Повышение точности прогнозов поломок математической моделью, за счет получения с техники релевантных данных с нашего контроллера M7Pro и подключённых периферийных датчиков, напрямую и косвенно влияющих на выход механизмов из строя.
Таким образом, мы произвели первоначальное обучение системы на большом объеме данных, классифицировали виды транспорта и спецтехники по виду выполняемых ими работ и условиям эксплуатации. При инициализации системы мы провели обучение на 2000 инцидентов по поломкам и сервисным работам и 34 млрд телематических данных.
Точность обученных моделей на этих данных мы оцениваем примерно в 75%, т.к. на большей части анализированной технике недостаточный набор данных, напрямую влияющих на вероятность поломки транспорта/спецтехники.

Данный проект был реализован благодаря Фонду содействия инновациям.