Одним из наиболее популярных направлений в области цифровых технологий является предиктивная аналитика. Четвёртая промышленная революция [1], индустрия 4.0 [2], новейшие технологии [3] предполагают решённым вопрос прогнозирования и определения последовательности дальнейших событий в маркетинге, страховании, банковском деле, медицине и др. Научить искусственный интеллект предугадывать события, избегать «чёрных лебедей» [4], «извлечь выгоду из хаоса» [5], исключать техногенные катастрофы остаётся задачей будущего, несмотря на использование сложного математического аппарата [6]. Практическое использование современных подходов к прогнозированию отказов механического оборудования показывает уровень сложности поставленной задачи, внушая некоторый оптимизм на возможное решение [7]. Работа [7] наиболее точно отражает основные этапы внедрения предиктивной аналитики на предприятии на основе цикла «хайпа: чрезмерные ожидания сменяются глубоким разочарованием, после которого наступает осознание реальных возможностей и ограничений» (рис. 1).
Известно, что прогнозирование является одной из задач технической диагностики [8]. Возникает вопрос о различиях и общности решаемых задач, используемых подходах, перспективах прогнозирования и предиктивной аналитики. Решение данного вопроса рассматривается в статье на примерах развития повреждений механического оборудования.
Конструктивно, в механическом оборудовании взаимодействует ограниченное число элементов, выполняющих различные функции: валы (оси, рычаги), подшипники (качения, скольжения), корпусные детали, фундаменты (жёсткие, гибкие), резьбовые соединения (болты, шпильки, винты); уплотнения (подвижные, неподвижные), соединительные элементы (муфты, пружины, шпонки, шлицы и др.), механические передачи (зубчатые, ременные и пр.), исполнительные элементы (барабаны, шкивы, ролики, рабочие колёса и др.). Эти элементы образуют сопрягаемые пары, число которых в механизме исчисляется уже десятками и сотнями единиц (наружное кольцо подшипника — корпус, тела качения — беговая дорожка, зубчатое колесо — вал и др.). Состояние каждой сопрягаемой пары следует охарактеризовать набором из пяти факторов (неподвижность соединения, взаимное расположение, равномерность распределения сил, вид трения, накопление усталостных повреждений), зафиксировав их на одном из четырёх уровней категорий технического состояния («проектное» состояние, малые отклонения, уровень необходимости проведения ремонта и предваряющий отказ). Данные уровни различаются физическими характеристиками износа и могут быть однозначно определены визуально (при разборке), методами технического диагностирования и/или неразрушающего контроля (для деталей). Следовательно, оценка фактического состояния возможна если удаётся получить количество сообщений I = 5n для n сопрягаемых пар механизма. С другой стороны, при работе данные элементы генерируют физические поля (тепловые, акустические, вибрационные), фиксация которых увеличивает количество данных и сложность обработки для получения информационного сообщения, которое может быть практически полезным.