AVTOMATLASHTIRILGAN SISTEMALARDAGI O'LCHOV ASBOBARIGA TEXNIK XIZMAT KO’RSATISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: avtomatlashtirilgan tizimlar, o‘lchov asboblari, texnik xizmat, sun’iy intellekt, bashoratli texnik xizmat, IIoT, SCADA, raqamli egizak, aqlli zavod, Industry 4.0., Ключевые слова: автоматизированные системы, измерительные приборы, техническое обслуживание, искусственный интеллект, предиктивное техническое обслуживание, IIoT, SCADA, цифровой двойник, умный завод, Industry 4.0.Abstract
Ushbu maqolada avtomatlashtirilgan boshqaruv tizimlari (SCADA, PLC, DCS) va Industry 4.0 asosidagi aqlli zavodlarda qo‘llaniladigan o‘lchov asboblari (sensorlar, transmitterlar, analizatorlar) ga texnik xizmat ko‘rsatishning keng ko‘lamli nazariy va amaliy jihatlari yoritiladi. Profilaktik, korrektiv va bashoratli texnik xizmat turlari bilan birga sun’iy intellekt (AI) va mashinaviy o‘qitish (ML) texnologiyalari orqali nosozliklarni oldindan bashorat qilish, raqamli egizaklar (digital twins) va IIoT yechimlari tahlil qilinadi. O‘zbekiston va xorijiy zavodlar (avtomobilsozlik, to‘qimachilik, energetika) misollarida kalibrlash, holat monitoringi va AI asosidagi diagnostika jarayonlari ko‘rsatilgan. Natijada, to‘g‘ri tashkil etilgan texnik xizmat va AI integratsiyasi o‘lchov aniqligini 98–99,5 % gacha saqlaydi, ishlamay qolish vaqtini 60–70 % ga qisqartiradi, xarajatlarni 35–50 % ga kamaytiradi va xavfsizlikni oshiradi.
В данной статье освещаются широкие теоретические и практические аспекты технического обслуживания измерительных приборов (датчиков, передатчиков, анализаторов), применяемых в автоматизированных системах управления (SCADA, PLC, DCS) и в «умных» заводах на основе Industry 4.0. Рассматриваются виды технического обслуживания — профилактическое, корректирующее и предиктивное — в сочетании с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для предварительного прогнозирования отказов, а также решения на базе цифровых двойников (digital twins) и Industrial Internet of Things (IIoT). Приведены примеры из заводов Узбекистана и зарубежных предприятий (автомобилестроение, текстильная промышленность, энергетика), включая процессы калибровки, мониторинга состояния и диагностики на основе ИИ. В результате показано, что правильно организованное техническое обслуживание в интеграции с ИИ позволяет поддерживать точность измерений на уровне 98–99,5 %, сокращать время простоев на 60–70 %, уменьшать затраты на 35–50 % и повышать уровень безопасности.
