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
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
Расчет оптимального производственного плана
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
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
Оптимизация 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
ООО "Диджитал Консалтинг Солюшнс"
