Внедрение машинного обучения

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.

IBS предоставляет полную поддержку на каждом этапе, обеспечивая успешное внедрение машинного обучения для комплексного и безопасного развития вашего 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.

Получить презентацию

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

Стоимость

Начальная стоимость решения от — 5 млн. рублей

Окончательная цена согласовывается в договоре по результатам индивидуального расчета на основе вашего запроса*. Заполните форму обратной связи, и наши специалисты свяжутся с Вами для уточнения.

* Предварительная стоимость, не является публичной офертой в соответствии со статьями 435 и 437 Гражданского кодекса РФ.