Искусственный интеллект в промышленности

О направлении

Научная лаборатория Digital Design занимается исследованиями в сфере оптимизации производственных процессов на промышленных предприятиях. Целью исследования является создание и внедрение в производственный процесс модулей на основе неинтерпретируемых моделей данных, которые могут существенным образом сократить затраты ресурсов на достижение необходимого уровня качества продукции.

Наши предложения

Виртуальные сенсоры

Производят косвенную оценку параметров процесса, которые сложно измерить напрямую

Виртуальное измерение состава газа
Виртуальное измерение состава нефти

Предсказательный модуль

Прогнозирует значения параметров или вероятность наступления событий

Предсказание снижения производительности электролизеров
Предсказание качества продукции
Предсказание МГД-нестабильности
Предсказание отказов оборудования

Цифровой советчик

Выдает рекомендации по оптимизации процесса для достижения KPI

Оптимизация расхода сырья
Оптимизация режимов термообработки
Оптимизация использования добавок
Оптимизация режимов работы оборудования

Решения

Контроль работы мобильных сотрудников и плановых обходов

Предиктивный ремонт оборудования

Проверка соответствия стандартам промышленной безопасности

Акустическая эмиссия для диагностики в промышленности

Информационная система «Расчет водно-энергетических режимов ГЭС»

Как это работает?

Искусственный интеллект в промышленности

Ключевые отрасли исследования

Нефтегазовая промышленность

Химическая промышленность

Горно-металлургическая промышленность

Машиностроение

Энергетика

Целлюлозно-бумажное производство

FMCG

Пищевая промышленность

Сельскохозяйственная промышленность

Производство пиломатериалов

Транспорт

Преимущества

Применение искусственного интеллекта в промышленности приносит измеримый эффект: увеличивает производительность и снижает затраты и расход сырья.
Методы машинного обучения позволяют достичь ключевых метрик процесса с точностью, недоступной для аналитических моделей.
Модель адаптируется под конкретный производственный процесс: учитывает слабые зависимости параметров процесса и использует ценность, скрытую в данных, при помощи анализа Big Data.
В масштабах крупного промышленного объекта оптимизация производства на несколько процентов позволит значительно сэкономить затраты и предоставит компании конкурентное преимущество.

Свяжитесь с нами!

Я ознакомлен(а) с условиями политики в отношении обработки персональных данных и даю согласие на обработку персональных данных