Raízen: ML-прогноз ресурса насос-форсунок комбайнов, предсказуемость 77%

Raízen — крупнейший производитель этанола в Бразилии; её заводы перерабатывают сахарный тростник, который убирают уборочные комбайны. Проект по прогнозированию отказов был включён в систему непрерывного улучшения Sistema de Excelência Raízen (SER+), созданную для повышения эффективности и устранения потерь, и выполнен по методике A3/PDCA: выявить наиболее значимые для бизнеса проблемы и определить меры по их снижению. Задачей проекта стало прогнозирование окончания срока службы насос-форсунок комбайнов; по описанию публикации, это оптимизирует процесс обслуживания и повышает доступность техники.

Raízen построила вычислительную модель, которая прогнозирует окончание срока службы насос-форсунок уборочных комбайнов. По словам Габриэла Нецлаффа, руководителя процессов технического обслуживания Raízen, применяются методы обучения без учителя для кластеризации и классификации отказов и метод обучения с учителем для прогноза ресурса компонентов. Нецлафф говорит, что впервые в автомобильном обслуживании техники построена методология применения ИИ для прогнозирования отказов. Проект отражён в руководстве по предиктивному обслуживанию бразильского центра C4IR — межотраслевой инициативы Всемирного экономического форума.

С 2020 года Raízen применяет машинное обучение для контроля около 60 машин на заводах Bonfim в Гуарибе, Serra в Ибате и в Parque de Bioenergia Araraquara в Араракуаре, штат Сан-Паулу. В 2021 году компании помогала консалтинговая команда по анализу данных Lean 4.0; после внедрения работы по машинному обучению ведутся собственными силами. Предсказуемость окончания срока службы насос-форсунок выросла до 77%. По состоянию на июнь 2023 года подход тиражируется на другие системы комбайнов под руководством корпоративной инженерной службы обслуживания совместно с подразделением аналитики; компания также использует нейросети для распознавания и классификации изображений.