Подход к автоматическому прогнозированию состояния промышленных манипуляторов с применением методов машинного обучения

Авторы: Гончаров А. С., Савельев А. О., Писанкин А. С., Чепкасов А. Ю., Джаякоди Д.-Налин К.

Аннотация: В связи с интенсивным развитием информационных технологий и наступлением 4-й промышленной революции количество роботизированных производств неуклонно растет. Также увеличивается объем производства и использования роботов. Одновременно с этим развивается направление по сопровождению и управлению цифровым производством. Робототехнические системы не способны полностью исключить человека из технологической цепочки, так как нуждаются в своевременном обслуживании и отработке персоналом внештатных ситуаций. Одним из способов по снижению рисков неожиданных поломок является прогностический подход к обслуживанию основных средств производства. Реализация данного подхода осуществляется с применением средств анализа данных. В настоящем исследовании приведены результаты применения методов машинного обучения для анализа данных промышленных роботов с целью прогнозирования потенциальных отказов.

Ключевые слова: промышленный робот, анализ данных, машинное обучение, предиктивная аналитика

Библиография статьи: Гончаров А. С. Подход к автоматическому прогнозированию состояния промышленных манипуляторов с применением методов машинного обучения / А. С. Гончаров [и др.] // Доклады ТУСУР. – 2021. – Т. 24, № 1. – С. 48–54. DOI: 10.21293/1818-0442-2021-24-1-48-54