к.э.н., доцент кафедры «Менеджмент»
магистрант кафедры «Менеджмент»
The transition from reactive equipment maintenance strategies to predictive models is becoming a key element of the digital transformation of industrial enterprises. However, the introduction of predictive analytics systems based on IoT sensors, digital twins, and machine learning algorithms involves a range of technical, economic, and organizational risks that require a balanced assessment. The article analyzes the contradictions between the declared advantages of the predictive approach - reducing unplanned downtime, optimizing resources and increasing the life cycle of equipment - and hidden threats such as false alarms of algorithms, high cost of infrastructure and dependence on data quality. Based on the experience of industrial companies, the authors identify critical factors that determine the effectiveness of the transition: the maturity of the digital ecosystem, the competence of personnel, and the adaptability of business processes. The results of the study demonstrate that the economic benefits of predictive systems are manifested only under the condition of a comprehensive transformation of asset management, the introduction of cross-functional teams, and the creation of feedback for model training. The article provides an approach for assessing the company readiness to implement predictive maintenance, which minimizes the risks of technological and financial losses.
Переход от реактивных стратегий обслуживания оборудования к предиктивным моделям становится ключевым элементом цифровой трансформации промышленных предприятий. Однако внедрение систем прогнозной аналитики, основанных на IoT-сенсорах, цифровых двойниках и алгоритмах машинного обучения, сопряжено с комплексом технических, экономических и организационных рисков, требующих взвешенной оценки. В статье проведен анализ противоречий между декларируемыми преимуществами предиктивного подхода - снижением незапланированных простоев, оптимизацией ресурсов и увеличением жизненного цикла оборудования - и скрытыми угрозами, такими как ложные срабатывания алгоритмов, высокая стоимость инфраструктуры и зависимость от качества данных. На основе опыта промышленных предприятий авторы выявляют критические факторы, определяющие эффективность перехода: зрелость цифровой экосистемы, компетенции персонала и адаптивность бизнес-процессов. Результаты исследования демонстрируют, что экономическая выгода от предиктивных систем проявляется только при условии комплексной трансформации управления активами, внедрение кросс-функциональных команд и создание обратной связи для обучения моделей. Работа предлагает подход для оценки готовности предприятий к внедрению прогнозного обслуживания, позволяющий минимизировать риски технологических и финансовых потерь