Кейс посвящен предсказанию отказов оборудования, определению причин отказов и расчету индекса его здоровья. Для анализа использованы данные по 233 отказам четырех типов, 69 технологических параметров каждой скважины, данные о конструкции, паспортные данные УЭЦ, а также информация об отказах и остановках. Решение основывается на гибридной модели: параметры, рассчитанные с помощью физических моделей (такие как эффективность охлаждения двигателя, давление на выкиде насоса и восстановление данных ТМС), используются в качестве исходных признаков для машинного обучения, при этом важную роль играют интегральные признаки. Построенная модель показала точность 84%, и в настоящее время проводится внедрение второй стадии пилотного проекта для дальнейшего улучшения и адаптации модели.