Главная / Технологические фронты / Мониторинг состояния и предиктивное обслуживание в машиностроении
Мониторинг состояния и предиктивное обслуживание в машиностроении
Диагностика неисправностей, мониторинг состояния и прогноз остаточного ресурса оборудования.
В 2025 году направлению посвящено 13 021 работа, в 2020 году — 5 224 работы; доля работ направления в корпусе с 2020 по 2025 год выросла в 2,2 раза.
Публикации по годам
Работы с применением ИИ
В 2025 году методы искусственного интеллекта применены в 7 413 работах из 13 021, это 57 %.
Таблица данных по годам
| Год | Работ | С ИИ | На 100 тыс. работ корпуса |
|---|---|---|---|
| 2010 | 2 922 | 694 | 751,1 |
| 2011 | 3 018 | 641 | 721,1 |
| 2012 | 3 201 | 684 | 777,7 |
| 2013 | 3 323 | 668 | 780,1 |
| 2014 | 3 118 | 600 | 738,2 |
| 2015 | 2 751 | 467 | 682,4 |
| 2016 | 2 693 | 515 | 697,5 |
| 2017 | 3 100 | 654 | 771,1 |
| 2018 | 4 021 | 1 042 | 855,0 |
| 2019 | 4 597 | 1 494 | 901,5 |
| 2020 | 5 224 | 2 007 | 989,9 |
| 2021 | 5 675 | 2 461 | 1163,9 |
| 2022 | 5 893 | 2 756 | 1310,1 |
| 2023 | 7 039 | 3 479 | 1395,9 |
| 2024 | 8 742 | 4 594 | 1603,3 |
| 2025 | 13 021 | 7 413 | 2179,0 |
Кто лидирует, 2021–2025
Страны по вкладу в работы направления за 2021–2025 годы (40 370 работ). Счет дробный: каждая работа делится между авторами и их странами. Для 19 % авторского вклада страна в данных не указана; доли считаются от всех работ.
| Страна | Работ (дробно) | Доля |
|---|---|---|
| Китай | 17 439 | 43,2 % |
| Индия | 2 061 | 5,1 % |
| США | 1 752 | 4,3 % |
| Германия | 863 | 2,1 % |
| Великобритания | 830 | 2,1 % |
| Италия | 679 | 1,7 % |
| Республика Корея | 665 | 1,6 % |
| Франция | 536 | 1,3 % |
| Канада | 425 | 1,1 % |
| Испания | 394 | 1,0 % |
Организации
| Организация | Страна | Работ (дробно) |
|---|---|---|
| Xi'an Jiaotong University | Китай | 414 |
| Nanjing University of Aeronautics and Astronautics | Китай | 329 |
| Beihang University | Китай | 309 |
| Chongqing University | Китай | 308 |
| Northwestern Polytechnical University | Китай | 300 |
| Southwest Jiaotong University | Китай | 276 |
| Harbin Institute of Technology | Китай | 273 |
| Shanghai Jiao Tong University | Китай | 265 |
| Huazhong University of Science and Technology | Китай | 241 |
| Tsinghua University | Китай | 215 |
Россия
За 2021–2025 годы — 260 работ с участием российских организаций; по дробному вкладу 21-е место среди 152 стран. Больше всего работ у организаций: South Ural State University (31), Bauman Moscow State Technical University (9), Ufa State Petroleum Technological University (9), Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University (13), Moscow Power Engineering Institute (11).
Ключевые работы
Наиболее цитируемые работы 2015–2025 годов, среди них до двух обзоров. Заглавия — на языке оригинала; аннотации не приводятся, ссылки ведут к публикациям.
- Digital Twin in Industry: State-of-the-Art. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019. Цитирований: 4 028. DOI
- A Survey of Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Techniques—Part I: Fault Diagnosis With Model-Based and Signal-Based Approaches. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015. Цитирований: 3 048. DOI
- Applications of machine learning to machine fault diagnosis: A review and roadmap. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020. Цитирований: 2 775. DOI
- A New Convolutional Neural Network-Based Data-Driven Fault Diagnosis Method. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017. Цитирований: 2 144. DOI
- Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018. Цитирований: 2 132. DOI
- A Hybrid Prognostics Approach for Estimating Remaining Useful Life of Rolling Element Bearings. IEEE Transactions on Reliability, 2018. Цитирований: 1 834. DOI
- A New Deep Learning Model for Fault Diagnosis with Good Anti-Noise and Domain Adaptation Ability on Raw Vibration Signals. Sensors, 2017. Цитирований: 1 673. DOI
- Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison. IEEE Access, 2018. Цитирований: 1 643. DOI
- A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance. Computers & Industrial Engineering, 2019. Цитирований: 1 459. Обзор. DOI
- Predictive maintenance in the Industry 4.0: A systematic literature review. Computers & Industrial Engineering, 2020. Цитирований: 1 226. Обзор. DOI
Как считали
Корпус — научные работы с 2010 года по 185 темам OpenAlex, отнесенным к машиностроению (перечень тем по 11 слоям); выгрузка OpenAlex — август 2026 года, метаданные распространяются по лицензии CC0. Учтены работы с аннотацией, в заглавии или аннотации которых встречаются термины направления. Доля — число работ направления на 100 тыс. работ корпуса с аннотацией за тот же год: так рост корпуса в целом не завышает рост направления. 2026 год неполный и в ряды не входит.
Искомые термины:
predictive maintenance · condition monitoring · fault diagnosis · remaining useful life · prognostics
Ограничения. Термины ищутся только на английском языке, поэтому работы на русском и других языках без английской аннотации недоучтены. Работы без аннотации в подсчет не входят. Классификация тем OpenAlex автоматическая и содержит ошибки. Число работ отражает интерес исследователей и не измеряет внедрение в производство.
Обновлено 04.11.2026