики изно - са и без возможности обнаружить анома - лию до того , как она приведёт к отказу . Без анализа « живых » данных такие системы бесполезны для предотвращения аварий , поскольку приходят к выводу задним чис - лом , когда отказ уже вошёл в статисти - ку – многократно повторился . Наглядное представление концепций реальной и псевдопредиктивной диагностик приве - дено на рис . 3. Ярким примером псевдопредиктивной диагностики является одна из систем диа - гностики технического состояния РВС ( Резервуара Вертикального Стального ), с разработчиками которой нашей коман - де довелось пообщаться . Система « прогнозировала » текущуюсте - пень коррозийного износа каждого листа стали , из которого состоит стенка резер - вуара , на основе архива статистических данных ТОиР схожих резервуаров . Вместо анализа фактического состояния конкрет - ного резервуара система использовала обобщённые данные по похожимобъектам . Это не предиктивная диагностика , а стати - стическоемоделирование – по сути , расчёт « средней температуры по больнице ». После продолжительного общения выяснилось , что для точных прогнозов в систему требуется ручной ввод результа - тов измерения толщины каждого листа металла , из которого состоит резервуар , выполняемых дефектоскопистом не реже чем один раз в календарный год . Но если замеры уже есть , то прогноз становится избыточным : дефектоскопист и так знает текущее состояние металла , а ежегодный контроль и так является стандартной про - цедурой технического надзора . Прогноз становится не просто избыточным – он становится бесполезным , дублирующим уже существующую информацию . Никакого обнаружения аномалий , ника - кого раннего предупреждения , никакого анализа динамики в реальном времени – всего лишь элементарная экстраполяция , которую можно сделать в Excel. Рис . 3. Концепции реальной и псевдопредиктивной диагностик www.cta.ru СТА 4/2026 43