Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания

24.11.2025 12:33:32 | Хабр

Хабы: Исследования и прогнозы в IT, Анализ и проектирование систем, Алгоритмы, Инженерные системы, Промышленное программирование

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта. Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования.

Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

Подробнее