Аннотация:
В статье рассматривается концепция применения интеллектуальных информационно-измерительных систем (ИИИС), построенных на базе технологии цифровых двойников, для решения задач предиктивного обслуживания промышленного оборудования. Анализируются архитектурные особенности, принципы функционирования и ключевые компоненты таких систем. Раскрывается сущность цифрового двойника как виртуальной копии физического объекта, способной в реальном времени отражать его состояние и прогнозировать поведение. Особое внимание уделяется методам сбора, обработки и анализа данных, а также применению алгоритмов машинного обучения для построения точных предиктивных моделей. В статье представлены основные метрики эффективности и показатели качества, используемые для оценки моделей прогнозирования отказов и остаточного ресурса оборудования. Рассмотрены практические примеры и отраслевые кейсы успешного внедрения ИИИС на основе цифровых двойников в таких сферах, как машиностроение, энергетика и транспорт. В качестве практической реализации предлагается концепция аппаратно-программного комплекса для мониторинга и сбора статистических данных о технологических процессах. Статья демонстрирует, что интеграция цифровых двойников в информационно-измерительные системы является перспективным направлением для повышения надежности, эффективности и экономической целесообразности эксплуатации промышленного оборудования за счет перехода от реактивных и планово-предупредительных стратегий обслуживания к проактивному, предиктивному подходу.
