Использование ML-моделей для прогнозирования дефектов и остаточного ресурса
Обучение на фактических ретроспективных данных
Учёт множества факторов: режим эксплуатации, ФХС, конструкционные особенности, отказы, ингибирование, ремонты и др.
Ранжирование трубопроводов по уровню риска
Возможность дообучения моделей и повышения точности прогноза
Инструмент для мониторинга и прогнозирования технического состояния трубопроводов на основе машинного обучения и анализа производственных данных, формирующий единую цифровую среду управления целостностью оборудования