НТК ММИСУ

Мы занимаемся теоретическими и прикладными научными исследованиями, а также предлагаем решения для промышленности («под ключ»), например нашу платформу M⁵.

• управление сложными плохо формализуемыми динамическими системами (производственными системами и технологическими процессами);
• управление системами в условиях неопределенности действия факторов влияния;
• ситуационное управление техническими системами (управление в нештатных, предаварийных и аварийных ситуациях);
• групповое управление командным поведением распределенными объектами, взаимодействующими в достижении общих целей.

Мы работаем с такими отраслями, как нефтегазовая промышленность, металлургия, авиация, транспорт, логистика и другие.

Наша платформа подходит для широкого спектра секторов, включая нефтегазовую отрасль, металлургию, энергетику, транспорт и логистику. Она поддерживает организации, стремящиеся повысить операционную эффективность благодаря передовым возможностям аналитики данных и оптимизации процессов.

Каждый модуль может использоваться независимо друг от друга. Однако модули также спроектированы таким образом, чтобы взаимодействовать друг с другом для достижения максимальной эффективности.

Платформа включает четыре базовых модуля, которые требуют настройки для соответствия вашим процессам. Наша команда оказывает всестороннюю поддержку на этапах установки и интеграции, обеспечивая оптимальное согласование с вашими целями.

Количество целей оптимизации не ограничено. Например, вы можете одновременно оптимизировать стоимость, качество продукции и потребление энергии.

По завершении процесса оптимизации технический персонал получит окончательные оптимальные уставки, которые необходимо применить в системе управления.

Модуль оптимизации может эффективно применяться в широком спектре промышленных процессов, включая химическую промышленность, электроэнергетику, нефтегазовую отрасль и металлургию.

Да, система поддерживает как офлайн-оптимизацию, так и онлайн-корректировки в реальном времени для адаптивного управления процессами, условия которых меняются динамически.

Например, при изменении входных параметров процесса или внешних условий программное обеспечение оптимизации автоматически адаптирует результаты и предоставляет технической команде новые оптимальные уставки.

Для работы модуля оптимизации требуются следующие данные:

• временные метки;
• значения входных параметров процесса;
• значения применяемых параметров управления;
• значения выходных параметров процесса;
• значения целевых показателей оптимизации.

Точность прогнозов зависит от ряда факторов, включая качество исходных данных, исторические тенденции и конкретные области применения.

Однако наши передовые алгоритмы используют методы машинного обучения для постоянного повышения точности предсказаний с течением времени. Мы также регулярно обновляем нашу систему, основываясь на новых выводах, полученных из реальных приложений.

Горизонт прогнозирования варьируется в зависимости от требований клиента и характера его операций.

Обычно наша платформа позволяет строить краткосрочные прогнозы (часы), среднесрочные прогнозы (дни) и даже долгосрочные прогнозы, охватывающие годы вперед. Однако клиенты должны учитывать, что чем больше горизонт прогноза, тем ниже точность.

Да, модуль поддерживает как встроенные модели прогнозирования, так и настройку кастомизированных моделей для продвинутых или специализированных случаев.

Модуль прогнозирования поддерживает разнообразные статистические, основанные на машинном обучении и гибридные модели, позволяющие пользователям выбрать наилучший подход в зависимости от характеристик данных, горизонта прогнозирования и целей анализа.

Программное обеспечение анализирует группу доступных котлов и автоматически рекомендует оптимальный вариант, исходя из расхода пара, максимальной эффективности и других эксплуатационных характеристик.

Типичные входные данные включают:

• данные потребления пара;
• доступные модели/характеристики котлов.

В нем используются алгоритмы принятия решений, которые сравнивают следующие параметры каждого котла:

• КПД при требуемом расходе пара;
• расход топлива;
• рабочая мощность;
• совместимость с заданным профилем потребления пара.

Выбирается котел с оптимальными характеристиками и наименьшими затратами на протяжении всего срока службы.

Да. При условии предоставления необходимых параметров программное обеспечение может сравнивать котлы любого типа на основе объективных показателей производительности.

Программное обеспечение поддерживает большие наборы данных и может проводить анализ 10−20 моделей котлов без потери производительности.

Его алгоритм оптимизирован для быстрого сравнения, а это значит, что время выбора остается низким даже при росте базы данных.

Интеллектуальная подготовка данных представляет собой процесс сбора, очистки, преобразования и анализа больших объемов данных с целью выявления значимых закономерностей и структур.

Этот этап является критически важным перед применением любых методов, предложенных в наших других модулях.

Процесс состоит из нескольких ключевых этапов:

• сбор данных из разных источников;
• очистка данных (устранение ошибок, заполнение пропусков);
• преобразование данных (нормализация, масштабирование, кодирование категориальных признаков);
• анализ структуры и качества данных;
• подготовка датасетов для дальнейшего моделирования.

Автоматизация значительно сокращает время, затрачиваемое на ручные операции, и минимизирует количество человеческих ошибок.

Она улучшает качество данных и повышает эффективность моделей путем систематического применения алгоритмов предобработки и оптимизационных техник.