На шпинделе каждого станка ЧПУ закрепляется беспроводной вибросенсор 6‑DoF, а в шкаф питания ставится счётчик тока. Поток 50 Гц отправляется в APM‑платформу: градиентный бустинг ловит аномалии RMS‑вибрации, а LSTM прогнозирует износ подшипников, ШВП и серводрайвов за 7–14 суток. Платформа строит индекс здоровья узла, выводит его на дашборд ОТК и создаёт заявку в 1С ТОиР с перечнем запчастей. График ремонта автоматически стыкуется с производственным расписанием, чтобы станок останавливался ночью или в окно между заказами. При критической тенденции ИИ подбирает ближайшие сервисы и считает, что дешевле — срочный ремонт или аренда станка у партнёров. После ремонта мастер подтверждает итог, и модель уточняется. Отчёт показывает экономию часов простоя и денег, прогнозируя результат на квартал. На фабрике с 12 станками простои упали на 38 %, а склад быстрых запчастей сократился вдвое. Решение разворачивается на локальном сервере без облака и окупается за 9 месяцев.