Датчики вибрации на станках непрерывно передают данные на edge-устройство в цеху. AI на лету сравнивает паттерн с эталоном и классифицирует риск: норма, тревога, критическое отклонение.
При срабатывании AI создаёт задачу ТОиР в Bitrix24 на конкретного механика с приоритетом, описанием симптомов и графиком замеров. До поломки — пока окно ремонта стоит копейки.
Сценарий заменяет регулярные «обходы по графику» точечным предиктивным ремонтом и снижает аварийные простои на 40–70%.
На критичных узлах (подшипники, шпиндели, редукторы) ставятся беспроводные или проводные датчики вибрации.
Данные идут по MQTT на локальный edge-сервер — без необходимости тянуть всё в облако.
Модель сравнивает текущий спектр с эталоном для конкретного станка и расценивает риск отказа.
При выходе за порог автоматически создаётся задача механику с типом отклонения и рекомендуемыми действиями.
Дашборд показывает наработку и здоровье парка станков; ML-модель дообучается на исходах ремонта.