Популярные запросы
Недавние запросы
О решении
Наука о данных (Data Science) широко применяется в разных направлениях промышленного производства, а также в смежных с ними сферах. Использовать технологии Data Science крайне эффективно везде, где есть необходимость обработки большие объемы различных данных.
Одно из главных преимуществ использования Data Science и внедрения систем машинного обучения в промышленной сфере — это возможность использования уже имеющихся данных для формирования инновационных решений, новых знаний и инсайтов для улучшения бизнес-показателей. Машинное обучение используется для повышения качества производственной деятельности без значительных финансовых вложений в инфраструктуру и применяемые на производстве технологии.
Machine Learning (технология машинного обучения) даёт возможность автоматизированно с использованием инструментов статистики и прикладной математики проводить глубокий комплексный анализ исторических данных и искать корреляцию между взаимосвязанными параметрами. Внедрение технологий и моделей машинного обучения даёт возможность объективно прогнозировать ключевые показатели деятельности бизнеса, а также оптимизировать предоставляемые услуги и режим функционирования бизнеса.
Решаемые задачи
- Анализ всех аспектов производственной деятельности компании
- Прогнозирование дальнейшей производственной деятельности предприятия на основе как актуальных, так и исторических данных
- Рост эффективности работы бизнеса и финансовых показателей
- Прогнозирование форс-мажорных ситуаций и аварий на основе внедряемых ML-моделей
- Реализация и внедрение систем-советчиков
Выгоды
Прямой финансовый эффект от использования моделей машинного обучения
- Снижение ресурсных потерь
- Снижение себестоимость производимых товаров или предоставляемых услуг
- Рост выхода готовой продукции в процентном соотношении
- Уменьшение процента брака и рост общего качества производимой продукции
- Прогнозирование отказа выработавшего эксплуатационный срок оборудования
- Выявление критических либо аномальных режимов
- Снижение затрат на эксплуатационные нужды после проведения анализа производственной деятельности
- Повышение производительности и увеличение прибыли
Плюсы при использовании подходов Data Science и внедрении алгоритмов машинного обучения
- Не нужны дополнительные инвестиции и затраты на IT инфраструктуру. У системы машинного обучения не имеется высоких требований к аппаратной составляющей
- В большинстве случаев для работы нужны только собираемые данные
- Рост эффективности работы производства без серьезных финансовых затрат
- При внедрении системы машинного обучения в работу производственной компании не нужны серьезные изменения актуальных производственных и смежных процессов
- Беспроблемная интеграция с существующими ИТ-системами заказчика
Этапы внедрения машинного обучения
Внедрение машинного обучения — это стратегический процесс, который помогает бизнесу раскрыть потенциал данных и автоматизировать процессы принятия решений.
Наш подход включает несколько ключевых этапов создания машинного обучения:
- Анализ бизнес-требований
Определение задач и возможностей применения машинного обучения для достижения целей компании. - Сбор и подготовка данных
Сбор необходимых данных, их очистка и преобразование для последующей работы модели. - Разработка модели
Выбор алгоритмов и создание модели, оптимально решающей поставленные задачи. - Внедрение решения
Интеграция модели в существующие бизнес-процессы и системы компании. - Тестирование и валидация
Проверка модели на тестовых данных для оценки ее эффективности и точности. - Мониторинг и оптимизация
Постоянный контроль работы модели и ее улучшение на основе новых данных и условий. Масштабирование решения для дальнейшего роста бизнеса.
Преимущества работы с командой IBS
- Большое количество реализованных «под ключ» проектов. IBS специализируется на создании рабочих ML моделей, исходя из особенностей и основных потребностей заказчика.
- Профессиональная экспертиза в различных производственных и экономических сферах. Работаем с разными промышленными предприятиями и заказчиками в смежных сферах, реализуя проекты любой сложности.
- Наличие собственного штата технологов и инженерных специалистов. Выделенная под конкретный проект команда специалистов по разработке алгоритмов машинного обучения оперативно и качественно выполнит все поставленные задачи.
Устойчивость к санкциям
Все компоненты решений санкционно устойчивы:
- Операционная система: Астра Линукс, RedOS
- Хранилище: Postgre SQL, Postgres Pro, RedDB
- Интеграция: Apache Airflow, AD.Streaming
- Приложение: Flask, JavaScript, Python
- ML: Python, LightGBM, CatBoost, TensorFlow
- Физические модели: DWSIM, Python
Технологии
NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, LightGBM, CatBoost, TensorFlow, Scikit-learn