PROSTO#CODE
Решения для малых и средних предприятий
ML решения для основных и вспомогательных производственных процессов малых и средних предприятий
ML решения для основных и вспомогательных производственных процессов малых и средних предприятий
Схема разработки ивнедрения ML-решений в производстве
Обсудим сотрудничество!
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.
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.
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.
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.
Топливная промышленность. ML-решение: Предиктивное обслуживание насосов, клапанов и резервуаров
Выявление возможных неисправностях оборудования
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании машинного обучения (ML) для предсказания и предупреждения о возможных неисправностях оборудования (насосов, клапанов и резервуаров) до того, как они произойдут. Это решение направлено на предотвращение аварийных ситуаций, сокращение времени простоя оборудования, повышение его эксплуатационной эффективности и снижение затрат на обслуживание.
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании машинного обучения (ML) для предсказания и предупреждения о возможных неисправностях оборудования (насосов, клапанов и резервуаров) до того, как они произойдут. Это решение направлено на предотвращение аварийных ситуаций, сокращение времени простоя оборудования, повышение его эксплуатационной эффективности и снижение затрат на обслуживание.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 12 до 13 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 5 до 7 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 9 до 14 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийРемонт и обслуживание оборудования, Простой оборудования, Электроэнергия и вспомогательные ресурсы, Запасные части и расходники, Занятость персонала, Производственные риски и потери качества.
Прогноз экономической эффективности:
- на 5-12%Снижение производственных затрат
- на 7-15%Снижение операционных затрат
- на 3-6%Снижение затрат на персонал
- на 4-10 %Снижение потребления ресурсов
- на 10-20%Сокращение избыточных запасов
- на 5-8%Сокращение времени производственного цикла
Чёрная металлургия. ML-решение: Контроль качества заготовок по термопрофилю/видеоаналитике
Контроль качества заготовок
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании машинного обучения (ML) и анализа данных с термодатчиков и видеофиксации для автоматического контроля и оценки качества заготовок в процессе их производства. Это решение позволяет заранее обнаруживать дефекты, отклонения в параметрах и другие аномалии, предотвращая брак и улучшая производственные показатели.
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании машинного обучения (ML) и анализа данных с термодатчиков и видеофиксации для автоматического контроля и оценки качества заготовок в процессе их производства. Это решение позволяет заранее обнаруживать дефекты, отклонения в параметрах и другие аномалии, предотвращая брак и улучшая производственные показатели.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 13 до 14 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 6 до 8 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 10 до 16 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийБрак и переделы, Контроль качества, Перезапуски и простои, Уменьшение аварийности, Износ оборудования, Рекламации от клиентов.
Прогноз экономической эффективности:
- на 6-14%Снижение производственных затрат
- на 5-10%Снижение операционных затрат
- на 3-7%Снижение затрат на персонал
- на 4-8 %Снижение потребления ресурсов
- на 5-12%Сокращение избыточных запасов
- на 6-10%Сокращение времени производственного цикла
Цветная металлургия. ML-решение: Оптимизация энергопотребления электролизных установок
Оптимизация энергопотребления электролизных установок
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для анализа и оптимизации потребления энергии в процессе электролиза, что позволяет снизить затраты на электроэнергию, улучшить эффективность работы установок и увеличить срок их службы.
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для анализа и оптимизации потребления энергии в процессе электролиза, что позволяет снизить затраты на электроэнергию, улучшить эффективность работы установок и увеличить срок их службы.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 12 до 14 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 6 до 8 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 9 до 13 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийЭлектроэнергия, Износ анодов и катодов, Состав и температура электролита, Запасы металла и расходников, Уменьшение простоев.
Прогноз экономической эффективности:
- на 7-15%Снижение производственных затрат
- на 4-8%Снижение операционных затрат
- на 2-5%Снижение затрат на персонал
- на 6-12 %Снижение потребления ресурсов
- на 3-6%Сокращение избыточных запасов
- на 2-4%Сокращение времени производственного цикла
Химическая и нефтехимическая промышленность. ML-решение: Аномалия технологических режимов (давление, температура, pH)
Выявление аномалий технологических режимов
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для мониторинга и анализа параметров технологических процессов, таких как давление, температура и pH, с целью выявления аномалий, которые могут привести к нештатным ситуациям, авариям или ухудшению качества продукции.
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для мониторинга и анализа параметров технологических процессов, таких как давление, температура и pH, с целью выявления аномалий, которые могут привести к нештатным ситуациям, авариям или ухудшению качества продукции.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 13 до 14 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 6 до 8 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 8 до 14 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийАварии и технологические инциденты, Перерасход сырья, реагентов, воды, пара, Ремонт оборудования, Качество продукции.
Прогноз экономической эффективности:
- на 6-12%Снижение производственных затрат
- на 5-10%Снижение операционных затрат
- на 3-5%Снижение затрат на персонал
- на 5-9 %Снижение потребления ресурсов
- на 3-6%Сокращение избыточных запасов
- на 2-4%Сокращение времени производственного цикла
Машиностроение и металлообработка. ML-решение: Предиктивная замена инструмента (фрезы, сверла)
Прогнозирование износа инструмента
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для прогнозирования износа и замены инструментов, таких как фрезы и сверла, на основе анализа данных с производственного оборудования. Цель — минимизировать время простоя оборудования, улучшить качество продукции и сократить затраты на обслуживание.
