Предиктивная аналитика: повышение эффективности плюс снижение расходов
В конце 2023 года компания Boeing обозначила, что смещает свои приоритеты в исследованиях с аэрокосмической отрасли в сторону изучения больших данных. На это компания направит более 80% грантов. В основе этого стратегического решения лежит патент на передовую систему прогнозируемого технического обслуживания, который обещает полностью изменить подход к обслуживанию и ремонту самолетов. Данный метод использует моделирование поведения и машинное обучение для прогнозирования потребностей в обслуживании компонентов воздушного судна, что может произвести революцию в авиационной промышленности и не только.
Суть запатентованной системы Boeing заключается в ее способности предсказывать будущее — в частности, будущее состояние компонентов воздушного судна. Благодаря интеграции моделей машинного обучения с историческими данными и обратной связью от датчиков в режиме реального времени система может предвидеть, когда детали могут выйти из строя или отклониться от оптимальных стандартов производительности. Такое предвидение позволяет заранее планировать техническое обслуживание, минимизируя время простоя и продлевая срок службы критически важных компонентов. Способность системы прогнозирования подстраивать графики и процедуры технического обслуживания под уникальные характеристики каждого аэросудна позволит установить новый стандарт эффективности и безопасности эксплуатации, что не только повысит безопасность и надежность авиационной техники, но и значительно сократит расходы, связанные с внеплановым обслуживанием и ремонтом.
Система предиктивной видеоаналитики для ритейла Shoplifter Prediction (SLP) также была создана не только для уменьшения расходов на безопасность, но для повышения эффективности работы персонала в торговом зале. Базируясь на многофакторном поведенческом анализе, SLP прогнозирует возможность совершения правонарушения тем или иным посетителем. Уведомляя персонал о высокой степени вероятности наступления нежелательного события, система привлекает внимание сотрудников к определенному посетителю еще до его наступления. Принятые сотрудниками меры могут сильно усложнить либо полностью предотвратить факт воровства.
