Крупная российская химическая компания; название не раскрыто: ИИ-оптимизация производства минеральных удобрений
Что внедрили
В производственном контуре развернуты ML-оптимизатор технологического режима и виртуальные анализаторы качества продукции.
Результат
После внедрения выработка выросла на 1–4% в зависимости от марки; экономический эффект за первый год составил около 266 млн рублей в год. Проект окупился на этапе опытно-промышленной эксплуатации.
Оператор корректирует режим линии по рекомендациям; итоговые показатели относятся к доработанной версии, учитывающей технологические ограничения.
Задачи
оптимизация технологического режима; рекомендательная система; виртуальные анализаторы; прогнозирование качества; дашборды оператора; MLflow
Параметры внедрения
- Компания
- Крупная российская химическая компания; название не раскрыто
- Отрасль
- Промышленность
- Процессы
- Производство и оказание услуг; Контроль качества; Планирование и управленческая аналитика
- Продукт
- Система-советчик на платформе DataML с моделями оптимизатора и виртуальных анализаторов
- Сроки
- Не указаны
- Стоимость
- Не раскрыта