Предложена модель прогнозирования отказов оборудования на основе алгоритма машинного обучения Random Forest. Рассмотрены ключевые этапы построения и настройки модели. Модель включает в себя несколько подмоделей, прогнозирующих отказ оборудования, используя фактические и прогнозируемые показания с датчиков. График разности в показаниях фактического и прогнозного значения сигналов в последующий промежуток времени используется для выявления отказов и аномалий. Обучение модели проводится на нормальных данных, а настройка модели на данных о предыдущих поломках.

Антонов А.В. Проблемы поддержания работоспособности оборудования АСУ ТП АЭС с реакторами ВВЭР. Вероятностные методы прогнозирования ресурса на стадии эксплуатации, разработка и внедрение программных средств. ИАТЭ, Обнинск, Россия. И.Ф. Моисеев ВНИИА-ЭС, Москва, Россия.
Виктор М. Прогнозная аналитика для эффективного использования оборудования. 2016.  URL: http:// filear-chive.cnews.ru/files/reviews/2016_03_29/2_Maltsev.pdf
Виноградова Л.Н., Данилицкий С.В. Диагностика опор скольжения агрегатов металлургического производства методами неразрушающего контроля Череповецкие научные чтения – 2013. Ч. 3. С. 39–41.
Чистяков С.П. Случайные леса: обзор // Труды Карельск го научного центра РАН. 2013. № 2. С. 117–136.
Шибаков В.Г., Исавнин А.Г., Малныч А.А. Модели для определения сроков отказа узлов и деталей кузнечно-штамповочных машин // Камская государственная инженерно-экономическая академия. Набережные Челны, 2009.URL:     http://www.rusnauka.com/25_NPM_2009/Tecnic/51364.doc.htm
Alestra S., Brand C., Burnaev E., Erofeev P., Papanov A., Bordry C., Silveira-Freixo C.Rare event anticipation and degradation trending for aircraft predictive maintenance // 11th World Congress on Computational Mechanics, WCCM 2014, 5th   European   Conference   on   Computational Mechanics, ECCM 2014 and 6th European Conference on Computational Fluid Dynamics, ECFD 2014 11, 2014. С. 6571–6582.
Oliver M. Predictive Maintenance & Service (PdMS) –Outline and Value Proposition. 2014.  URL: https://blogs. saphana.com/wp-content/uploads/2014/11/Predictive- Maintenance-Service-Outline-Value-Proposition.pdf