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для прогнозирования износа и замены инструментов, таких как фрезы и сверла, на основе анализа данных с производственного оборудования. Цель — минимизировать время простоя оборудования, улучшить качество продукции и сократить затраты на обслуживание.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 11 до 13 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 5 до 7 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 10 до 13 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийИнструмент и оснастка, Доля брака, Простой оборудования, Трудозатраты на обслуживание, Закупки и логистика.
Прогноз экономической эффективности:
- на 7-15%Снижение производственных затрат
- на 5-12%Снижение операционных затрат
- на 2-5%Снижение затрат на персонал
- на 3-7 %Снижение потребления ресурсов
- на 3-5%Сокращение избыточных запасов
- на 5-10%Сокращение времени производственного цикла
Лесная промышленность / деревообработка / ЦБП. ML-решение: Оптимизация раскроя и логистики сырья (бревна, щепа)
Оптимизация раскроя
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании методов машинного обучения (ML) для улучшения процесса раскроя древесины и оптимизации логистики сырья, что позволяет минимизировать потери, улучшить эффективность переработки и снизить затраты на транспортировку и хранение.
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании методов машинного обучения (ML) для улучшения процесса раскроя древесины и оптимизации логистики сырья, что позволяет минимизировать потери, улучшить эффективность переработки и снизить затраты на транспортировку и хранение.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 11 до 13 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 5 до 7 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 8 до 12 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийРасход древесины и уровень отходов, Логистика сырья, Планирование, Запасы.
Прогноз экономической эффективности:
- на 10-18%Снижение производственных затрат
- на 8-14%Снижение операционных затрат
- на 5-10%Снижение затрат на персонал
- на 10-20%Снижение потребления ресурсов
- на 7-12%Сокращение избыточных запасов
- на 6-10%Сокращение времени производственного цикла
Промышленность строительных материалов. ML-решение: Контроль качества формовки, дозировки компонентов
Контроль дозировки компонентов
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании методов машинного обучения (ML) для автоматизации и оптимизации процессов контроля качества формовки и точности дозировки компонентов в производстве строительных материалов, таких как бетон, цементные блоки, плитки и другие строительные смеси. Это позволяет повысить качество конечной продукции, снизить количество брака и улучшить эффективность производственного процесса.
Принципиальная суть ML-решения заключается в использовании методов машинного обучения (ML) для автоматизации и оптимизации процессов контроля качества формовки и точности дозировки компонентов в производстве строительных материалов, таких как бетон, цементные блоки, плитки и другие строительные смеси. Это позволяет повысить качество конечной продукции, снизить количество брака и улучшить эффективность производственного процесса.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 11 до 13 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 4 до 6 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 9 до 14 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийПродукция с дефектами (некондиция), Операционные затраты на контроль качества, Затраты на персонал, Потребление ресурсов, Избыточные запасы, Время производственного цикла.
Прогноз экономической эффективности:
- на 8-14%Снижение производственных затрат
- на 6-10%Снижение операционных затрат
- на 4-8%Снижение затрат на персонал
- на 6-12 %Снижение потребления ресурсов
- на 5-9%Сокращение избыточных запасов
- на 5-8%Сокращение времени производственного цикла
Лёгкая промышленность. ML-решение: Оптимизация раскроя ткани, прогноз популярности моделей
Оптимизация раскроя ткани
Решение:
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для улучшения процессов раскроя ткани, минимизации отходов и более точного прогнозирования востребованности различных моделей одежды на основе анализа данных о трендах и предпочтениях покупателей. Это позволяет повысить экономическую эффективность, сократить затраты на материалы и улучшить качество производственного процесса.
Принципиальная суть ML-решения заключается в применении методов машинного обучения (ML) для улучшения процессов раскроя ткани, минимизации отходов и более точного прогнозирования востребованности различных моделей одежды на основе анализа данных о трендах и предпочтениях покупателей. Это позволяет повысить экономическую эффективность, сократить затраты на материалы и улучшить качество производственного процесса.
Внедрение
- Срок разработки и внедренияОт 10 до 12 недель.
- Стоимость внедренияДля малого промышленного предприятия предварительно составит от 4 до 6 млн рублей, срок возврата инвестиций предварительно составит от 8 до 12 месяцев.
- Контролируемые параметры для возврата инвестицийПроизводственные затраты, Операционные затраты, Затраты на персонал, Потребление ресурсов, Избыточные запасы, Время производственного цикла.
Прогноз экономической эффективности:
- на 10-18%Снижение производственных затрат
- на 8-15%Снижение операционных затрат
- на 5-10%Снижение затрат на персонал
- на 6-12%Снижение потребления ресурсов
- на 5-9%Сокращение избыточных запасов
- на 7-12%Сокращение времени производственного цикла
- 18Лет опыта18 лет
- 300Клиентов300+
- 700Успешных проектов700+
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.
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
Обсудим сотрудничество!
PROSTO CODE
© 2025 Все права защищены
+7 980 908 4775
info@prostocode.ru
+7 980 908 4775
info@prostocode.ru
