• Построение датацентричной системы сбора инженерной и производственной информации;

• Создание и визуализация графа зависимостей между собой процессов, оборудования;

• Построение предсказательной модели выхода годной продукции. На основе данных выпуска прошлых партий, где мы знаем входные параметры (т.е. параметры сырья, компетенции операторов, технологов, параметры технологического оборудования и т.д.) и процент выхода годной продукции по завершению производственного процесса – производится выбор и настройка параметров классификатора с использованием алгоритмов машинного обучения.

Результат:

• Моделирование процессов фабрики, снижение брака;

• Создана система поддержки принятия решений;

• Повышение управляемости сложного технологического производства