Методы анализа выживаемости в задаче прогнозирования выхода из строя оборудования промышленных предприятий

В статье исследуется применение методов анализа выживаемости для прогнозирования времени до отказа промышленного оборудования. Рассмотрены классические подходы, такие как метод Каплана-Мейера и модель Кокса, а также их модификации и методы машинного обучения, включая случайный лес выживаемости (RSF). На реальных данных мясоперерабатывающего предприятия показано, что оригинальные детали имеют меньший риск отказа по сравнению с неоригинальными. В работе также исследовано влияние различных факторов на вероятность выхода из строя промышленного оборудования методами анализа выживаемости. Модели Каплана-Мейера и Кокса продемонстрировали схожую точность, а взвешенные методы оказались более адаптивными к цензурированным данным. Для оценки качества использовались метрики Concordance Index, Brier Score и Time-Dependent AUC.