# Предсказание отказов техники

> БИЗНЕС · ПРОДВИНУТЫЙ · тема по фильтру курса 16/20 — берите

Автопарк или цех ремонтируют по факту поломки: техника встала — бригада приехала. Система смотрит телеметрию, историю ремонтов и заявки механиков и предсказывает узлы, которые скоро откажут. Отдельная работа — объяснить предсказание: без «почему» механик не поверит и правильно сделает. Ложная тревога тоже стоит денег, поэтому порог выбирается после замера, а не на глаз.

**Зачем:** Перевести обслуживание из режима «чиним, когда встало» в плановый и объяснимый.

## Что предстоит выяснить

- Какие отказы вообще предсказуемы по имеющейся телеметрии
- За сколько нужно предупреждать, чтобы предупреждение было полезным
- Что делать, если история отказов короткая или неполная
- Что дороже для этого парка: простой или лишнее обслуживание

**Область:** числовые ряды, редкие события, объяснимость, порог решения, операционка

## Тема глазами курса

**Чей процесс:** Механик автопарка или мастер участка планирует ремонты и сейчас узнаёт о проблеме, когда техника встала

**Почему не решается одним вызовом модели:** Сигнал живёт в числовых рядах телеметрии, а контекст — в заявках механиков, написанных от руки. Предсказание без объяснения не примут, а ложная тревога стоит простоя

**Где появляется результат:** Результат — заявка на обслуживание и место в плане ремонтов: технику снимают с линии

**Что считается успехом:** Отказы происходят реже, чем при ремонте по факту, а механики верят предупреждениям и не игнорируют их

**Что будут атаковать:** Подмена телеметрии: датчик или шлюз, который выгодно заставить молчать перед приёмкой

**Откуда данные (открытые источники):** Есть открытые наборы телеметрии и отказов техники. Заявки механиков синтезируются по разговору с автопарком — их язык важнее объёма

### Оценка по фильтру: 16/20 — берите

- Чей процесс: 4/5 — Кому больно — и можно ли этого человека спросить?
- Своё поверх модели: 4/5 — Что останется от продукта, если убрать чужую модель?
- Действие: 4/5 — Продукт что-то меняет — или только показывает?
- Проверяемость: 4/5 — Чем меряется качество и что здесь будут атаковать?

> Тема курса «Системы искусственного интеллекта». Команда из четырёх ролей (Product/VO, AI Engineer, Delivery, Quality & Safety) реализует её за 16 недель, семь спринтов-лабораторных.