PROSTO#CODE

Производственное оборудование
Программа обслуживания производственного оборудования на основе Модели машинного обучения
Схема разработки ивнедрения ML-решений в производстве
Управление и оптимизация – повышение эффективности комплекса производственных задач

Высокая производительность

Быстрый анализ данных и прогнозирование
Снижение затрат на персонал
Снижение влияния человеческого фактора
Адаптивность для всех типов производственных процессов
Увеличение производственной маржи

Комплекс систем и ML-решения, обеспечивают сквозную аналитику и управление всеми процессами производства для повышения исполнимости производственного плана и снижения производственных затрат.
Эффективные управленческие решения

Удобная цифровая рабочая среда, аналитика в режиме реального времени, автоматизация подготовки отчетности и цифровые подсказчики на основе ML-решений.
Снижение отклонений в технологических процессах

Контроль технологических процессов и действий ответственных исполнителей, централизация управления и автоматизация рутинных операций по управлению технологическими процессами на основе ML-решений снижают нагрузки на персонал и повышают производительность труда.
Программа обслуживания производственного оборудования на основе Модели машинного обучения
Анализ оборудования на наличие несоответствий
Проблема:
Незапланированные поломки оборудования приводят к простоям, потере прибыли и высоким затратам на срочный ремонт.

Решение:
Мы предлагаем систему предиктивного технического обслуживания на основе Модели машинного обучения, которая анализирует данные с датчиков и исторические сведения о поломках, чтобы прогнозировать вероятность отказа оборудования и оптимизировать график технического обслуживания.
Внедрение
  • Срок разработки и внедрения
    От 14 до 29 недель (зависит от количества оборудования и доступности данных).
  • Срок возврата инвестиций
    Для среднего промышленного предприятия обычно составляет от 1 до 5 лет, в зависимости от размеров, эффективности текущего процесса обслуживания и уровня поломок.
  • Стоимость внедрения
    Для среднего промышленного предприятия составит от 30 млн. рублей до 70 млн. рублей, в зависимости от масштаба внедрения, сложности процесса и требований к интеграции.
Прогноз экономической эффективности:
  • на 5-20%
    Снижение производственных затрат
  • на 10-25%
    Снижение операционных затрат
  • на 5-15%
    Снижение затрат на персонал
  • на 5-15%
    Снижение потребления ресурсов
  • на 10-30%
    Сокращение избыточных запасов
  • на 5-15%
    Сокращение времени производственного цикла
Примеры ML решений с использованием машинного зрения
  • 18
    Лет опыта
    18 лет
  • 300
    Клиентов
    300+
  • 700
    Успешных проектов
    700+

За 18 лет работы мы реализовали больше 700 проектов с ощутимой экономической эффективностью.


Мы развиваем направление практического применения искусственного интеллекта и технологий машинного обучения в основных и вспомогательных производственных процессах. Наш опыт и накопленная экспертиза позволяют в короткие сроки разрабатывать узкоспециализированные ML-решения способные значительно повысить эффективность всего спектра производственных задач.

ML решения для основных и вспомогательных производственных процессов
Закажите бесплатную консультацию, где мы вместе рассмотрим задачи, которые стоят перед вами и вашим предприятием.
Так мы сможем предоставить вам детальную смету со сроками и стоимостью разработки и внедрения наиболее оптимального решения, способного значительно повысить эффективность производственных задач.
Заказать консультацию
PROSTO CODE