Вестник цифровой трансформации CIO.RU

«Уралхим» запустил единую систему управления на базе big data
«Уралхим» запустил единую систему управления на базе big data




15:24 18.06.2020  |  2366 просмотров



С помощью технологий машинного обучения холдинг «Уралхим» сможет точно прогнозировать объемы и качество продукции, строить предиктивные модели обслуживания оборудования, а также проверять бизнес-гипотезы. Это позволит реализовать озеро данных и системы мониторинга датчиков оборудования, внедренные при помощи «Крок».

Создание единого информационного пространства для работы с данными, поступающими от датчиков оборудования, стало первым шагом к внедрению общей системы big data и BI-аналитики для всех производств «Уралхима». Уже сейчас система включает в себя интеграцию с BI-платформой для построения отчетности в режиме реального времени, а также реализацию алгоритма анализа отклонений, мониторинга и выявления неработающих датчиков оборудования в режиме, близком к реальному времени.

По словам Владимира Руденко, руководителя департамента ИТ филиала ОЦО ОХК «Уралхим», курирующего практику внедрения машинного обучения, в компании происходит масштабная цифровая трансформация. Цифровые подразделения холдинга, ранее выполнявшие сервисные функции, становятся локомотивами развития, создавая технологические решения, которые позволяют оптимизировать и повышать ценность бизнес-процессов нашей компании. Это только первые шаги, но созданные решения открывают огромные возможности по использованию технологий больших данных и машинного обучения в масштабах всего холдинга.

Решение спроектировано как масштабируемая платформа для анализа и хранения потоковых данных о показателях с технологических установок оборудования глубиной пять и более лет. В будущем платформа сможет стать основной для объединения промышленных, финансовых и других данных: информации по отгрузкам, складским остаткам, а также их анализа и отслеживания исполнения KPI. Использование технологий Machine Learning и big data позволит создавать новые инструменты, решающие прикладные бизнес-задачи холдинга. На основе собранных данных можно будет анализировать и прорабатывать механизмы оптимизации качества продукции, повышения КПД оборудования. Также в озере данных заложена возможность разработки и внедрения предиктивного ТОиР на базе машинного обучения.


Теги: Большие данные Крок Машинное обучение Озеро данных



На ту же тему: