Кейсы

Прогнозирование поломок банкоматов

Анализ больших данных

Задача

Реакция на поломку банкомата осуществляется по факту возникновения сбоя, превентивная реакция отсутствует

Решение

Системой проанализированы гипотезы о вероятности возникновения поломки узла CashHandler в зависимости от разных факторов: количество транзакций, количества ошибок датчиков и статистики сбойности АТМ (банкоматов)
Результаты проверки позволили системе сделать следующие выводы:
  1. Качество работы модели существенно выше для поломок с низкой частотой повторяемости (от 4 недель), т.е. для низкочастотных событий гипотеза о влиянии фактора нормы выработки узла в целом подтверждается
  2. Для поломок с высокой частотой повторяемости (5 дней и чаще) – определяющими являются иные факторы, не отраженные в данных (т.н. случайные факторы)

Достигнутые эффекты

Минимизация простоев банкоматов из-за поломок
Повышение надежности работы банкоматов из-за превентивной реакции
Снижение затрат на ремонт

Направление

ProdTech