Популярные запросы
Недавние запросы
О решении
Data Science, или наука о данных, имеет широкий спектр применения в промышленности, и данное направление может быть использовано для всего, что обладает большим объемом данных
Одним из основных преимуществ Data Science является то, что она позволяет использовать уже существующие данные для получения новых знаний и решений, улучшая качество производства без необходимости значительных капитальных вложений в технологии или инфраструктуру
Машинное обучение позволяет автоматизированно, на основе математической статистики анализировать исторические данные и находить скрытые корреляции между доступными параметрами. Это позволяет прогнозировать поведение целевого параметра в будущем и оптимизировать режим работы и предложение услуг
Решаемые задачи
- Анализ работы производства
- Прогнозирование работы производства на основе исторических (фактических) данных
- Повышение эффективности работы производства
- Прогнозирование аварийных ситуаций
- Реализация систем-советчиков
Выгоды
Прямой экономический эффект
- Сокращение потерь энергоресурсов
- Уменьшение себестоимости продукции
- Повышение процента выхода продукции
- Улучшение качества продукции, снижение брака
- Предсказание отказов оборудования
- Выявление аномальных или критических режимов
- Уменьшение эксплуатационных затрат за счет анализа производства
- Увеличение производительности
Плюсы внедрения Data Science
- Не требуется инвестиций в дополнительную ИT-инфраструктуру. Система не имеет специфических требований к «железу»
- Высокий уровень применимости, так как требуются только данные
- Повышение эффективности производства без капитальных затрат
- Не требует кардинального изменения производственных процессов
- Простая интеграция с системами заказчика
Преимущества работы с IBS
- Множество реализованных проектов
- Экспертиза во всех отраслях экономики
- Наличие в команде инженеров-технологов
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, TensorFlow
- Физические модели: DWSIM, Python
Технологии
Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, PyTorch,Scikit-learn, Catboost