Задача
На сегодняшний день в нашей стране большая часть промышленных процессов находится под автоматическим контролем. Накопленные данные о протекании технологического процесса в зависимости от действий диспетчерского персонала, параметров среды, состояниях агрегатов и характеристик исходного сырья могут и должны быть использованы для оптимизации управления технологическим процессом и для повышения технико-экономических показателей производства.
Решение
Совершенно очевидно, что находить явные и скрытые корреляции в таких объемах данных, а также отслеживать их в реальном времени могут только системы искусственного интеллекта. Проанализировать текущее состояние технологического процесса, спрогнозировать дальнейшее протекание и оценить его с точки зрения оптимальности и, при необходимости, внести коррективы в управляющие параметры позволяет или дать рекомендации диспетчеру – именно эти задачи и решает система оптимизации производства.
Результат

Для достижения поставленных задач используются различные классы систем искусственного интеллекта, но чаще всего используются средства машинного обучения для создания прогнозной математической модели технологического процесса. Данная модель и является центром решения по оптимизации процесса – она оценивает входные параметры и в реальном времени выдает прогноз протекания процесса и рекомендации по его оптимизации. Это решение интегрируется с имеющимися на предприятии АСУТП (DCS) для оптимального регулирования установки и с MES и ERP системами, дополняя их.

Как воспользоваться?

Закажите пилотный проект!

Это бесплатно до 31 октября 2017 года.

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.