Прогнозирование индикаторов и выявление трендов

Эффективное прогнозирование — это процесс предсказания будущих событий на основе исторических данных, анализа тенденций и использования моделей, адаптированных для конкретного производства.

С помощью методов искусственного интеллекта и машинного обучения мы предлагаем настраиваемую платформу, которая учитывает специфику данных заказчика. Наши исследования и решения основаны как на классических, так и на передовых моделях, таких как специализированные нейронные сети.

Наше решение помогает вашей команде точно прогнозировать промышленные показатели на краткосрочный (от минут до часов), среднесрочный (дни и недели) и долгосрочный (месяцы) периоды.

Прогнозирование индикаторов и выявление трендов

Цель

Повысить точность прогнозирования и оптимизировать процесс принятия решений с помощью моделей машинного обучения, представленных через интуитивно понятный пользовательский интерфейс

Характеристики

Поддержка нескольких моделей

Модуль интегрирует различные алгоритмы машинного обучения : нейронные сети, решающие деревья и линейную регрессию и т.д.

Настраиваемая глубина прогнозирования

Пользователи могут регулировать горизонты прогноза — от краткосрочных до средне- и долгосрочных — в зависимости от своих потребностей.

Методы валидации и тестирования

Модуль включает методы для тестирования производительности различных моделей прогнозирования и позволяет оценить какая модель лучше всего подходит для ваших данных.

Удобный пользовательский интерфейс

Модуль позволяет легко настраивать модели прогнозирования и визуализировать результаты без необходимости глубоких знаний в программировании.

Области применения

Прогнозирование энергопребления

Точный прогноз энергопотребления вашего промышленного объекта позволяет оптимально удовлетворять потребности энергии, повышать операционную эффективность и, в конечном счете, снижать затраты.

Логистика

Прогнозирование грузопотоков и времени доставки с учетом пробок, погодных условий и спроса позволяет оптимизировать маршруты, эффективно использовать транспортный парк и повышать удовлетворенность клиентов.

Прогнозирование неисправностей

Предсказание вероятности выхода оборудования из строя (прогнозное техническое обслуживание) помогает предотвращать незапланированные простои, сокращать затраты на ремонт и повышать общую надежность производственной линии.

Ожидаемые результаты оптимизации

Повышение точности прогнозирования

Непрерывное обучение моделей со временем повышает достоверность прогнозов и улучшает их точность.

Улучшение процесса принятия решений

Используя аналитические инсайты, полученные в результате предиктивного анализа, компании могут принимать более обоснованные и эффективные решения.

Примеры использования

Прогнозирование энергопотребления технологических процессов промышленности

Наша платформа предоставляет прогнозы энергопотребления завода, где каждый цех может иметь свою собственную настроенную модель прогнозирования. Интерфейс позволяет менеджерам и операторам получать полное представление об энергопотреблении предприятия и контролировать его с помощью единой панели мониторинга

Изучить