Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.

Промышленность

Кейсы внедрения ML
Прогноз поломки оборудования
Прогноз качества продукции
Оптимизация
закупки сырья
Расчет плана производства
Прогноз котировок

Прогноз выхода оборудования из строя

ML-модель прогнозирует поломку оборудования на основе данных спецификации оборудования (срок службы, рекомендуемый график ТО, информации о комплектующих и др.) и исторических данных его эксплуатации (история обслуживания и ремонта, дефектов и неполадок, данные ​с датчиков мониторинга оборудования и пр.).

Решение позволяет предотвратить поломку оборудования, снизить расходы на ремонт и риски простоя производственной линии.

Эффект

до 10%
Снижение расходов на ремонт

Предсказание качества произведенной продукции

ML-модель прогнозирует качество произведенной продукции в зависимости от настроек оборудования, погодных условий и свойств сырья (примеси, химический состав и пр.).

Решение также может учитывать себестоимость сырья и производства, что позволяет найти комбинацию параметров не только для получения продукции нужного качества, но и для экономии издержек.

Эффект

до 15%
Рост экономии ресурсов

Расчет оптимального производственного плана

ML-решение прогнозирует оптимальное количество сотрудников по сменам и режим их работы.
Модель учитывает потребности предприятия, ограничения (нормы труда, режим рабочего дня и др.) и особенности производственного процесса (например, стоимость энергоресурсов в зависимости от времени суток).
Решение дает возможность оптимизировать производственное расписание и снизить расходы.​

Эффект

до 4%
Рост объем выпускаемой продукции
Снижение издержек производства
до 7%

Динамическое прогнозирование котировок

ML-модель прогнозирует котировки на основе исторических данных о продукте, сырье, субститутах, показателях баланса рынка и биржевых ценах. Решение также учитывает макроэкономические показатели различных стран и динамику отраслей.

ML-модель повышает качество прогнозов и скорость их подготовки, тем самым помогает с высокой точностью определять стоимость продукции в любой момент времени.

Эффект

до 90%
Рост точности определения стоимости продукции

Оптимизация закупки сырья

ML-модель прогнозирует оптимальные время и объем закупки сырья.
Решение учитывает потребности предприятия в производственном сырье, экономические и сезонные условия, динамику цен и особенности логистики.
Данный инструмент позволяет снизить себестоимость производства и тем самым повысить операционную эффективность предприятия.

Эффект

до 5%
Снижение расходов