Современное промышленное предприятия собирает огромное количество данных, которые включают в себя как информацию о производственном процессе (результаты контроля качества сырья и готовой продукции, данные о выполнение каждой операции, о количестве товара и типах брака), потоковые данные с датчиков оборудования и мониторинга видеопотока, а также операционные данные, связанные с системами управления предприятием, планированием производства и логистическими процессами.
Корректная работа с таким объемом данных способна значительно повысить показатели работы промышленного предприятия, однако зачастую компании выбирают неоптимальные решения для интеграции систем сбора данных и их хранения. Кроме того, в них непрозрачны бизнес-процессы и процессы расчета показателей, отсутствует нормативная документация по работе с результатами аналитических расчетов.
«Наша задача – показать компаниям промышленного сектора практический эффект от внедрения систем аналитики. Это и сокращение времени принятие решений, и уменьшение ручного труда, и минимизация ошибок в расчетах. Таким образом снижается количество брака и выстраивается более предсказуемый производственный процесс, - комментирует Екатерина Торсукова, руководитель практики Data Science ДАР, "КОРУС Консалтинг" – Следующим шагом может стать внедрение технологий искусственного интеллекта, которые решают такие задачи, как прогнозирование и оптимизация работы, мониторинг безопасности и технологических процессов, создание единой базы знаний и многие другие.»
29 ноября мы провели вебинар "Аналитика и ИИ на производстве: как повысить эффективность и сократить потери с помощью данных?", в рамках которого Екатерина Торсукова рассказала о том:
Смотрите запись вебинара тут:
https://rutube.ru/video/746b4944e038f0cc9bf9a9a74aba9dfa/
Хотите получить чек-лист для самостоятельной оценки цифровой зрелости вашей компании?
Напишите нам на data@korusconsulting.ru.
Остались вопросы? Пишите на data2@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now