Программный продукт Оракул от компании-разработчика Нейробионика предназначен для предиктивной аналитики состояния промышленного оборудования с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Он позволяет обрабатывать и анализировать данные, включая неполные и разрозненные, обучать нейронные сети для предсказания сбоев и аварийных ситуаций, визуализировать данные, управлять задачами и интегрироваться с существующими производственными системами.

Система Оракул ориентирована на инженерно-технических работников, специалистов по техническому обслуживанию и ремонту оборудования, руководителей производственных подразделений и служб, ответственных за надёжность и эффективность работы технологического оборудования, а также на ИТ-специалистов, занимающихся интеграцией программных решений в производственные процессы.

Система будет востребована в компаниях среднего и крупного бизнеса, работающих в таких отраслях, как тяжёлая и лёгкая промышленность, энергетика, нефтегазовый сектор, металлургия, машиностроение и другие сферы, где критически важны бесперебойная работа оборудования и минимизация простоев, а также где применяются сложные технологические процессы, требующие предиктивной аналитики и мониторинга состояния техники.

Функциональные возможности Оракул:

• Предиктивная аналитика. Платформа использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для предсказания вероятных сбоев и аварийных ситуаций. Система обучается на архивных данных, оценивает вероятность, дату и возможные причины возникновения аварий, что позволяет своевременно принимать меры по предотвращению неполадок.
• Обработка и анализ данных. Оракул способен работать с архивными и текущими данными, в том числе с неполными и разрозненными. Система визуализирует исходные данные для экспертной оценки их пригодности к машинному обучению, автоматически протоколирует события и инциденты, включая поломки и аварийные остановки.
• Настройка нейронных сетей. Платформа предоставляет возможность гибко настраивать параметры обучения нейронных сетей, использовать предварительно обученные модели и шаблоны настройки. Можно быстро подключать новые датчики и сенсоры, а также адаптировать структуру нейронной сети под изменяющиеся задачи.
• Управление задачами. Оракул позволяет ставить задачи в очередь и выполнять их в отдельном процессе. Система реализует специализированные задачи с помощью базового класса задач и дочерних реализаций, что обеспечивает гибкость в управлении производственными процессами.
• Визуализация данных. Платформа строит графики для анализа данных и использует интуитивно понятный интерфейс для загрузки данных, настройки задач и анализа результатов. Это облегчает экспертную оценку качества данных и результатов анализа.
• Автоматизация процессов. Оракул мониторит и оценивает стабильность оборудования в режиме онлайн, что позволяет значительно сократить простои благодаря своевременным предсказаниям и оптимизации рабочих процессов.
• Логирование событий. Система ведёт полный журнал событий, включая параметры обучения и эксплуатационные данные. Можно настраивать логгеры и колбэки для отслеживания и анализа экспериментов, что упрощает диагностику и улучшение работы системы.
• Генерация датасетов. Оракул способен генерировать датасеты из специфических файлов (например, STL, STP), подготавливать данные для моделей и тренировать их на основе заданной конфигурации, что расширяет возможности применения машинного обучения в различных задачах.