Как создать фабрику ML моделей для промышленности

Что обсудили:
  • Опыт создания системы-советчика по управлению технологическим процессом вращающихся печей спекания на основе исторических данных по остановам, данных АСУТП, LIMS и тепловизоров. (Заказчик — Русал).
  • Опыт создания системы предиктивной аналитики в реальном времени на основе исторических данных и сведений об аварийных остановах агрегатов с описанием причин их возникновения. (Заказчик — Газпром нефть).
  • Преимущества операционализации моделей машинного обучения — какие выгоды получают все участники
  • Обзор принципов создания фабрики моделей на промышленном предприятии.

Что вы получите на вебинаре:
  • За 1−1,5 часа вы познакомитесь с реальными проектами создания и использования моделей машинного обучения на промышленных предприятиях и сможете задать свои вопросы.
  • Узнаете, как работает фабрика моделей и что нужно для ее создания
  • Обсудите наиболее эффективные алгоритмы для прогнозирования потенциальных отказов оборудования.
  • Узнаете, с чего начать Ваш путь по внедрению искусственного интеллекта на вашем предприятии и поймете, чего вам не хватает.

Спикеры
  1. Клавдия Китова, руководитель группы Data Science, IBS
  2. Владимир Егоров, старший консультант-аналитик, IBS
  3. Артем Глазков, ведущий эксперт ModelOps, Полиматика

Где проходит: Онлайн

Направление: Разработка

Тип мероприятия: Митап